microeco包中trans_beta模块的taxa_level参数优化解析

microeco包中trans_beta模块的taxa_level参数优化解析

【免费下载链接】microeco An R package for data analysis in microbial community ecology 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/microeco

背景介绍

microeco是一个强大的微生物组数据分析R包，其trans_beta模块提供了β多样性分析功能。在最新版本中，开发者为trans_beta$cal_ordination方法新增了taxa_level参数，这一改进显著提升了分析灵活性，让用户能够更方便地在不同分类水平上进行排序分析。

参数功能解析

新增的taxa_level参数允许用户在计算排序分析时直接指定分类水平，无需预先对数据进行聚合处理。这一功能与trans_env$cal_ordination方法保持一致，提供了更加一致的用户体验。

同时，配套新增了两个绘图参数：

• loading_text_taxlevel：在排序图中切换显示不同分类水平的加载文本
• loading_text_prefix：控制是否显示分类前缀（如"g__"表示属水平）

使用示例

library(microeco)
data(dataset)

# 创建trans_beta对象
t1 <- trans_beta$new(dataset = dataset)

# 默认OTU水平的PCA分析
t1$cal_ordination(method = "PCA")
t1$plot_ordination(plot_color = "Group", loading_arrow = TRUE)

# 指定属水平分析并显示门水平加载文本
t1$cal_ordination(method = "PCA", taxa_level = "Genus")
t1$plot_ordination(plot_color = "Group", loading_arrow = TRUE, 
                  loading_text_taxlevel = "Phylum")

# 显示带前缀的分类标签
t1$plot_ordination(plot_color = "Group", loading_arrow = TRUE, 
                  loading_text_prefix = TRUE)

注意事项

在使用RCLR（Robust CLR）等对数转换归一化方法时，需要注意操作顺序：

1. 推荐顺序：先按所需分类水平聚合原始数据，再进行RCLR归一化
2. 不推荐顺序：先对OTU水平数据进行RCLR，再聚合到属水平

这是因为对数转换后的值直接相加会得到与原始值相加后转换不同的结果。正确的操作顺序应该是：

# 正确操作顺序示例
d1_genus <- dataset$merge_taxa("Genus")
d1_genus_rclr <- trans_norm$new(d1_genus)$norm("rclr")

t1 <- trans_beta$new(dataset = d1_genus_rclr)
t1$cal_ordination(method = "PCA")
t1$plot_ordination(plot_color = "Group", loading_arrow = TRUE, 
                  loading_text_taxlevel = "Genus")

应用场景

虽然在某些情况下（如rarefaction或TSS归一化数据）可以直接使用taxa_level参数进行聚合，但对于涉及对数转换的分析方法，建议用户先进行数据聚合再进行归一化处理。

这一改进使得microeco包在β多样性分析方面更加灵活和强大，为用户提供了更多分析选择，同时也要求用户根据具体分析方法选择适当的操作顺序，以确保分析结果的准确性。

【免费下载链接】microeco An R package for data analysis in microbial community ecology 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/microeco