关键词:
物种注释;测序深度和覆盖度;真菌plug;宏基因组sam;SEM变量;跨域网络;OTU相关矩阵;中国地图;数据标准化/归一化;metaphlan2
我感觉是unassigned,直接删掉不合理,会丢掉很多OTU。
测序深度就是reads数,覆盖度是coverage。
计算方法见我之前文章:计算样本的覆盖度(Coverage)
原文:Diversity begets diversity in competition for space
不是接种环。是培养基上真菌基本长满之后,有专门的打孔器,长圆柱形,圆的直径约为5 mm-1 cm。
咔,打一下,就出来一个菌块,把这个菌块挑出来,转接到另外一个皿。形状如下:
因为菌丝是向外扩张,长大一圈,测一次直径;继续长,继续测,就能得到growth rate。
1. salmon一步到位。
2. CheckM的checkm coverage模块,也可以用coverm make模块。
问:文章中SEM的变量是潜变量,但是是通过多元线性回归计算出来的复合变量,如何实现?多元线性回归不是要有确切的自变量和因变量吗?这里的因变量是啥?方法中说是通过多远回归,选择了具有最小AIC指数的复合方程。
原文:Temperature and Precipitation Drive Elevational Patterns of Microbial Beta Diversity in Alpine Grasslands
答:
可参考这篇文章:Integrative microbiomics in bronchiectasis exacerbations
开始是用的16s/ITS/panel分别去做的细菌,真菌,病毒。但是后面对结果的验证用的是metagenomics。
可参考这篇文章的思路,里面用的是WSNF将三者的网络数据整合到一起。
参考:
1. 利用Gephi软件绘制网络图
https://blog.csdn.net/woodcorpse/article/details/82753718
数据量小时可以用psych包corr.test求相关性矩阵,数据量大时,可应用WGCNA中corAndPvalue, 但p值需要借助其他函数矫正。
2. 比原始Python2快几千倍的Sparcc算法:fastspar
https://github.com/scwatts/fastspar
参考:
1. 水文札记|认识问题地图、拒绝问题地图、绘制规范地图
https://mp.weixin.qq.com/s/D3EBNXjDNIVUiFZ3-N9Ktg
2. R语言调用NCL色带(附中国八大气候分区+2021中国省、市、县行政区划shp矢量数据)
末尾有2021年中国行政区划最新矢量地图数据
https://mp.weixin.qq.com/s/J7HTf8TKzNTr8M_fWAqSsQ
中文混用比较混乱,英文normalization和standardization存在区别。
参考:https://stats.stackexchange.com/questions/10289/whats-the-difference-between-normalization-and-standardization
1. 这个软件和humann2是一个课题组的,humann2也调用的它,它的数据库是针对人类微生物组弄的。
肯定不包含所有真菌。具体看样本是否适用它的数据库。
2. metaphlan2和3所用的数据库只有110种真菌。