Python&R LEfSe 分析
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
软件安装与路径添加
在涉及到物种或基因组间差异分析的方法中，LEfSe是目前常见的方法。LEfSe实现的方式主要有在线分析和本地分析，在线分析会受到网络及其他因素影响，因而速度可能极慢。本地分析可基于Windows或Linux系统，调参更加灵活。本文以Windows系统为例，向大家展示如何在自己的本本上运行LEfSe，再也不用去求公司了…… 首先，我们要安装好Pyhthon（2.7版本）和R（安装方法不再赘述），然后把软件的安装路径添加到电脑的系统环境变量，如R我是安装在“D:\Rnew\R-3.4.4”，那么我复制这个路径，如下图：
然后鼠标右击“我的电脑”→“属性”
接下来是“高级系统设置”
接下来是双击“环境变量”
然后双击“环境变量”，我们会看到两个“Path”。
为保证不出意外，我们分别对两个Path进行操作。以上面窗口的Path为例，双击Path,然后“新建”（我的系统为win10,win10以下的系统貌似是直接双击Path就可以操作），然后把R的安装路径粘贴在新建的框内，然后确定，细心的朋友会发现我还把路径“D:\Rnew\R-3.4.4\bin\x64”加入了“环境变量”，是的，我们需要把这两个路径都加入进来。
我们检测一下，看R是否成功加入到Path中，我们打开CMD命令行模式，然后输入R→回车键。如下图，说明我们的操作已经成功。
接下来是把Python也加进来，操作方法与R一样，
同样的，这里在CMD命令行中输入“python”,然后回车键。如下图，说明python添加到Path成功。
模块与包的安装
上述的操作后，我们已经把Python和R成功加入到Path中，在用这两个做数据分析时，我们要安装别人已经写好的模块与包（packages）。LEfSe主要以Python运行为主，但要调用到R的几个packages。首先，对于python，我们需要安装“numpy”、“rpy2”与“matplotlib”三个模块，在R中需要安装好几个packages，如mvtnorm、coin等。我们先安装Python的模块，在数据分析过程中提示未找到“packages”时，我们再用R安装对应的packages。下面以numpy模块安装为例：在CMD命令行中运行：
pip install D:\python\numpy-1.14.1-cp27-none-win_amd64.whl等待安装完毕，这里可以分别打开3个CMD，分别安装“numpy”、“rpy2”与“matplotlib”（对于模块的安装，我这里是把模块下载到电脑上，也可以联网安装，农村不仅路滑，网也不好，所以下载→本地安装）。
模块安装好后，我们在CMD命令行中输入python，然后回车键，然后输入：
import numpy回车键。如下图，说明numpy被成功安装，切记还有rpy2与matplotlib也要安装！
这一步非常重要，我们打开系统环境变量，然后”新建”，变量名为“R_USER”，变量值为某一个路径即可，然后“确定”
至此，准备就绪，我们需要去下载LEfSe分析的代码:https://bitbucket.org/nsegata/metaphlan/wiki/MetaPhlAn_Pipelines_Tutorial
然后解压如下图的代码：
得到如下文件：
到这里前期工作准备得差不多了，我们需要对物种或者基因的数据进行格式整理：第一列为物种名字，第一行为样本重复（切记要灵活运用、操作）：
开始做分析
打开CMD，把运行路径切换到待分析数据所在路径：我的数据在“D:\yingyong”，
D:
cd D:\yingyong具体操作如下图。
代码路径为“D:\lefse”，第一步：
D:\lefse\format_input.py hh.txt lefse.in.txt -c 1 -o 100000
第二步:
D:\lefse\run_lefse.py lefse.in.txt lefse.out.txt -l 3
第三步：开始画图，
D:\lefse\plot_res.py lefse.out.txt lda.pdf --format pdf
第四步：还是图，
D:\lefse\plot_cladogram.py lefse.out.txt yuan.pdf --format pdf --labeled_start_lev 1
那么，LEfSe分析的常见图已经出来，对于biomarker在每个组中的相对丰度，这里不再演示，算是留个悬念，有需要的朋友可以自行探索或加入文后的QQ群→讨论。 对于上面的图，我们会发现物种名没有完全显示，这里我们推荐用AI软件（Adobe Illustrator）进行调整（是调整，不是修改！），对于LEfSe分析操作，需要自己灵活操作，照猫画虎绝对是不行的。对于图的解读可以参考已经发表的诸多papers。为加快初学者分析数据、绘图的速度，我们创建了一个QQ群：335774366。欢迎有兴趣的朋友加入→指导。 2019年了，祝各位朋友：“猪”事顺利→做一只特立独行的猪?。 声明：以上内容仅为作者个人理解，有不对的地方，欢迎指正。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/131286.html原文链接：https://javaforall.cn