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16s分析之LEfSe分析

突然有一天,师兄对我说,这么长时间了差异分析做了没啊?额,差异分析?之前不是做过吗?我开始 library(edgeR) ;不是这个,那个 LEfSe!好吧,那就做LEfSe吧!什么是LEfSe?又是一个学习的过程,分享给大家:

首先我去找了 LEfSe 的网址:

哇哦,这个网站何止LEfSe,简直就是一个NGS数据分析品台但是我们今天关注LEfSe,打开:

首先选择导入文件,上面写着,上传你 tab 分隔的文件,文件包含相对丰度和门类信息(也许包含子分类和子标签),读到这里当然对导入数据格式不是很清晰:

需要什么形式的数据呢?我往下拉,在下面的页面看到了这个:

首先数据都使用的相对丰度百分数

第一行:是一组标签

第二行:也是一组标签

第三行:每个样品编号了

第四行:是总细菌的相对丰度

第五行:是放线菌门的相对丰度

第九行:是梭状芽胞杆菌纲的相对丰度

到这里,我似乎就明白了这个输入文件的形式:

分组信息和样品信息位于前几行,数据部分是六个门类等级下所有单元相对丰度的一个合并,这些不同等级的相对丰度放到一起,并用 tab 分隔符:到这里我想起了Qiime的一条命令,下面补充跑数据之lefse数据:

#这次我使用的usearch10跑出来的txt 格式的 otu_table,转化为biom文件:

biom convert -i otu_table.txt-o otu_table.biom--table-type="OTUtable" --to-json

#统计序列,确认一下没有问题:

biom summarize-table -i otu_table.biom

#分门类统计相对丰度:

summarize_taxa_through_plots.py -otaxa_summary -i otu_table.biom -m map_lxdjhg_ys.txt

运行界面,错误,什么原因呢?发现是没有加物种注释在biom文件后面:

#添加物种信息至OTU表最后一列,命名为taxonomy

#分门类统计相对丰度:

summarize_taxa_through_plots.py -otaxa_summary -i otu_table_tax.biom -m map_lxdjhg_ys.txt

#很快就运行完了:

现在开始整理表格,使用 Excel(R语言整理表格不过关,大家见笑)这个过程的确浪费些许时间,一共六张表格每张通过选择替换命令逐步将其中不需要的字符修改为分析要求的样式,可能需要十分钟吧最后整理成一整个文件txt。

开始上传:

选择本地文件,类型选择Auto_detect上传点击Start:

成功后,页面右侧出现文件:

开始步骤 A :

开始步骤 B :

开始步骤C,开始作图:

开始步骤 D :

步骤 E :需要选择差异的种属:

步骤F所有差异物种全部做柱状图:

最后就是这些结果:

学习永无止境,分享永不停息!

写在后面

为此,有人讲 Qiime 出来 biom 文件和注释文件,通过 pyhton 脚本迅速调整为分析,参考网址(https://github.com/twbattaglia/koeken;https://pypi.python.org/pypi/pannenkoek/0.1.5),两个软件都可以使用,很遗憾,我安装不上任何一个,是基于 Qiime1,也没有其他 linux 系统,就放弃了,如果大家安装的上一定要留言哦。当然作为小白的我经过一整天的尝试,成功将 Qiime 搞错乱,已卸载。

  • 发表于:
  • 原文链接http://kuaibao.qq.com/s/20180202G1IANC00?refer=cp_1026
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