在线作图|2分钟做Lefse分析

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。

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​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。
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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。
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参数设置

### 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。 --- ###
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