microeco项目中使用ALDEx2进行HUMAnN2通路差异分析的问题与解决方案
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/microeco 问题背景
在使用microeco包进行微生物组数据分析时，研究人员经常需要对HUMAnN2输出的功能通路数据进行差异分析。ALDEx2是一种常用的差异分析方法，但在处理HUMAnN2数据时会遇到一些特殊问题。
主要问题
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数据类型不匹配：ALDEx2方法要求输入数据必须是整数（如扩增子测序的计数数据），而HUMAnN2输出的是RPK（reads per kilobase）标准化数据，包含小数。
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负值问题：在尝试合并通路和物种信息后进行分析时，会出现"one or more reads are negative"的错误提示。
解决方案
基础解决方案：处理整数转换问题
对于基本的通路差异分析，可以通过以下步骤解决：
library(microeco)
library(file2meco)
library(magrittr)
# 加载数据
test <- humann2meco(abund_file_path, db = "MetaCyc",
sample_table = sample_file_path,
match_table = match_file_path)
test$tidy_dataset()
# 克隆对象以避免修改原始数据
tmp_test <- clone(test)
# 只选择需要的分类级别
tmp_test$tax_table %<>% .[, 4:10]
# 合并otu_table生成新的microtable对象
tmp_species <- tmp_test$merge_taxa("Species")
# 优化行名，使用物种名称
rownames(tmp_species$otu_table) <- rownames(tmp_species$tax_table) <- tmp_species$tax_table$Species
tmp_species$otu_table %<>% .[rownames(.) != "unclassified", ]
# 将数据转换为整数
tmp_species$otu_table %<>% round
tmp_species$tidy_dataset()
# 进行ALDEx2_kw分析
test1 <- trans_diff$new(tmp_species, method = "ALDEx2_kw",
group = "Group", taxa_level = "Species",
p_adjust_method = "none")
高级问题：合并通路和物种信息
当尝试合并通路和物种信息进行分析时，会遇到负值错误。这是由于：
- 合并后的数据可能包含负值或非整数
- ALDEx2算法对输入数据有严格要求
目前推荐的替代方案是使用其他方法（如LefSe或ANCOM-BC）来处理这种复合型数据。
注意事项
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数据预处理：在使用ALDEx2前，必须确保数据是整数且无负值。
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方法选择：对于HUMAnN2输出的RPK数据，除了转换为整数使用ALDEx2外，也可以考虑专门为连续数据设计的差异分析方法。
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结果解释：将RPK数据强制转换为整数可能会引入偏差，解释结果时需要谨慎。
未来改进
microeco开发团队计划在未来版本中：
- 增加对ANCOM-BC方法结果的可视化支持，如展示前25个显著通路
- 优化对复合型数据（如通路-物种组合）的分析流程
- 提供更多针对HUMAnN2数据的专用分析方法
结论
虽然ALDEx2是一个强大的差异分析工具，但在处理HUMAnN2等特殊数据类型时需要特别注意数据预处理。microeco项目提供了多种替代分析方法，研究人员应根据数据类型和分析目的选择最合适的方法。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
