在线作图|2分钟做Lefse分析

最新推荐文章于 2025-01-09 14:18:28 发布
最新推荐文章于 2025-01-09 14:18:28 发布
阅读量5.8k 收藏 10
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python r语言
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weifanbio/article/details/120215899
本文介绍了如何在TUTUCLOUD云平台上进行Lefse分析，用于揭示微生物多样性的组间差异。用户需上传制表符分隔或CSV格式的文件，并设置分组信息，平台提供PDF格式的矢量图输出。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

​Lefse分析

Lefse（LDA Effect Size）分析是一种用于发现和解释高维度数据的基因、通路和分类单元相关等生物标识的分析工具，通常可以进行两个或多个分组的比较，能够找出组与组之间有差异的生物标识。在微生物多样性分析中，Lefse可用来分析微生物的组间差异，如菌群差异等等。TUTUCLOUD云平台提供在线做Lefse分析的工具，可获得LDA值分布柱状图以及特征表。
在这里插入图片描述
TUTU网站工具使用

小编给大家介绍一个在线作图工具，lefse分析方法如下：
①登录网址：www.cloudtutu.com（推荐使用360或者谷歌浏览器）
②输入用户名和密码（小编已经为大家填好了，如果不显示可添加文末二维码添加小编获取），输入验证码后即可登录；
③登录后在全部工具那一栏找到lefse分析，点击进入；
④请按照界面右侧的说明书或者下文进行操作~

上传文件

※目前平台仅支持.txt(制表符分隔)文本文件或者.csv文件的文件上传。(平台可对不规范的数据格式进行部分处理，但还是请您尽量按照示例数据的格式调整数据，以便机器可以识别)
a)准备一个数据矩阵(形式参照示例数据，如微生物物种丰度表、基因表达量矩阵等等)；
b)丰度文件表格需要带表头和列名，每一列为样本名，每一行为各种指标数据名，例如OTU、基因ID等等；
c)请提交txt(制表符分隔)文本文件或者.csv文件。操作方法为：全选excel中的所有内容（ctrl+A），复制到记事本中，将记事本文件另存后点击“上传”按钮上传该文件。
在这里插入图片描述
参数设置

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
作图帮
关注
在线作图|在线做完整的Lefse分析
weifanbio的博客
12-29 4531
前言 今天小编给大家介绍的是TUTU（https://www.cloudtutu.com/）网站上新添的Lefse分析，即LDA Effect Size分析。咱之前有上过这个分析（lefse），但是只能画出LDA值柱状图，今天新添的工具lefse2基本可以实现完整的分析内容，包括LDA值柱状图、物种分类分支图、组间丰度柱状图等等。 Lefse分析文献应用举例： Fig. 7 The main taxa of bacteria that were different in HMG vs. SMG vs. F
LEfSe分析
weixin_34216107的博客
12-09 6343
LEfSe软件用于发现两组或两组以上的biomarker，主要是通过非参数因子Kruskal-Wallis秩和检验来实现的。运行LEfSe软件主要分三大步骤：第一步：需要把普通的物种、基因等等的丰度信息的表格转化成LEfSe识别的格式。这一步会生成.in结尾的文件第二步：这一步也是最关键的一步，统计显著差异的biomarker、统计子组组间差异、统计effect sizes（LDA score），...
lefse分析（LDA差异贡献分析）
08-13
LDA差异贡献分析，PCA和LDA的差别在于，PCA，它所作的只是将整组数据整体映射到最方便表示这组数据的坐标轴上，映射时没有利用任何数据内部的分类信息，是无监督的，而LDA是由监督的，增加了种属之间的信息关系后，结合显著性差异标准测试(克鲁斯卡尔-沃利斯检验和两两Wilcoxon测试)和线性判别分析的方法进行特征选择。除了可以检测重要特征，他还可以根据效应值进行功能特性排序，这些功能特性可以解释顶部的大部分生物学差异。使用LefSe软件分析获得，其中显著差异的logarithmic LDA score设为2。 问题：LDA分析有什么用？ 回答：组间差异显著物种又可以称作生物标记物（biomarkers），该分析主要是想找到组间在丰度上有显著差异的物种。 这是用于微生物的请配合看博主对应的lefse分析文章来使用。
lefse-tool，lefse分析安装所需要的工具集合。
08-13
lefse-tool，lefse分析安装所需要的工具集合。请看博文介绍使用。
lefse分析
red_west的博客
03-24 7633
LEfSe（LDA Effect Size）分析，可以用于两个或多个分组之间的比较，从而找到组间 有显著性差异的物种（即 biomarker），分析步骤主要分为三步： Step1：利用 Kruskal-Wallis 秩和检验检测所有的特征物种，通过检测不同组间的物种丰 度差异，获得显著性差异物种。 Step2：再利用 Wilcoxon 秩和检验检测上步获得的显著性差异物种的所有亚种是否都趋 同...
在线作图|在线做Metastats组间差异分析
weifanbio的博客
11-01 2938
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
linux lefse分析,科学网-linux本地化进行lefse分析-林国鹏的博文
weixin_39861255的博客
05-13 1306
注：参考来自网络，如侵权则删。##对应于上述 A-F 6 个模块，本地版的命令行操作示例如下#A，设置 LEfSe 的数据格式，详情 format_input.py -h#-c，指定 class 的行(必须指定)；-s，指定 sub_class 的行(可缺省)；#-u，指定 subject_id 的行(可缺省)；-o，设置归一化值，默认 -1 即不执行标准化#注：版本问题，有时 format_in...
图表复现|PRD地下水微生物群落的多样性分析文献
weifanbio的博客
10-07 1003
前言 之前有小伙伴问道，能否复现一篇关于微生物多样性文献里的图片，今天小编给大家分享一下微生物分析相关的画图方法。这篇文献《Diversity and predictive metabolic pathways of the prokaryotic microbial community along a groundwater salinity gradient of the Pearl River Delta, China》旨在研究珠三角地区地下水的微生物群落结构。 期刊名称：scientificrepo
视频演示 | 功能新增 | 增强版在线LEFSe分析和可视化鉴定标志性基因或物种
刘永鑫的博客——宏基因组公众号
07-08 1531
LEfSe分析即LDA Effect Size分析，是一种用于发现和解释高维度数据 生物标识(基因、通路和分类单元等)的分析工具，可以进行两个或多个分组的比较，它强调统计意义和生物相关性，...
增强版在线LEFSe分析和可视化鉴定标志性基因或物种
悟道西方
06-01 1399
LEfSe分析即LDA Effect Size分析，是一种用于发现和解释高维度数据 生物标识(基因、通路和分类单元等)的分析工具，可以进行两个或多个分组的比较，它强调统计意义和生物相关性，...
-R语言在物种进化分析中的应用
03-18
-R语言在物种进化分析中的应用,R语言，不错的语言
Python&R LEfSe 分析
吴苏
02-04 1万+
软件安装与路径添加  在涉及到物种或基因组间差异分析的方法中，LEfSe是目前常见的方法。LEfSe实现的方式主要有在线分析和本地分析，在线分析会受到网络及其他因素影响，因而速度可能极慢。本地分析可基于Windows或Linux系统，调参更加灵活。本文以Windows系统为例，向大家展示如何在自己的本本上运行LEfSe，再也不用去求公司了……  首先，我们要安装好Pyhthon（2.7版本）和R（...
微生物群落多样性——LEfSe分析
m0_60609261的博客
09-22 4万+
LEfSe分析的定义、结果、原理、涉及到的检验
R语言lefse分析
whiteof的博客
01-09 2100
可以看这个网站的分析，包括差异分析包括metasta和LEfSe等。
R：LEfSe(线性判别分析)
11-30 5460
【代码】R：LEfSe(线性判别分析)
LEfSe分析，你真的懂了么
悟道西方
01-09 3080
当然在实际应用中，我们的数据是多个类别的，我们的原始数据一般也是超过二维的，投影后的也一般不是直线，而是一个低维的超平面。假设我们有两类数据：分别为红色和蓝色，如下图所示，这些数据特征是二维的，我们希望将这些数据投影到一维的一条直线，让每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而红色和蓝色数据中心之间的距离尽可能的大。就是不管样本中的数据到底是多少，将两样本数据混合后从小到大排序，然后按顺序赋秩，最小的赋为1，最大的赋为n1+n2，分别对两个样本求。反之，若相差较大，先分别求出两个样本的秩和，再计算。
LEfSe分析：R语言一句代码轻松实现
a852232394的博客
05-29 9731
如果您对LEfSe的更多功能和应用感兴趣，建议您查阅相关文献或官方文档（Tutorial for R microeco package (v0.17.0) (chiliubio.github.io)），深入了解其更多的应用细节和参数设置。microeco包是一个功能极其强大的微生物管道包，几乎可以做所有常见的微生物组下游分析，并且最最最重要的一点是，可视化图都是【这也是大多数功能强大的R包所具有的的共同特点，第一步数据对象搞定之后，后续的分析往往很简单！】，可以充分的满足大家的图片的个性化需求。
LDA Effect Size分析 LEfSe详解
一个不愿透露姓名的博客
12-23 8235
LDA Effect Size分析 LEfSe详解LEfSe的作用LEfSe的原理 LEfSe的作用 在介绍LEfSe的作用前，我们先解释一个概念——biomarker，维基百科给出的定义是 A bio-marker, or biological marker is a measurable indicator of some biological state or condition. Biomarkers are often measured and evaluated to examine norma
微生物测序分析LEfSe
热门推荐
宁生信
06-21 5万+
LEfse分析定义 LEfse分析即LDA Effect Size分析，可以实现多个分组之间的比较，还进行分组比较的内部进行亚组比较分析，从而找到组间在丰度上有显著差异的物种（即biomaker）；
16S分析得到什么可以放到R里做lefse分析
最新发布
04-05
### 如何在 R 中对 16S 数据分析结果执行 LEfSe 分析 LEfSe（LDA Effect Size）是一种用于识别生物标志物的统计方法，能够发现高维数据中有显著差异的特征[^4]。为了将 QIIME 输出的数据导入 R 并进行 LEfSe 分析，可以按照以下方式操作： #### 准备输入文件 QIIME 的输出通常是一个 OTU 表格以及对应的元数据表。这些可以通过 `qiime tools export` 命令导出为 TSV 文件[^2]。 ```bash qiime tools export \ --input-path reads_qza/table-filtered-depth$Fr.qza \ --output-path reads_qza/table-filtered-depth$Fr biom convert \ -i reads_qza/table-filtered-depth$Fr/feature-table.biom \ -o table-filtered-depth$Fr.txt --to-tsv ``` 上述命令会生成一个名为 `table-filtered-depth$Fr.txt` 的文件，该文件包含了 OTU 表的信息。此文件需进一步处理以便适配 LEfSe 所需的格式。 #### 调整 OTU 表结构 LEfSe 需要两个主要文件作为输入：一个是分类学丰度矩阵，另一个是样本分组信息（即元数据）。以下是具体调整步骤： 1. **OTU 表转换** 使用脚本或工具将原始 OTU 表中的列名替换为样品 ID，并移除不必要的字段。最终应得到如下形式的表格： | SampleID | OTU_1 | OTU_2 | ... | |----------|-------|-------|-----| | S1 | 10 | 5 | ... | | S2 | 8 | 3 | ... | 2. **准备元数据文件** 元数据文件应该包含每一样品所属的类别标签以及其他可能影响因素。例如： ```plaintext SampleID Group OtherInfo S1 A InfoA S2 B InfoB ``` #### 导入并预处理数据至 R 通过 R 加载以上两份文件，并将其转化为适合 LEfSe 处理的形式。 ```r library(readr) # 导入 OTU 表和元数据 otu_table <- read_tsv("path/to/your_otu_table.txt", col_names = TRUE) metadata <- read_csv("path/to/metadata.csv") # 合并 OTU 和元数据 merged_data <- merge(otu_table, metadata, by.x="SampleID", by.y="SampleID") rownames(merged_data) <- merged_data$SampleID merged_data$SampleID <- NULL ``` #### 安装与加载 LEfSe 包 虽然官方推荐 Python 实现的 LEfSe 工具，但在 R 中也可以借助 Bioconductor 提供的相关包来完成类似功能[^5]。 ```r if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("metagenomeSeq") library(metagenomeSeq) ``` #### 运行 LEfSe 分析 利用 metagenomeSeq 或其他类似的 R 包来进行 LefSe 类型的分析。 ```r # 创建零膨胀模型 (ZIG) model.matrix <- model.matrix(~Group, data=metadata) fit_zero_inflated_model <- fitZig(counts=as.matrix(merged_data[,colnames(metadata)]), mod=model.matrix) # 查找显著变化的 OTUs significant_features <- summaryFitted(fit_zero_inflated_model)$wald.pval < 0.05 ``` 最后可绘制可视化图表展示具有统计意义的变化趋势。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值