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【2019-09-05】

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【高级分析内容】
1.【物种进化展示】GraPhlAn分析

GraPhlAn分析可实现对物种进化树的可视化及注释,使进化树图的内容更丰富。不同分组可添加不同颜色的Biomarker。
2.【物种组成进化展示】Heat-tree分析

热树(Heat-tree)图在16S微生物的分析中,可以弥补物种阶层累计柱状图的不足,使各个阶层的菌种组成更加能够一目了然,方便同时比对多组或多样本的差异。
3.【物种组成】Tree-map分析

物种Tree-map(树形图)可更加直观的呈现不同分组间物种组成的差异,以及组内各物种的相对丰度比例。
4.【差异物种分析】Ternary Plot三元相图

三元相图方便直观查看三组样本在不同分类阶层上优势菌种在各组别的含量差异。
5.【组间差异分析】MetagenomeSeq分析

MetagenomeSeq将信息标准化后基于零膨胀高斯分布(Zero-inflated Gaussian distribution),利用组间物种丰度资料进行假设检验,从而筛选具有显著性的差异物种。
6.【关联分析】RDA/CCA环境因子分析

典范对应分析(canonical correspondence analysis, CCA)或冗余分析(redundancy analysis, RDA)是基于对应分析发展而来的一种排序方法,将对应分析与多元回归分析相结合,每一步计算均与环境因子进行回归。CCA/RDA 分析可以检测环境因子、样品、菌群三者之间的关系或者两两之间的关系。(需提供关联因素数据)
7.【关联分析】物种Spearman关联分析

通过绘制优势物种之间spearman相关性热图,可以发现优势物种之间重要的模式与关系,例如正相关或负相关,关联大小等。
8.【功能分析】差异功能分析

通过LDA分析(线性回归分析)统计不同组别中有显著作用功能的LDA分值,展示了LDA 分值大于设定阈值的功能,即具有统计学差异的功能。柱状图的长度代表显著差异物种的影响大小。
9.【其他分析】ROC随机森林分析

随机森林是一个包含多个决策树的集成学习方法,其输出的分类结果是由每棵决策树“投票”产生的结果。由于每棵树在构建过程中都采用了随机变量和随机抽样的方法,因此随机森林的分类结果具有较高的准确度。在微生物多样性的研究中随机森林常被用来筛选潜在的Biomarker。
10.【其他分析】OTU网络图分析

通过对不同样本间的物种丰度信息进行相关性分析,得到物种在同一环境下的相互作用的情况,进一步解释样本间表型差异的形成机制,并从网络结构图中发现重要的模式或信息。

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