LEfSe分析

最新推荐文章于 2025-01-09 14:18:28 发布

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文章标签： python 人工智能 r语言

LEfSe是一款利用非参数Kruskal-Wallis秩和检验来寻找两组或多组间的biomarker的软件。它包括三个主要步骤：转换输入格式、统计显著差异并计算效应大小，以及生成可视化图表。在统计分析中，首先应用Kruskal-Wallis检验筛选biomarker，然后通过Wilcoxon秩和检验确定组间差异，并通过LDA评估影响力。最后，通过不同脚本生成如cladogram和bar plot等可视化结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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），会生成.res格式的文件。如下图所示
Step1：两组或两组以上的样本中采用的非参数因子Kruskal-Wallis秩和检验检测出biomarker。
Step2：基于上步的显著差异物种基因，进行两两组之间的Wilcoxon秩和检验，检测出组间差异。
Step3：线性判别分析（LDA）对biomarker进行评估差异显著的物种的影响力（即LDA score），最终获得biomarker。

第三步：基于第二大步的数据，绘制各种图片。如下图所示