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如何构造ggClusterNet需要的phyloseq对象
写在前面
使用正常otu表格，注释文件和map分组文件可以构建phyloseq对象。这里我们给出一个例子，这些文件在下面服务器上都有备份，并且在微生信生物公众号下面回复：数据，也都可以得到。大家只需要有这几张表格即可形成phyloseq对象。
基础理解
phyloseq其实就是封装了三个数据，然后他们共荣辱，一个变化，一起变化，otu表格和物种注释文件都是需要将数据框转化为矩阵作为输入，而map文件直接是数据框即可。
# 从文件读取
metadata = read.table("http://210.75.224.110/github/EasyAmplicon/data/metadata.tsv", header=T, row.names=1, sep="\t", comment.char="", stringsAsFactors = F)
otutab = read.table("http://210.75.224.110/github/EasyAmplicon/data/otutab.txt", header=T, row.names=1, sep="\t", comment.char="", stringsAsFactors = F)
taxonomy = read.table("http://210.75.224.110/github/EasyAmplicon/data/taxonomy.txt", header=T, row.names=1, sep="\t", comment.char="", stringsAsFactors = F)
# 提取两个表中共有的ID
# Extract only those ID in common between the two tables
idx = rownames(otutab) %in% rownames(taxonomy)
otutab = otutab[idx,]
taxonomy = taxonomy[rownames(otutab),]
# 使用amplicon包内置数据
# data("metadata")
# data(otutab)
# 导入phyloseq(ps)对象
ps = phyloseq(sample_data(metadata),otu_table(as.matrix(otutab), taxa_are_rows=TRUE), tax_table(as.matrix(taxonomy)))