LEfSe学习[通俗易懂]

LEfSe学习[通俗易懂]参考:微生物组间差异分析之LEfSe分析LEfSe分析,你真的懂嘛?微生物LEfSe分析图表解读实栗操作:(待续)#!/bin/sh#inthisscriptweshowhowtoperformthebiomarkerdiscoveryoperation#usingLEfSe.ThescriptsrequireLEfSetobein…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

参考 :
微生物组间差异分析之LEfSe分析
LEfSe 分析, 你真的懂嘛?
微生物LEfSe分析图表解读
 

实栗操作:(待续)

#!/bin/sh
# in this script we show how to perform the biomarker discovery operation
# using LEfSe. The scripts require LEfSe to be installed and in the system path

# convert the sample names in the table of abundance into classes (i.e. the two bodysites)
sed 's/\([A-Z][A-Z]\)_\w*/\1/g' output/merged_abundance_table.txt > tmp/merged_abundance_table.4lefse.txt

# first LEfSe step: format the input specifying that the class info is in the first row
format_input.py tmp/merged_abundance_table.4lefse.txt tmp/merged_abundance_table.lefse -c 1 -o 1000000

# run the LEfSe biomarker discovery tool with default options apart for the 
# threshold on the LDA effect size which is increaset to 4
run_lefse.py tmp/merged_abundance_table.lefse tmp/merged_abundance_table.lefse.out -l 4

# Plot the resulting list of biomarkers with the corresponsing effect size
plot_res.py --dpi 300 tmp/merged_abundance_table.lefse.out output_images/lefse_biomarkers.png

# Plot the biomarkers on the underlying cladogram
plot_cladogram.py --dpi 300 --format png tmp/merged_abundance_table.lefse.out output_images/lefse_biomarkers_cladogram.png 

# Plot one features specifically (Firmicutes in this case) 
plot_features.py -f one --feature_name "k__Bacteria.p__Firmicutes" tmp/merged_abundance_table.lefse tmp/merged_abundance_table.lefse.out Firmicutes.png

# Plot all biomarkes saving the images in one zip archive ("-f diff" is for plotting biomarkers only, with "-f all" one can plot all input features)
plot_features.py -f diff --archive zip tmp/merged_abundance_table.lefse tmp/merged_abundance_table.lefse.out biomarkers.zip







## 格式化输入表
format_input.py merged_abundance_table.4lefse.txt merged_abundance_table.lefse -c 1 -o 1000000

## LEfSe生物标记物发现工具可以与默认统计选项一起使用(-l 阈值的设置)
run_lefse.py merged_abundance_table.lefse merged_abundance_table.lefse.out -l 4


## 绘制具有相应效应大小的生成标记
plot_res.py --dpi 300 merged_abundance_table.lefse.out lefse_biomarkers.png


## 基础分类树上的生物标记
plot_cladogram.py --dpi 300 --format png merged_abundance_table.lefse.out lefse_biomarkers_cladogram.png 


## 
plot_features.py -f diff --archive zip merged_abundance_table.lefse merged_abundance_table.lefse.out biomarkers.zip


PS:
### merged_abundance_table.4lefse.txt
ID    group1    group1    group1    group1    group2    group2    group2    group2        
k__Archaea      0.01107 0.0     0.01438 0.0     0.00591 0.00909 0.0     0.00264 0.06548 0.06238
k__Archaea|p__Euryarchaeota     0.01107 0.0     0.01438 0.0     0.00591 0.00909 0.0     0.00264 0.06548 0.06238
k__Archaea|p__Euryarchaeota|c__Methanobacteria  0.01107 0.0     0.01438 0.0     0.00591 0.00909 0.0     0.00264 0.06548 0.06238
k__Archaea|p__Euryarchaeota|c__Methanobacteria|o__Methanobacteriales    0.01107 0.0     0.01438 0.0     0.00591 0.00909 0.0     0.00264 0.06548 0.06238
k__Archaea|p__Euryarchaeota|c__Methanobacteria|o__Methanobacteriales|f__Methanobacteriaceae     0.01107 0.0     0.01438 0.0     0.00591 0.00909 0.0     0.00264 0.06548 0.06238
k__Archaea|p__Euryarchaeota|c__Methanobacteria|o__Methanobacteriales|f__Methanobacteriaceae|g__Methanobrevibacter       0.01107 0.0     0.01438 0.0     0.00591 0.00909 0.0     0.00264 0.06548 0.06238


版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请联系我们举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/139501.html原文链接:https://javaforall.net

(0)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长


相关推荐

  • DSP之CCS软件使用一「建议收藏」

    1、创建新的工程文件:选择菜单“Project”的“New…”项。2、在工程文件中添加程序文件:新增文件分别为*.c,.cmd,evmdm6437bsl.lib,.h文件。方法:(1)找到C盘下C:\CCStudio_v3.3\boards\ICETEK-DM6437-B_V2\test\Lab0101_UseCCS\UseCCS\UseCCS.C文件。(2)C:\CCStudio…

    2022年4月7日
    49
  • Mac更换pip源[通俗易懂]

    Mac更换pip源[通俗易懂]这里用的是阿里的源,其他源请自行更换http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/即可mkdir~/.piptee~/.pip/pip.conf<<-‘EOF'[global]index-url=http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/[install]trusted-host=mirrors.al…

    2022年5月27日
    66
  • C++无锁编程资料,无锁队列等

    C++无锁编程资料,无锁队列等1.Lamport’sLock-FreeRingBuffer    [Lamport,Comm.ofACM,1977]   也就常说的单生产者-单消费者的ringbuffer,限制就是只能一个读线程(消费者),一个写进程(生产者)。    好像有人改进了一下设计,参加文章“Cache优化的并发无锁队列”http://www.doci

    2022年5月20日
    64
  • linux 恢复 raid5数据,Raid5数据恢复案例(raid阵列数据恢复方法)「建议收藏」

    linux 恢复 raid5数据,Raid5数据恢复案例(raid阵列数据恢复方法)「建议收藏」原标题:Raid5数据恢复案例(raid阵列数据恢复方法)Raid5数据恢复算法原理要理解raid5数据恢复原理首先要先认识raid5,“分布式奇偶校验的独立磁盘结构”也就是我们称之为的raid5数据恢复有一个概念需要理解,也就是“奇偶校验”。我们可以把它简单的理解成为二进制运算中的“异或运算”,通常使用的标识是xor。这个用运算的规则就是若二者值相同则结果为0,若二者结果不同则结果为1。例如…

    2022年5月25日
    33
  • C++实现堆排序算法[通俗易懂]

    1.实现堆排序算法   用C++实现一个堆排序。2.实现思想① 先将初始文件R[1..n]建成一个大根堆,此堆为初始的无序区 ② 再将关键字最大的记录R[1](即堆顶)和无序区的最后一个记录R[n]交换, 由此得到新的无序区R[1..n-1]和有序区R[n],且满足R[1..n-1].keys≤R[n].key。③ 由于交换后新的根R[1]可能违反堆性质,故应将当前无序…

    2022年4月12日
    38
  • 亚马逊专用主机相关问题「建议收藏」

    亚马逊专用主机相关问题

    2022年2月18日
    45

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号