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RSS订阅原创 Beta多样性
在生物群落的研究中，经常会使用物种群落间的距离来评估样本间物种群落的差异程度，这种群落间的距离就是beta多样性。用来评估物种群落距离的beta多样性指数有很多种，其中最常用的是Bray-Crutis距离和Unifrac距离。Bray-Crutis距离Bray-Crutis距离在计算是同时考虑了物种在群落中是否存在以及物种在群落中的丰度，可以参考alpha多样性指数中的Shannon指数进行理解。Bray-Crutis距离的计算结果在0-1之间，0代表两个样本的微生物群落没有任何差异，数值越接近1，
2020-07-19 09:21:01
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原创 Venn图绘制
VennDiagram包图形参数venn.diagram(x, filename, height = 3000, width = 3000, resolution = 500, imagetype = "tiff", units = "px", compression = "lzw", na = "stop", main = NULL, sub = NULL, main.pos = c(0.5, 1.05), main.fontface = "plain",main.fontfamily = "
2020-07-19 09:06:53
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原创 Alpha多样性
Alpha多样性指数Alpha多样性用于分析样品内(Within-community)的微生物群落多样性，可以反映样品内的微生物群落的丰富度和多样性。alpha多样性指数包括丰富度、多样性、均一性等。丰富度指数只是简单的估算群落中物种的数量，而不考虑群落中每个物种的丰度情况，例如Chao1、ACE等。多样性指数同时考虑的物种在群落中是否存在即其所占的丰度，例如Shannon、Simpson等。均一性指数用于评估群落中各个微生物在群落中的均匀程度，所有微生物均具有相同的丰度则均一性最高，例如Piel
2020-07-18 22:53:17
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原创 按照物种丰度对OTU表格进行拆分-丰富和稀有物种识别
稀有物种 (rare taxa, RT)，在所有的样本中丰度均低于0.1%；丰富物种 (abundant taxa, AT)，在所有的样本中丰度均高于1%；中等物种 (moderate taxa, MT)：在所有样本中丰度在0.1%至1%之间；条件稀有物种 (conditionally rare taxa, CRT)：在所有样本中丰度均低于1%，同时在部分样本中丰度低于0.1%；条件丰富物种 (conditionally abundant taxa, CAT)：在所有样本中丰度均高于0.1%，
2020-07-17 11:05:19
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原创 gplots绘制物种丰度热图
首先绘制一个基本热图library(gplots)ge <- read.table("cluster.g.txt",header = T, sep = "\t")ge <- as.matrix(ge)heatmap.2(ge,Rowv = TRUE,Colv = TRUE,dendrogram = ("both"), distfun = dist,hclustfun = hclust,scale = c("row"), na.rm = TRUE)
2020-07-16 20:54:32
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原创 主要物种丰度冲击条形图
数据来源QIIME中得到的txt格式相对物种丰度数据表Palette <-c("#B2182B","#E69F00","#56B4E9","#009E73","#F0E442","#0072B2","#D55E00","#CC79A7","#CC6666","#9999CC","#66CC99","#999999","#ADD1E5")abundance <- read.table("otu_taxa_table_L2.txt",header = TRUE,sep = "\t")abu
2020-07-15 18:07:33
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原创 常用色卡和read.table参数详解
常用色卡和read.table参数解释文章目录色卡read.table参数解释色卡Palette <- c("#B2182B","#E69F00","#56B4E9","#009E73","#F0E442","#0072B2","#D55E00","#CC79A7","#CC6666","#9999CC","#66CC99","#999999","#ADD1E5")read.table参数解释read.table(file, header = TRUE, sep = "")参数说明如下
2020-07-15 15:42:10
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空空如也
空空如也
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