在线作图|在线做Metastats组间差异分析

最新推荐文章于 2025-07-26 14:34:28 发布
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本文介绍了如何使用TUTU云工具进行Metastats分析，该工具用于微生物群落差异物种检测，支持在线分组命名和多种p值校正方法。用户可以上传txt或csv文件，得到PDF格式的可视化结果。

Metastats组间差异分析

Metastats组间差异分析与LEfSe类似，也是多用于寻找不同区组中微生物群落差异物种的一种工具。Metastats实际上是非参数多重检验和p值校正的整合，它对所有物种按照分组进行显著性检验，对数据集进行多重检验，则需要p值校正来获得更准确的结果。TUTU网站提供热图的形式实现Metastats组间差异分析结果可视化。
在这里插入图片描述
应用举例

Figure 4.三个实验组中特定 OTU 的相对丰度差异。Metastats 模型应用于 25 个最丰富的 OTU，频率 >99%。三个实验组被表示为 SSc/GI+（具有确定的 SSc 和胃肠道症状的患者）、SSc/GI-（无胃肠道症状的 SSc 患者）和 HC（健康对照）。显着差异用不同的小字母突出显示（P < 0.05）。(Gut microbiota profile in systemic sclerosis patients with and without clinical evidence of gastrointestinal involvement)
在这里插入图片描述

Figure 4.通过 Metastats 分析确定并在门级别总结的大西洋鲑鱼（淡水前蜕皮鱼和海水后蜕皮鱼）的肠道微生物操作分类单元 (OTU) 特征。沿 y 轴的丰度百分比是指特征 OTU 被分类映射到的门的相对比例。(Seawater transfer alters the intestinal microbiota profiles of Atlantic salmon (Salmo salar L.))

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A/Btest：组间的差异性检验，统计功效以及反选样本量，附python底层实现代码
u011517132的博客
03-31 7954
先概括一下：本文主要阐述了A/Btest中组间差异的比率检验（单比率检验，双比率检验），统计功效和，以及何通过显著性水平还有统计功效反实验所需选样本量。根绝这些理论使用python对着三个功能封装成类，进行实现 一、A/B test 在产品发布，运营等场景我们都会遇到A/B test。A/B test通常为同一个目标，设计两种方案，将两种方案随机投放市场中。 A/B test让组成成分相同（相似）...
在线作图|两分钟在线做中性群落模型分析
weifanbio的博客
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bio metastas分析
五月的田野
09-01 1408
Metastats是用于检测宏基因组病例/对照研究中差异丰富特征的软件。它是在包含多个样本的宏基因组数据的背景下开发的第一个工具，并且依赖于非参数t检验。 相关资源 - 介绍 http://cbcb.umd.edu/software/metastats - 计算 源代码 https://github.com/icj/Metagenomics - mothur metastats http...
代码分析_差异分析的代码分析
weixin_33915154的博客
12-25 3351
差异分析的代码分析你知道差异的代码分析有哪几步吗?当然知道，有设定阙值，选出UP、DOWN、NOT表达基因，为画图做准备。举个?：logFC_cutoff21.FC是fold change 的简写，它是两样品组间基因表达水平的比值，是表达差异倍数的变量。一般差异表达分析中会同时控制这两个参数来筛选显著差异表达基因。logFC是FC的对数值，意义是“差异倍数”。此代码logFC即logFo...
NC：基于38组数据评估14种微生物组差异分析方法—结果差异很大
刘永鑫的博客——宏基因组公众号
06-06 6603
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群落组间差异分析
u010009053的博客
08-13 4132
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跟着Cell学作图 | R语言绘制多组差异火山图
a852232394的博客
05-29 4921
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在线作图|在线做Unifrac PCoA分析
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08-09 2140
Unifrac PCoA分析 UniFrac分析利用各样品序列间的进化信息来比较环境样品在特定的进化谱系中是否有显著的微生物群落差异。UniFrac 可用于beta 多样性的评估分析，即对样品两两之间进行比较分析，得到样品间的unifrac距离矩阵。Unifrac 分析得到的距离矩阵可用于多种分析方法，可通过多变量统计学方法PCoA 分析，直观显示不同环境样品中微生物进化上的相似性及差异性。 如何不使用R做Unifrac PCoA分析？ 小编和他的小伙伴们开发了一个在线的作图小网站——云图图（www.clo
在线作图|在线做协惯量分析（CoIA）
weifanbio的博客
10-25 1487
协惯量分析（CoIA） 协惯量分析（co-intertia anaysis ，CoIA）是一种多元统计方法和排序方法，它计算两个数据集内变量交叉的协方差矩阵，找出两种数据集空间中存在的协同结构，并将这两种数据集的变量投影到同一空间（也叫协惯量平面，Co-incritia plane）。CoIA用于衡量两组数据集之间的一致性，它所分析的两数据集之间无解释变量与响应变量之分，二者无解释与被解释关系。CoIA分析与偏最小二乘回归相关联，是经典回归的可靠替代方法，对于物种-环境关系的确立，CoIA无需考虑对环境变量
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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。
学习笔记——meta analysis
m0_56952906的博客
11-05 3578
（以下内容多数来源于百度百科和学习他人的知识输出） 一、什么是meta analysis？ Meta分析（Meta-analysis）是用于比较和综合针对同一科学问题研究结果的统计学方法，其结论是否有意义取决于纳入研究的质量，常用于系统综述中的定量合并分析。与单个研究相比，通过整合所有相关研究，可更精准地估计医疗卫生保健的效果，并有利于探索各研究证据的一致性及研究间的差异性。而当多个研究结果不一致或都无统计学意义时，采用Meta分析可得到接近真实情况的统计分析结果。 二、分析内容 1. 异质性分析及
Stata网状Meta分析实战指南：从数据到结果
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weixin_28787801的博客
07-26 1262
Stata是一个功能强大的统计分析软件，广泛应用于经济学、社会学、医学等领域。它集数据管理、统计分析、图形绘制以及结果输出于一体，为用户提供了友好的界面和灵活的操作方式。尤其是对于Meta分析，Stata不仅提供了一系列高级统计命令，还支持复杂的数据结构处理，使得分析工作更加高效和精确。在医学研究中，Meta分析是一种统计技术，用于系统地综合多个研究结果，以得出更具代表性和精确度的结论。Meta分析的出现，推动了循证医学的发展，使得个体研究中的小样本、低统计力的局限得以克服，提高了研究结论的可靠性。
DESeq2筛选差异OTU及绘制火山图
Christina
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1.DESeq包安装 install.packages("BiocManager") library(BiocManager) BiocManager::install("DESeq2") library(DESeq2) 2.数据准备 共需要两份数据文件 a.OTU丰度表格，otutab.txt；(每一列为一个样本，每一行为一种OTU，交叉区域为每种OTU在各样本中的丰度,DESeq2计...
扩增子统计绘图4曼哈顿图：差异OTU和Taxonomy
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08-23 4766
本网对Markdown排版支持较差，对格式不满意的用户请跳转至 或“宏基因组”公众号阅读；写在前面优秀的作品都有三部分曲，如骇客帝国、教父、指环王等。扩增子系列课程也分为三部曲：第一部《扩增子图表解读》：加速大家对同行文章的解读能力。第二部《扩增子分析解读》：学习数据分析的基本思路和流程。第三部《扩增子统计绘图》：即是对结果进行可视和统计检验，达到出版级的图表结果。《扩增子统计绘图》系列文章介绍《扩
菌群差异分析不求人，高颜值箱线图一键GET！
muhamuha2020的博客
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派森诺基因云自从发布以来，一直以简单的操作、高颜值的图片和良好的体验感深受广大老师和同学们的喜爱。其中的云图汇模块，不仅提供了数据统计分析和可视化作图功能，“所见即所得”，同时也成为了PPT制作、组会汇报、文章写作作图、甚至是基金申请作图的利器！ 差异统计检验是科学研究的重要组成部分，其分析结果可用于检验我们实验结果的真实性、准确性和可重复性。云图汇最近推出的差异检验箱线图，理论上可用于任何数据的差异检验分析。 对于微生物组研究，除了使用箱线图比较不同样本组间，Alpha多样性指数的差异大小，我们还可以对不
iMeta | 中农李季组揭示有机农业长期定位试验番茄微生物组结构
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点击蓝字 关注我们长期定位试验：有机和常规种植模式下番茄微生物https://doi.org/10.1002/imt2.48COMMENTARY●2022年8月19日，中国农业大学资源与环境学院李季团队在iMeta在线发表了题为“Tomato Microbiome under Long-term Organic and Conventional Farming ”的文章。●该研究发现种植模式对番...
微生物组—宏基因组分析专题培训开课啦！10月北京
刘永鑫的博客——宏基因组公众号
08-30 1961
在广大粉丝的期待下，《生信宝典》联合《宏基因组》在2018年10月19-21日，北京鼓楼推出《宏基因组分析专题培训》专题培训第二期，为大家提供一条走进生信大门的捷径、为同行提供一个宏基因组分析学习和交流的机会、助力学员真正理解分析原理和完成实战分析，独创四段式教学(3天集中授课+自行练习2周+再集中讲解答疑+上课视频回看反复练习)，“教—练—答—用”四个环节统一协调，真正实现独立分析大数据。...
扩增子、宏基因组测序问题集锦
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刘永鑫的博客——宏基因组公众号
07-01 1万+
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多组差异分析作图
03-26
### 多组数据差异分析与绘图方法 多组数据的差异分析通常涉及统计检验以及相应的可视化手段来展示不同组之间的显著性差异。以下是几种常见的差异分析方法及其对应的图表绘制方式： #### 1. **方差分析 (ANOVA)** 方差分析是一种用于检测三组及以上样本均值是否存在显著差异的统计方法[^1]。如果ANOVA的结果表明存在显著差异，则可以通过事后检验（Post-hoc test），如Tukey HSD测试，进一步找出哪些具体组之间存在差异。 - **实现代码示例**： ```r # 方差分析 anova_result <- aov(amount ~ category, data = dataset) summary(anova_result) # Tukey HSD 测试 tukey_test <- TukeyHSD(anova_result) print(tukey_test) ``` - **对应图表**：箱形图（Boxplot）或误差条图（Error Bar Plot）。这些图表可以清晰地展示每组数据的分布范围及中心趋势。 ```r # 绘制箱形图 boxplot(amount ~ category, data = dataset, main = "Group Comparison", xlab = "Category", ylab = "Amount") # 添加显著性标记 text(x = c(1, 2), y = max(dataset$amount) * 0.95, labels = "*", col = "red") ``` --- #### 2. **Kruskal-Wallis 非参数检验** 当数据不符合正态分布时，可使用Kruskal-Wallis检验作为ANOVA的替代方案。该方法适用于非参数化数据集，并能判断多组间的总体排名是否有显著差异。 - **实现代码示例**： ```r kruskal.test(amount ~ category, data = dataset) ``` - **对应图表**：小提琴图（Violin Plot）或点图（Dot Plot）。这两种图形适合表现非正态分布的数据特性。 ```r library(ggplot2) ggplot(dataset, aes(x = category, y = amount)) + geom_violin(fill = "lightblue") + geom_jitter(color = "darkred", alpha = 0.6) + labs(title = "Non-parametric Group Analysis", x = "Category", y = "Amount") ``` --- #### 3. **多重t检验** 对于两两比较的情况，可以考虑使用独立样本t检验或多组配对t检验。为了控制假阳性率，建议结合Bonferroni校正或其他多重比较调整方法。 - **实现代码示例**： ```r pairwise.t.test(dataset$amount, dataset$category, p.adjust.method = "bonferroni") ``` - **对应图表**：热力图（Heatmap）可用于直观呈现成对p值矩阵。 ```r library(pheatmap) cor_matrix <- cor(dataset[, -which(names(dataset) == "category")]) pheatmap(cor_matrix, cluster_rows = FALSE, cluster_cols = FALSE) ``` --- #### 4. **PCA 或 t-SNE 可视化降维** 在高维度数据场景下，主成分分析（PCA）或t-SNE算法可以帮助揭示各组数据的空间分离程度[^2]。这种方法尤其适用于生物信息学领域中的基因表达谱研究。 - **实现代码示例**： ```r library FactoMineR pca_res <- PCA(as.matrix(dataset[,-which(names(dataset)=="category")])) fviz_pca_ind(pca_res, color.ind = dataset$category, addEllipses=TRUE) ``` --- ### 常用图表总结 | 图表名称 | 描述 | |----------------|--------------------------------------------------------------------------------------| | 箱形图 | 显示数据分布、异常值和中位数 | | 小提琴图 | 结合密度曲线和箱形图的功能 | | 错误棒图 | 展示平均值±标准偏差/标准误差 | | 主成分分析图 | 表达高维空间内的群组区分度 | ---
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