abundance - 腾讯云开发者社区

into classes (i.e. the two bodysites) sed 's/$[A-Z][A-Z]$_\w*/\1/g' output/merged_abundance_table.txt...info is in the first row format_input.py tmp/merged_abundance_table.4lefse.txt tmp/merged_abundance_table.lefse...tmp/merged_abundance_table.lefse.out biomarkers.zip ## 格式化输入表 format_input.py merged_abundance_table...merged_abundance_table.lefse merged_abundance_table.lefse.out -l 4 ## 绘制具有相应效应大小的生成标记 plot_res.py...-f diff --archive zip merged_abundance_table.lefse merged_abundance_table.lefse.out biomarkers.zip

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ggpicrust2优雅的探索PICRUSt2分析数据

") data("metadata") metacyc_daa_results_df % column_to_rownames...") data("metadata") daa_results_df <- pathway_daa(abundance = kegg_abundance, metadata = metadata, group...") data("metadata") daa_results_df % column_to_rownames("#...") data("metadata") kegg_abundance <- ko2kegg_abundance(data = ko_abundance) daa_results_df % column_to_rownames("pathway"), metadata = metadata, group =

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空间细胞类型密度分布图

sp.h5ad')####提取单细胞空间联合分析的结果adata_vis.obs[adata_vis.uns['mod']['factor_names']] = adata_vis.obsm['q05_cell_abundance_w_sf...']###创建空矩阵annot_abundance_df = pd.DataFrame(index=adata_vis.uns['mod']['factor_names'],...Pulmonary_vessel', 'Small_airway', 'iBALT']for a in annot_: ind = adata_vis.obs[a] == True annot_abundance_df.loc...[:,a] = list(adata_vis.obsm['q05_cell_abundance_w_sf'].loc[ind,:].mean(0))####均一化annot_abundance_norm...= (annot_abundance_df.T / annot_abundance_df.sum(1)).Tmpl.rc_file_defaults()mpl.rcParams['pdf.fonttype

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跟着Nature Communications学作图:R语言ggplot2散点图及添加文字标签

ggrepel) gV134<-read_csv("fig4a.csv") 作图代码 p <- ggplot(gV134, aes_string(x = "V13_mean_<em>abundance</em>...", y= "V4_mean_<em>abundance</em>", fill="Bias"),...geom_text_repel(data = filter(gV134, gV134$FC>1 & gV134$V4_mean_abundance...geom_text_repel(data = filter(gV134, gV134$FC<(-1) & gV134$V13_mean_abundance...(%)") + ylab("Mean V4 amplicon genus read abundance (%)") + scale_x_log10(limits=c(0.001,2)) +

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物种数量及多样性的外推

Chao1, ACE是基于物种abundance信息对物种数进行的外推； Chao2, ICE是基于物种incidence信息对物种数进行的外推。...会先把abundance数据转化为0-1数据再进行计算。 Jack1和Bootstrap方法根据其参数不同分别可实现基于abundance或incidence的外推。 ?...>jack1(otu,abund = FALSE) #基于incidence >bootstrap(otu,abund = FALSE) #基于abundance >bootstrap(otu, abund...max.est参与计算的样本数 #abundance数据：计算richness,chao1,ACE,jack1及95%上下区间 #incidince数据：计算richness,chao2,ICE,jack1...关于Hill number之前有文章介绍过，详见：拓展种-面积关系(SAR)为多样性-面积关系(DAR) 对于物种数量的计算同时也具有abundance和incidence两种方法，另外该包还可以计算

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再论betapart

在此基础上，对于基于丰度(abundance)的数据，也存在类似的概念。...基于丰度的不相似性也可以划分为两部分： Balanced variation in abundance: 一个地方某些物种的个体被另一个地方不同物种相同个数的个体所取代； Abundance gradients...a中每个点个体数保持一定，一些个体被其他个体所取代，为Balanced variation in abundance。b中一些个体丢失，为Abundance gradients。 ? ?...目前betapart在1.4版本以上已经加入了基于abundance的算法。...abundance gradients.

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更为强大的复杂热图

首先一定要明白，R语言是以长格式的数据来绘图的；参数解释： .data “tbl”格式的数据框 .horizontal ：在热图中水平显示的列的名称 .vertical 在热图汇总垂直展示的列名称 .abundance...tidyHeatmap::pasilla %>% heatmap( .horizontal = sample, .vertical = symbol, .abundance...location, condition) %>% heatmap( .horizontal = sample, .vertical = symbol, .abundance...### 人工设定颜色映射 pasilla %>% heatmap( .horizontal = sample, .vertical = symbol, .abundance...= `count normalised adjusted`, log_transform = TRUE, palette_abundance = circlize::colorRamp2

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GraPhlAn宏基因组物种谱可视化

min_font_size：所使用的最小字号，默认为8 --max_font_size：所使用的最大字号，默认为12 --annotation_legend_font_size：注释图例的字体，默认为10 --abundance_threshold...samples数目 --ftop：筛选的top features数目具体示例如下： export2graphlan.py --skip_rows 1,2 -i metagenome.txt --tree abundance.tree.txt...--annotation abundance.annot.txt --most_abundant 50 --abundance_threshold 0.01 --least_biomarkers 7...--annotations 2,3,4,5 --external_annotations 6 --min_clade_size 1 graphlan_annotate.py --annot abundance.annot.txt...abundance.tree.txt abundance.xml graphlan.py --dpi 300 abundance.xml abundance.pdf --external_legends

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R语言基础绘图函数散点图~跟着Nature Communications学画图~Figure1

(log10)", xlab="Normalized crAssphage abundance (log10)", cex=2) ?...log10(rel_crAss), data=HMP, bg=cols[as.factor(HMP$country)], pch=21, ylab = "Normalized ARG abundance...(log10)", xlab="Normalized crAssphage abundance (log10)", cex=2, ylim=c(2.5, 4.5))...log10(rel_crAss), data=HMP, bg=cols[as.factor(HMP$country)], pch=21, ylab = "Normalized ARG abundance...(log10)", xlab="Normalized crAssphage abundance (log10)", cex=2, ylim=c(2.5, 4.5))

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MER：Hill numbers在多样性分析中的应用

讨论了以下几个方面： 1)多样性类型 2)如何权衡每种类型的重要性 3)abundance-based 和incidence-based方法的差异 4)系统发育多样性的测定 5)层级多样性划分 6)不相似性及重叠部分的测定...不考虑丰度presence/absence(=incidence) 或者考虑丰度quantitatively (=abundance) 3. 是否考虑系统发育或者功能上的多样性 4....Abundance-based vs. incidence-based方法传统的Hill一般基于abundance数据。但是近期也被引入到了Incidence数据。...不过也有研究表明Incidence数据会高估稀有OTU的重要性，abundance数据结果可能更准确。两者孰优孰劣没有定论，取决于研究的问题即实验设计。...abundance-based Hill可用于样本间和整个系统之间的比较，而incidence-based q>0 Hill仅对整个系统有意义(pool of sample)。

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跟着Nature microbiology学画图~R语言ggplot2画散点图

",header=T,sep="\t") 这样就把数据读进来存储到df1里了简单的散点图 ggplot(df1,aes(x=Species.Rank,y=Cumultative.relative.abundance...有两种方式第一种是直接对y进行log10，如下 ggplot(df1,aes(x=Species.Rank, y=log10(Cumultative.relative.abundance...)))+ geom_point() 第二种是叠加 scale_y_log10()函数 ggplot(df1,aes(x=Species.Rank,y=Cumultative.relative.abundance...或者geom_label()函数，geom_label()函数默认在文字外面有一个边框 p1<-ggplot(df1,aes(x=Species.Rank,y=Cumultative.relative.abundance...image.png 如果用geom_label()函数的话是如下效果 p2<-ggplot(df1,aes(x=Species.Rank,y=Cumultative.relative.abundance

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不让人省心的LULU！

若大于阈值，进行abundance比例的进一步判断。abundance比例默认为1。这里又有两种方法，默认为min。对于每个样本，计算parent OTU序列数/考察的OTU序列数。..., file = log_con) if (minimum_ratio_type == "avg") { relative_abundance <...: ", relative_abundance), file = log_con) } else {...daughter_samples[daughter_samples > 0]) cat(paste0("\n", "------min avg abundance: ",...relative_abundance), file = log_con) } if (relative_abundance

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100篇泛癌研究文献解读之使用EXPANDS和PyClone量化肿瘤内部异质性

分组这里根据CNV情况和克隆数量情况对肿瘤样本进行分组，分成4组： (i) CNV abundance 75% and a maximum of two clones; (ii) CNV abundance...75% and a minimum of three clones; (iii) CNV abundance >75% and a maximum of two clones; (iv) CNV...abundance >75% and a minimum of three clones.

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microbiome：专门针对微生物数据分析的R包

Sample-2 0.4656170 5121 0.2428626 0.1234119 dominance_core_abundance...2.057691 Sample-2 0.9994309 0.8843695 2.057552 rarity_low_abundance...rarity_rare_abundance Sample-1 0.02896323 0.000000e+00 Sample-2 0.02997249...rarity(pseq, index = "all") #算coverage,默认50% tab <- coverage(pseq, threshold = 0.5) #算核心物种 tab <- core_abundance

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跟着Nature Communications 学画图~ggplot2散点图分组添加拟合曲线

method = 'lm')+ scale_x_log10()+ scale_y_log10()+ theme_classic()+ labs(y = "Normalized ARG abundance...", x="Normalized crAssphage abundance") ?...method = 'lm')+ scale_x_log10()+ scale_y_log10()+ theme_classic()+ labs(y = "Normalized ARG abundance...", x="Normalized crAssphage abundance", color="Study", shape="crAssphage detection

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megan结果可视化

#提取种丰度信息 grep -E "s__|clade" merged_abundance_table.txt | sed 's/^....*s__//g'| cut -f1,3-8 | sed -e 's/clade_name/body_site/g' > merged_abundance_table_species.txt hclust2....py -i merged_abundance_table_species.txt -o abundance_heatmap_species.png --f_dist_f braycurtis \...0.1 --dpi 300 --ftop 25 hclust 结果热图展示还可以将生成的矩阵，导入R中绘制热图 x <- read.table("merged_abundance_table_species.txt

8922 0

kallisto:alignment-free转录本定量工具

在输出目录，会生成以下3个文件 ├── abundance.h5 ├── abundance.tsv └── run_info.json run_info.json 文件为JSON格式，保存了运行的命令和参数...前缀为abundance 的文件，保存了转录本的定量信息。...NR_038931 2432 2231.4 36.9964 0.603491 对于HDF5的文件，可以采用如下命令转换为tsv格式的文件 kallisto h5dump -o out_dir abundance.h5...-o参数指定输出结果的目录，最终生成的文件名称为abundance.tsv。

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跟着Nature Communications学作图:R语言ggplot2热图（heatmap）并添加文字标签

"plain","italic") p1 <- ggplot(df1, aes(Amplicon, Genus)) + geom_tile(aes(fill = Abundance...)) + geom_text(aes(label = round(Abundance, 2))) + scale_fill_gradientn(colors = rev( c("#a50026..."plain","italic") p2 <- ggplot(df2, aes(Amplicon, Genus)) + geom_tile(aes(fill = Abundance...)) + geom_text(aes(label = round(Abundance, 2))) + scale_fill_gradientn(colors = rev( c("#a50026

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Nat Genetics|单细胞、单核、VDJ、空间构建肺全图谱和免疫生态位

scvi_run_name}/sp.h5ad')adata_vis.obs[adata_vis.uns['mod']['factor_names']] = adata_vis.obsm['q05_cell_abundance_w_sf...Arterial_vessel', 'Parenchyma', 'Mesothelium', 'Pulmonary_vessel', 'Small_airway', 'iBALT']annot_abundance_df...[a] = adata_vis.obs.loc[ind, adata_vis.uns['mod']['factor_names']].mean(0) annot_abundance_norm =...(annot_abundance_df.T / annot_abundance_df.sum(1)).Tmpl.rc_file_defaults()mpl.rcParams['pdf.fonttype'...axes.facecolor': "white"}): from cell2location.plt.plot_heatmap import clustermap clustermap(annot_abundance_norm

3081 0

跟着Nature Communications 学画图~ggplot2拼图

shape=crAss_detection), size=5) + scale_x_log10() + scale_y_log10() + labs(y = "Normalized ARG abundance...", x="Normalized crAssphage abundance", title="Tetracycline", shape="crAssphage detection") +...shape=crAss_detection), size=5) + scale_x_log10() + scale_y_log10() + labs(y = "Normalized ARG abundance...", x="Normalized crAssphage abundance", title="Aminoglycoside", shape="crAssphage detection")

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ggpicrust2优雅的探索PICRUSt2分析数据

空间细胞类型密度分布图

跟着Nature Communications学作图:R语言ggplot2散点图及添加文字标签

物种数量及多样性的外推

再论betapart

更为强大的复杂热图

GraPhlAn宏基因组物种谱可视化

R语言基础绘图函数散点图~跟着Nature Communications学画图~Figure1

MER：Hill numbers在多样性分析中的应用

跟着Nature microbiology学画图~R语言ggplot2画散点图

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