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包由凯斯西储大学张亮亮团队发布ggpicrust2是一个综合的 R 包，旨在为分析和解释PICRUSt2功能预测结果。它提供了多项功能，包括路径名称/描述注释、高级差异丰度（DA）分析方法，以及 DA 结果的可视化，帮助研究人员深入理解微生物群落的功能潜力。该方法自发布以来广受重视和使用。该包的独特功能之一是能够比较不同 DA 方法在同一数据集上的一致性和不一致性。允许用户在预测和测序特定样本的宏基因组时评估各种方法之间的一致性和差异性，评估结果的稳健性。

近年来，微生物群落中丰富物种和稀有物种的分类以及它们各自在微生物群落中发挥的重要功能被逐渐重视，生态学知名杂志ISME Journal, Microbiome，Nature Communictions，iMate等均有所提及。因此，对稀有物种和丰富物种的定义和分类计算就显得非常重要，其对解析群落中的丰富和稀有物种是非常关键的。

热图是一种非常有用的数据可视化工具，被广泛应用于生物信息学领域。它通过不同的颜色展示数据中的模式，比如基因在不同样本中的表达差异。你可以很直观地看到哪些基因在特定条件下的表达变化很大，也可以比较不同实验组的数据。热图还能通过聚类分析帮你找到数据中的相似性和差异，揭示潜在的生物学规律和疾病机制。总的来说，热图让复杂的生物数据变得更易于理解，是分析和解释数据时的一个重要工具。因此，受到广大研究者的追捧，如下所示，nature系列文章不乏各种漂亮的热图。

溯源分析由Liat Shenhav等人在2019年发表在Nature Methods杂志，他们开创的一种分析微生物群落组成结构的方法，通过量化不同微生物样本（来源）在目标微生物群落（汇）中的比例或分数识别微生物群落的潜在来源。该方法自发表以来受到微生物学界广泛关注，该论文截止2024年10月9日已经被引289次，是领域内高被引论文，该方法已经成为Nature，cell系列文章高度关注的方法。

近年来，微生物群落中丰富物种和稀有物种的分类以及它们各自在微生物群落中发挥的重要功能被逐渐重视。生态学中知名杂志ISME Journal, Microbiome，Nature Communictions，iMate等。对稀有物种和丰富物种的定义和分类计算就显得非常重要。这对解析群落中的丰富和稀有物种是非常关键的。

周集中教授团队多年在群落确定性和随机性过程深耕，于2017年总结出来下述图表中的计算路径，广受生态领域研究者的推崇。本文基于该计算路径，梳理了整理了邓晔老师组的代码，通过一个实例演示了计算过程和结果。

​虽然群落装配过程，确定性和随机性研究已经进入了新的阶段，开发了许多新的分析方法，比如零模型。但是sloan在2006提出中性模型理论因其具有计算方便、简化了复杂生态过程等特点被研究者广泛认同和接受，目前不少nature系列期刊采用该工具分析群落构建。

meconetcomp包是microeco包的扩展包。两个包均由福建农林大学姚敏杰教授团队开发，专注于扩增子测序数据的集成分析。Meconetcomp发表在国人创建的顶级生物信息学期刊iMeta中。其中meconetcomp包提供了一种比较微生物共现网络的流程，具有较高的灵活性和可扩展性，可以帮助用户高效地比较不同组样本或不同构建方法构建的网络。（一行代码可实现某个特性分析），因此，掌握了这套代码，可让你快速通关网络分析。本节我们提供了微生物网络分析之网络稳定性评价指标鲁棒性、易损性和内聚力的代码。

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