文章MSM_metagenomics（一）：介绍

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介绍

用于复现Huang et al.研究分析的计算工作流程，所有复现数据和代码：生信学习者。

目录

1. 累积分布函数Read质量检查：Reads quality inspection with cumulative distribution function
2. Alpha多样性分析：Alpha diversity analysis
3. Beta多样性分析：Beta diversity analysis
4. 共现分析：Co-presence analysis
5. 复杂热图绘制：ComplexHeatmap plotting
6. 分组马赛克图：Make mosaic plot
7. 机器学习分析：Machine learning analysis
8. 偏差图、UpSet图、棒棒糖图：Deviation plot, UpSet plot, Lollipop plot

数据

大家通过以下链接下载数据：

• 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1f1SyyvRfpNVO3sLYEblz1A
• 提取码: WX公zhong号生信学习者后台发送 复现msm 获取提取码

用法

提供了两种类型的实用工具：1) Python脚本；2) 可导入的R函数。

1. Python脚本是封装好的代码，用于执行特定的分析。
2. 可导入的R函数是包装好的R代码，用于解决特定问题，只需导入它们的脚本即可重用

可视化R包

可视化用到的R包

• ggpubr
• ComplexHeatmap

文章MSM_metagenomics（二）：累积分布函数Read质量检查

介绍

本教程介绍如何使用累积分布函数来检查宏基因组测序Reads的质量，特别是检查不同组样本中是否存在测序偏差。

数据

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Python 包

• Python >= 3.9.0
• scipy >= 1.8.1
• pandas >= 1.3.5
• numpy >= 1.23.5
• seaborn >= 0.11.2
• matplotlib >= 3.5.0

绘制Reads计数的累积分布函数

您将使用一个Python脚本cumulative_distribution_function.py，以及一个包含每个宏基因组样本中读取数量的表格，例如./data/example_reads_stats.tsv。

• cumulative_distribution_function.py 代码

• usage of cumulative_distribution_function.py

示例命令 1:

示例命令 2:

如果您希望为不同的变量类别指定特定的颜色，例如将灰色指定给MSM（男男性行为者），将红色指定给Non-MSM（非男男性行为者），您可以使用一个颜色调色板映射，如./data/reads_stats_color_map.tsv。