论文
Environmental factors shaping the gut microbiome in a Dutch population
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04567-7
s41586-022-04567-7.pdf
数据和代码下载链接
https://github.com/GRONINGEN-MICROBIOME-CENTRE/DMP
论文中提供的是模拟数据集
这个分析的具体原理暂时还看不明白，当前只能试着把代码跑通
输入数据集部分截图
image.png
读取数据集
inDFmeta <- read.table('Mock_data/taxa.txt')
inDF <- inDFmeta
对数据集进行过滤
他这里自定义了一个函数，很长很长，这里把他自定义的函数准备到一个文件里，然后加载
source("filterMetaGenomeDF.R")
对数据集过滤
inDFmm <- filterMetaGenomeDF(inDF,
presPerc = -1,
minMedRelAb = -1,
minMRelAb = -1,
keepDomains = "All",
keepLevels = c("S","G","F","O","C","P","K"))
dag3S <- filterMetaGenomeDF(inDFmm,keepLevels = "S",presPerc = -1,minMRelAb = 0.0,minMedRelAb = -1)
这个是物种水平的操作
对数据集进行操作
dag3S.t <- t.data.frame(dag3S)
dag3S.t.pa <- dag3S.t
dag3S.t.pa[dag3S.t.pa > 0] <- 1
dag3S.t.pa.rs <- rowSums(dag3S.t.pa)
使用iNEXT包进行计算
iNEXT包的帮助文档 https://cran.r-project.org/web/packages/iNEXT/vignettes/Introduction.html
#install.packages("iNEXT")
library(iNEXT)
D_abund <- iNEXT(dag3S.t.pa.rs,
datatype = 'abundance',
knots = 250,
endpoint = sum(dag3S.t.pa.rs)*1.25)
D_abund$DataInfo$n <- 2000
D_abund$iNextEst$m <- D_abund$iNextEst$m/sum(dag3S.t.pa.rs)*2000
作图代码
library(ggplot2)
gg.s <- ggiNEXT(D_abund,
type=1,
se=TRUE,
facet.var="none",
color.var="site",
grey=FALSE) +
theme_classic() +
ylab("Number of Species") +
xlab("Sample size") +
theme(text = element_text(size = 18))
print(gg.s)
image.png
属水平的操作
dag3G <- filterMetaGenomeDF(inDFmm,keepLevels = "G",presPerc = -1,minMRelAb = 0.0000,minMedRelAb = -1)
dag3G.t <- t.data.frame(dag3G)
dag3G.t.pa <- dag3G.t
dag3G.t.pa[dag3G.t.pa > 0] <- 1
dag3G.t.pa.rs <- rowSums(dag3G.t.pa)
D_abundG <- iNEXT (dag3G.t.pa.rs, datatype = 'abundance',knots = 250,endpoint = sum(dag3G.t.pa.rs)*1.25)
D_abundG$DataInfo$n <- 2000
D_abundG$iNextEst$m <- D_abundG$iNextEst$m/sum(dag3G.t.pa.rs)*2000
gg.g <- ggiNEXT(D_abundG,
type=1,
se=TRUE,
facet.var="none",
color.var="site",
grey=FALSE) +
theme_classic() + ylab("Number of Genera") +
xlab("Sample size") + theme(text = element_text(size = 18))
print(gg.g)
image.png
把两个图拼接到一起
gg.s +
theme(legend.position = c(0.8,0.2))+
scale_color_manual(values = "red")+
guides(color="none",shape="none",fill="none") -> p1
gg.g +
theme(legend.position = c(0.8,0.2))+
scale_color_manual(values = "darkgreen")+
guides(color="none",shape="none",fill="none") -> p2
library(patchwork)
p1+p2 +
plot_annotation(tag_levels = "a",tag_suffix = ".")
image.png
示例数据和代码可以在公众号后台留言20220614获取
欢迎大家关注我的公众号
小明的数据分析笔记本
小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记！
