library(tidyverse)一只花柄p

不同域之间的相互关系例如：细菌和真菌，不考虑内部相关，只考虑细菌和真菌之间的相关。邓老师在前些日子的讲座这提到的这种网络，称之为“二分网络”，其实二分网络是我17年听到的一个词汇，当时用于类似于Ven图，展示OTU之间的共有和特有的OTU的一个网络，并不是一个真正的网络，仅仅是一个简简单单的从属关系。这一方法发表在2019年，下面是当时的新闻：http://mem.rcees.ac.cn:8081/中国科学院生态环境研究中心环境生物技术院重点实验室邓晔研究组长期致力于利用生态网络分析方法来探究生态群落内物种间的相互作用，近期该课题组构建了用于探索植物与微生物物种互作关系的二分网络分析方法和分析平台，在探索宏观和微观物种生态网络分析方法上取得进展。研究结果近期在线发表在生态学杂志《分子生态资源》（Molecular

写在前面回归，是我们经常用到的分析手段，对于结果的确定比差异分析和相关分析都要更加深入，所以无论是大小文章，都可以看到回归的影子。今天我来带大家，仅仅需要一条代码，就将这个分析做的透明，透彻，审稿人无话可说。今天我会将方程，回归系数，p值都计算出来。载入需要的R包require(ggplot2)require(reshape2)library(dplyr)开始分析作图data(mtcars2)iris_groups

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。#

很长一段时间，总是被安装一些包所绊住，或许今天也是。往往小阴沟就会翻船。死都不敢相信自己是这么死的。R包就是众多坑沟中的臭名昭著的一个。版本不对，依赖不存在，各种问题简直让一个有强迫症的患者生不如死。但是自学者总是有心的，当问题不断出现，让救火次数不多增多，慢慢就积累了很多处理问题的技巧和思路。常说授人以鱼不如授人以渔，但是个人最笨，只能将代码掏出来。一共进步。以下代码用于处理win的R包戳戳有余，相信这部分代码学会之后，包的问题就再也不是问题。小阴沟也成为了宽阔的湖面，任你驰骋。以下代码测试于win7

微生信生物简介微生信生物已经创立三年有余了，在这几年中，感谢铁杆分析的支持，同时希望越来越多的小伙伴加入微生信生物大家庭，目前微生信交流群已经超过1000人。帮助许多小伙伴解决的大量问题。关注统计分析和出图，关注各大组学数据分析流程和各种高级分析。专注解决尚未解决的问题，在分析领域著重创新，时间，问题解决，用于探索发现。关注R语言，python，perl，shell等语言使用。定期分分享相关学习指南。R语言是使用的比较多的分析语言，会用大量的R语言教程。宗旨微生信生物为南农博士创建，基于学术交流，统计绘图，生物信息，多组学研究，文章发表等专题更新内容。分享永无止尽.运营习惯为保证各位在校小编的正常学习和完成科研任务。所以，推文一般在周末进行完成，一般一周准备两篇以上高质量原创推文。并在下周发布。添加小编微信拉入群聊，统一在当天晚上十点后处理。所以请不要不断点击重复添加。私聊咨询问题统一在晚上十点后进行回复，可能有些问题会遗漏，所以大家尽量在微生物任何一个群聊中咨询问题。为保证交流质量。微生信群聊不可发送无关连接，类似转发获取资料，软件资源等均不可发送。（一经发现，移出群聊）可直接发送相关干货和资源。后台留言和和公众号我会在晚上十点后开始处理，但其他小编如果有时间，会随时处理。请大家耐心等候。微生信生物部分代码资源可在：https://github.com/taowenmicro中寻找。或者根据提示，在公众号后台输入关键词领取。微生信生物不改初衷，用于探索和前进，希望我们一起成长。投稿投稿请添加小编微信，或者使用邮箱：2018203048@njau.edu.cn。由于微生信生物是公益组织，所以目前尚未聚集足够的资金用于支付大家稿酬。但是我们会成为朋友。交流和合作转载内容和交流请添加小编微信，或者通过邮箱2018203048@njau.edu.cn进行交流。小编微信支持如果微生信生物帮到了你，并且你有余力支持的话，请点击本篇推文的赞赏（金额：20），虽然给不了你更多，但是我会将你带入微生物信内群，会得到一些高效指导。点击阅读原文。打卡我的github

ggcor在微生物生态领域的使用目前厚哥这个包还在不断开发中，不知不觉内容已经相当丰富和完善了，上一篇推送问题也慢慢出现，主要是函数修改问题，这里我不仅仅补充了新的内容，并且将之前推送全部函数都进行了更新，也就是说你之前学过了，只需要做很少的修改就好了。为读者负责，请关注这篇推送。封面看到的，你可以轻松做出来。如果迫不及待和厚哥交流，以及交流本篇文章的种种问题，那就添加小编微信，带你入群：简单来说一下这个包用来干什么的？相关系数矩阵可视化已经至少有两个版本的实现了，魏太云基于base绘图系统写了corrplot包，应该说是相关这个小领域中最精美的包了，使用简单，样式丰富，只能用惊艳来形容。Kassambara的ggcorrplot基于ggplot2重写了corrplot，实现了corrplot中绝大多数的功能，但仅支持“square”和“circle”的绘图标记，样式有些单调，不过整个ggcorrplot包的代码大概300行，想学习用ggplot2来自定义绘图函数，看这个包的源代码很不错。还有部分功能相似的corrr包（在写ggcor之前完全没有看过这个包，写完之后发现在相关系数矩阵变data.frame方面惊人的相似），这个包主要在数据相关系数提取、转换上做了很多的工作。ggcor的核心是为相关性分析、数据提取、转换、可视化提供一整套解决方案.##

maptree以其优异的可视化展示方式，最近似乎博得很多人的眼球，如果我门让maptree动起来呢？这种方式用来展示微生物群落的从属关系十分合适，下面让我们来试试：很少的代码即可实现如此复杂的图片，比maptree简单多了。rm(list=ls())vegan_otu

install.packages("devtools")if(!require(ggcor))

一般而言我们展示层级结构使用的是进化树。相关工具有很多，例如MEGAN，ggtree，iTOL,Graphlan等，这次要刷新认识了，Maptree；Maptree的中文介绍似乎不多，基于R语言绘制相关图表资料较少。最近science的图表中第一幅主图使用Maptree展示，让我们惊艳到了。Science：病原菌激活植物内生菌群的抑病功能。通过宏基因组提取16S

写在前面：这两天好多人在群里讨论这个图形，这样啦，那样啦，你们讨论我就看得到。今天ppt做的脑子也涨的慌，翻了翻群聊天记录，发现了你们的需求。基于这些总结起来就一句话：我们不要全部连线，我们要改变图形方向。

目前对微生物群落的分析有许多挑战：使用生态学，遗传学，系统发育学，网络分析等方法对不同类型的微生物群落数据进行整合，可视化分析(visualization

)p三个矩阵和因子做相关无论是两个还是三个或者四个矩阵同因子做相关，只需要在report后面多添加几列就够了，名字随便命名。我在函数中都做了修改。report

PICRUSt功能预测又被爆出新的问题啦！R语言分析技术扩增子专题基于phyloseq的微生物群落分析代谢组专题当科研遇见python科学知识图谱杂谈背景结果结论数据和材料的可用性主要结果https://www.biorxiv.org/content/10.1101/655746v1.full下图表明功能预测的分辨率无法分辨相同类型不同的样品。预测的基因同宏基因组数据进行分析发现除了人类数据重合度很高之外，其他都只有一部分可以重合基于不同功能的基因在功能预测和宏基因之间相关性不同欢迎加入微生信生物讨论群，扫描下方二维码添加小编微信，小编带你入伙啦，大牛如云，让交流变得简单。PICRUSt预测精确度在样品类型和功能类别表现不同Inference

PICRUSt功能预测又被爆出新的问题啦！R语言分析技术扩增子专题基于phyloseq的微生物群落分析代谢组专题当科研遇见python科学知识图谱杂谈背景结果结论数据和材料的可用性主要结果https://www.biorxiv.org/content/10.1101/655746v1.full下图表明功能预测的分辨率无法分辨相同类型不同的样品。预测的基因同宏基因组数据进行分析发现除了人类数据重合度很高之外，其他都只有一部分可以重合基于不同功能的基因在功能预测和宏基因之间相关性不同欢迎加入微生信生物讨论群，扫描下方二维码添加小编微信，小编带你入伙啦，大牛如云，让交流变得简单。PICRUSt预测精确度在样品类型和功能类别表现不同Inference

本次更新，我将整合两批代码并且即将与大家见面。这次我将物种分类树的笔记写给大家，方便理解。其实轮子我在进化树的时候就已经造的差不多了，本次重点解决其他问题，精修了轮子，期待我最后整合的《graphlan进化树和分类树一体化解决方案》上次物种进化树可以在这里查看：graphlan进一步学习笔记物种分类树写在前面正如之前上一篇graphlan进化树所谈到的，graphlan可视化在本次物种树中又有着新的表现。其实我就是准备tree文件上下了些功夫，因为需要整合到phyloseq种，方便任何人在任何时候都可以随时重复。当然我做到了，phyloseq就像是一个核心，只要建立起来，我们就可以使用这个核心达到任何目的。其次设置环宇进化树之间的相对关系花费了一些时间，或许没有找到合适的方案吧。今天我需要记录的是一下几个点：graphlan物种树不同分类层次之间的分隔符号为英文状态下的“.”;注释信息不可用特殊符号，例如："（）",如果出现特殊符号，相比连出图都不可能出现，并且没有任何报错信息，我想这个坑将会很难跨越。不同于进化树的是物种分类树我设置了每一个分类分级的名称标签，标注在对应的环上，与外环的标签一同构成标签链。设置参数为：internal_label；注意注释阴影部分默认颜色为灰色，注释信息默认排布为垂直环；相对于进化树，物种分类树有些参数我们可以舍弃，例如：ignore_branch_len。环宇进化树的相对关系是难点，这里参数如下设置达到内注释标签效果：annotation_background_separation -0.001

-i~/Desktop/Shared_Folder/HG_kangbing/nobac_noqianheti_chuli/fishtaco_input/gg135_otu_table.txt-o

写在前面：之前在宏基因组公众号上推送：graphlan最美进化树学习笔记，这里我进行代码更新。总的来说，虽然graphlan入手比ggtree难，但是配合R语言的注释过程，发现之后的工作似乎很简单，而且越是学习，越是自由，随便添加，随便改变，知识目前还无法移植到R中。但是已经有人在尝试了。本次完善graphlan的进化树可视化工作。书写笔记，帮助大家理解代码（代码会在同物种分类树一同更新，并上传github，尽请期待哦！或者添加小编微信进行交流，二维码见文末）在这几天，我们整个学习室的男丁都早江苏省常熟市收获水稻，经常不敢农活，所以大家都显得有些疲惫。本着无处不学习，无时不学习的原则，我在空余时间将graphlan的工作继续完善。其实基于graphlan的完善，主要分为两个部分，第一个部分就是进化树，这也是本次我做的完善工作。第二部分就是物种分类树，就这一部分，刘永鑫老师的NBT给我很好的示范，这个也就是我完善物种树的参照。本次工作完善内容：

写在前面：之前在宏基因组公众号上推送：graphlan最美进化树学习笔记，这里我进行代码更新。总的来说，虽然graphlan入手比ggtree难，但是配合R语言的注释过程，发现之后的工作似乎很简单，而且越是学习，越是自由，随便添加，随便改变，只是目前还无法移植到R中。但是已经有人在尝试了。本次完善graphlan的进化树可视化工作。书写笔记，帮助大家理解代码（代码会在同物种分类树一同更新，并上传github，尽请期待哦！或者添加小编微信进行交流，二维码见文末）在这几天，我们整个学习室的男丁都到江苏省常熟市收获水稻，经常不干农活，所以大家都显得有些疲惫。本着无处不学习，无时不学习的原则，我在空余时间将graphlan的工作继续完善。其实基于graphlan的完善，主要分为两个部分，第一个部分就是进化树，这也是本次我做的完善工作。第二部分就是物种分类树，就这一部分，刘永鑫老师的NBT给我很好的示范，这个也就是我完善物种树的参照。本次工作完善内容：

wentao2019年5月16日载入本次分析需要的包phyloseq的排序函数为我们的排序分析进行了极大的简化，保证计算的同时兼顾可视化工作。library("phyloseq");

第三部解压下载的压缩文件，新版本的citespace对之前的程序进行了打包处理，因此现在的软件解压后仅仅包含4个文件，citespace不需要进一步安装，解压后直接运行即可，cite

#BCBDC1鉴于原图过大，这里过滤过滤原理是：将图像完整数据框中的点为库，随机抽取部分的点进行出图。sample(nrow(img_wide),

去除坐标轴和背景鉴于原图过大，这里过滤过滤原理是：将图像完整数据框中的点为库，随机抽取部分的点进行出图。sample(nrow(img_wide),

visualizationsetwd("D:/Shared_Folder/wentao_tech/a2R语言技术/R语言脚本学习合集/R语言图像和绘画等操作")#

R语言分析技术扩增子专题基于phyloseq的微生物群落分析代谢组专题当科研遇见python杂谈所需模块定义函数扫描下方二维码加入群聊当科研遇见pythonpython爬虫爬取nature网站历史目录很高兴开展这一专栏的写作，本专栏作者抱起大块块将python之道结合科学研究以别样的方式让我们逐渐明朗--当科研遇见python

很长一段时间，总是被安装一些包所绊住，或许今天也是。往往小阴沟就会翻船。死都不敢相信自己是这么死的。R包就是众多坑沟中的臭名昭著的一个。版本不对，依赖不存在，各种问题简直让一个有强迫症的患者生不如死。但是自学者总是有心的，当问题不断出现，让救火次数不多增多，慢慢就积累了很多处理问题的技巧和思路。常说授人以鱼不如授人以渔，但是个人最笨，只能将代码掏出来。一共进步。以下代码用于处理win的R包戳戳有余，相信这部分代码学会之后，包的问题就再也不是问题。小阴沟也成为了宽阔的湖面，任你驰骋。以下代码测试于win7

目前对微生物群落的分析有许多挑战：使用生态学，遗传学，系统发育学，网络分析等方法对不同类型的微生物群落数据进行整合，可视化分析(visualization

序列拼接，双端序列合并，去除嵌合体物种注释构建系统发育树及其进化树裁剪构建phyloseq对象微生物群落数据分析工作流程：从原始数据到群落分析Bioconductor

library("phyloseq")library("ggplot2")library("gridExtra")ps0

春节过去了，远在家乡，但是心中的一团火是不会熄灭地。基于基于扩增子的生物信息学习总算进入到整合和开发阶段了，宏基因组的学习正如火如荼。不到两周内，ubuntu出现难以修复的故障，终于系统崩溃了。2T的移动硬盘莫名其妙的坏了。正要去南京，正好大雪封了高速公路，抢票也抢不到。这两周过的真精彩。我们如今面临分析扩增子数据的工具，已经到了眼花缭乱的阶段了，实验室进行内部各种工具的整合，服务网站的构建已经被各大实验室争相进行或者完成了。公开的整合扩增子数据处理和分析流程的我认为phyloseq很不错。依托R语言，整合了：dada2,

堆叠柱状图顺序排列及其添加合适条块标签Tao

as.numeric(data_wt$TN)#####数据数据分析与转换+可视化########是否符合正态分布#######qqPlot(lm(data_wt$TN

我们可以轻松的使用各种软件实现方差检验和多重比较。但是在同时对几百甚至几千组数据做方差分析和多重比较的时候，coding的优势就提体现出来了。全部代码##清空内存rm(list=ls())

ace,shannon,chao1,goods_coverage,simpson,observed_species这里如果不明白怎么使用命令，也可以使用-h命令alpha_diversity.py

1,sep="\t",header=T,check.names=F)#本步骤采用otu。table基于抽平后的qiime文件，去掉第一行，和第二行首行的#符号，即可导入成功。#

点击上方「微生信生物」关注我们！专业干货推送！引子今天开始我们一起来学习非靶向代谢组学（GC-TOF-MS）的数据处理过程。我是从注释到化学式带有相对丰度的表格开始处理。相信这也是目前大家最为迫切的过程。前面的峰提取，等操作，后面我们会结合MetaboAnalyst给大家补充，但是不会首先做这部分工作。《非靶向代谢组学》系列推送有事要说本完整的教程涉及R，MetaboAnalyst（网站工具，也是R包）基本完整的教程也可以仅仅需要R即可；本推送中所需的代谢组数据、R语言分析等中间流程，均可以在百度网盘下载。链接：https://pan.baidu.com/s/1uwMaOz1vezcpWT8_XSowRg

（之前这篇已经发过了，但是题目错误，中间的链接也可能不可用了，此次我更新了链接和修改了题目，明日开始连载：多多捧场哦）时间慢慢过去了，答应过的事情哭着也要做完，代谢组分析的全套，这次我来送给大家：目前对于使用代谢组发文的数量是越来越多了，真的是一目了然啊，2018年过半，文章的数量已经和2017年差不多了，势头很猛，早做打算不至于落的被动：本次我带给大家的是非靶向代谢组学的数据，GC-MS比较老，测的人也比较多，数据库会比较全，当然数据量很大，处理起来会费劲，之前给大家分享的16s扩增子数据，otu.table里面OTU的数量是几千到几万不等，而非靶向代谢组学的数据往往是在几百到几千个峰，这里引用MetaboAnalyst的ppt为大家做一个做一个组学的数据量的简单比较：GenomicsDNA

引子目前NCBI上的数据已经超过的14个P，公开的测序数据也已近到达5个P，而且目前随着二代测序成本的继续下降，测序数据将在很长一段时间内持续井喷。面对如此大量的数据包含大量的与作物相关土壤相关的数据，就像是面对一大块肥肉一样，这些数据往往没有得到充分的利用，结合目前的在农业上方兴未艾（医学上已近司空见惯）meta分析，相信我们利用这种方式处理大量的测序数据是大数据时代科研的一个重要手段和方向。所以需要在测序数据分析上达到快速化，脚本化，和流程化。为了这个目的，我的这个系列的推送将围绕这个主题，从NCBI上得到数据开始，依托ubuntu系统，使用qiime和usearch等众多生信分析手段，优化16s分析策略，构建特定功能的一体化分析流程。今天我关注的是：迅速提高序列拼接效率，得到后续分析友好型输入，依托qiime。

一个农业资源与环境专业的本科生，天天和瓶瓶罐罐打交道，半路被出家做土壤微生物生态，最大的难关就是生物信息学的学习，如今又被写文章的相关云云所缠绕，认为文章就像是一个婴儿，只有孕育到位了，自然就顺产下来了，剖腹产的总是显得是那么牵强。-----文涛

999,method="bray")#也可以使用anosim，这里都可以，关于统计，之后我会退出微生态中常用的统计及其运用这里就不详细说了，这里我们选择这种检验anosim.result

网站地址：http://ieg4.rccc.ou.edu/MENA/main.cgi上传数据：注意这里上传相对丰度的表格，网站上没有标准化的步骤：出现如下错误，我中间尝试过更换很多浏览器，但是都不好用有一天我使用手机浏览器，上传成功，我也不懂网站，就这样了，大家如果遇到相同的问题，欢迎留言：回到主页，点击构建网络，我就看到了刚才我上传的文件：接下来选中我们要构建的网络文件：需要设置一些参数，这里我逐条说明如果otu在6个样品中都未检测到，则去除这些otu

=read.delim("otu_table8825.txt",

otu_table.biom#分门类统计相对丰度：summarize_taxa_through_plots.py

这里我们来对比qiime1，这里要说的就是qiime1中做的是无根树，也没有转化为有根树同样是构建发育树在qiime1中我们可以这样：#对齐，这是qiime1跑进化树的方法align_seqs.py

我们做16s数据分析，基础就是排序的聚类，实战当然使我们的目的，但是如果我们连基本的概念，比如特征值，特征向量，标尺，关联测度，再基础的比如多元多重回归，方差，距离都不太清楚的话，分析起来就像是无源之水，做一个表面功夫罢了，真正在以后的数据挖掘中依靠这样的基础会崩溃的。所以我专门抽出一段时间，将我们扩增子使用到的多元统计方法原理，尽可能使用最通俗的语言表达出来，大家心里都有个数（高手绕道了）

首先，让我深情缅怀一下冬天过去了，作为一个胖子，及其讨厌炎热夏天，可是真的不远。在实际使用R语言的过程中，我们会经常遇到无法在新版本上安装某些包的情况，这个时候在自己电脑上再安装一个旧版本的R包无疑是一个没办法的选择；比如我在学数量生态学的时候出现的问题：#

这里我要做的就是将进化树连同OTU丰度信息展示出来，ggtree可以做，我们就来一一展示，套用上次推送的代码做前面处理：（如果没有看，请点击：16s分析之进化树+差异分析（一））

之前我便说过，16s出图主要是用R，自这两年来Y叔的ggtree出来，好评不断，引用不断攀升这里当然借用Y树的包来做我们的进化树，当然Y叔公众号讲的更加深入和详细，有需要请关注：biobabble

今天我们来学习R语言DESeq2包，原理什么的后不说，在操作过程中点缀一下，等四个差异包推送完成后，咱们在对这四个包做差异分析的原理做一个比较分析；这个包适用于：高通量数据分析过程中，基于count数据，对其进行标准化处理，并对两个样本的差异做定量比较

rownames(sub_design)]head(count)这次我们载入这个包library(edgeR)两个重点，第一个是数据整理到DGEList中，这是一个列表，注意列表提取数据方式#