擴增子測序

結果展示

物種豐度柱形圖

根據物種注釋結果,選取每個樣品在各分類水平(Phylum、Class、Order、Family、Genus)上最大豐度排名前10的物種,生成物種相對豐度柱形累加圖,以便直觀查看各樣品在不同分類水平上,相對豐度較高的物種及其比例。

物種豐度聚類熱圖

根據所有樣品在屬水平的物種注釋及豐度信息,選取豐度排名前35的屬,根據其在每個樣品中的豐度信息,從物種和樣品兩個層面進行聚類,繪制成熱圖,便于發現哪些物種在哪些樣品中聚集較多或含量較低。

主成分分析

( PCA,Principal Component Analysis )

是一種應用方差分解方法,對多維數據進行降維,從而提取出數據中最主要的元素和結構。應用PCA分析,能夠提取出最大程度反映樣品間差異的兩個坐標軸,從而將多維數據的差異反映在二維坐標圖上,進而揭示復雜數據背景下的簡單規律。如果樣品的群落組成越相似,則它們在PCA圖中的距離越接近。

LEfSe分析

尋找具有統計學差異的Biomarker

LEfSe(LDA Effect Size)是一種用于發現高維生物標識和揭示基因組特征的軟件,用于尋找組間差異顯著的物種。包括基因,代謝和分類,用于區別兩個或兩個以上生物類群。該算法強調的是統計意義和生物相關性,讓研究人員能夠識別不同豐度的特征以及相關聯的類別。

T-test組間物種差異分析

尋找差異顯著的物種

針對有分組的項目,可以通過群落結構差異統計分析進行深入研究,
為了尋找各分類水平(Phylum、Class、Order、Family、Genus、Species)下,組間的差異物種,
做組間的T-test檢驗,找出差異顯著(p值<0.05)的物種。

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