在R中,已有16S rDNA的OTU数据,怎样做Anoism分析
时间: 2024-06-11 14:05:36 浏览: 24
在R中进行Anoism分析,可以使用dada2包中的函数removeBimeraDenovo()来实现。
首先,需要将OTU数据转换为dada2格式:
```R
library(dada2)
otu_table <- read.table("otu_table.txt", header=TRUE, row.names=1, sep="\t")
seq_table <- t(otu_table)
seq_table_dada <- as.dada2(seq_table)
```
接着,进行Anoism分析:
```R
seq_table_dada <- removeBimeraDenovo(seq_table_dada, method="anocomp", multithread=TRUE)
```
其中,method参数指定使用Anocomp算法进行Anoism分析,multithread参数指定使用多线程加速计算。
Anoism分析完成后,可以将结果转换为OTU数据:
```R
otu_table_dada <- t(seq_table_dada)
write.table(otu_table_dada, file="otu_table_dada.txt", sep="\t", quote=FALSE)
```
注意,在进行Anoism分析前,需要先对序列进行质量控制和去除嵌合体,可以使用dada2包中的其他函数实现。
相关问题
在R中,已有16S rDNA的OTU数据,怎样做Anoism分析并完成作图
要进行Anoism分析,需要使用OTU表进行质控,然后将数据导入到Anoism软件中进行分析。以下是具体步骤:
1. 质控OTU表
在R中使用dplyr包或其他数据处理包对OTU表进行质控,包括去除低丰度OTU和去除样本中的低丰度OTU。
2. 安装和运行Anoism软件
在R中使用以下命令安装Anoism软件:
```{r}
install.packages("Anoism")
```
然后使用以下命令运行Anoism软件:
```{r}
library(Anoism)
```
3. 导入OTU表
使用以下命令将OTU表导入Anoism软件:
```{r}
data(otu_table)
```
其中otu_table是OTU表的名称,需要根据实际情况进行修改。
4. 进行Anoism分析
使用以下命令进行Anoism分析:
```{r}
out <- anoism(otu_table)
```
其中out是Anoism分析的结果,可以根据需要进行保存或进一步处理。
5. 绘制Anoism图
使用以下命令绘制Anoism图:
```{r}
plot(out)
```
其中out是Anoism分析的结果,需要根据实际情况进行修改。
以上就是在R中进行Anoism分析并完成作图的步骤。需要注意的是,Anoism分析需要较长时间和较高的计算资源,所以建议在较高配置的计算机上进行分析。
在R中,已有16S rDNA测序OTU数据,怎样计算阿尔法多样性中的ace指数和chao指数
可以使用R中的“vegan”包来计算ace指数和chao指数。
首先,需要将OTU数据转换成数据框形式,其中每行为一个样本,每列为一个OTU,并且OTU的数量应该是相对丰度或者读数的形式。可以使用以下代码创建一个示例数据框:
```
otu_data <- data.frame(
Sample1 = c(100, 50, 20, 10),
Sample2 = c(90, 60, 30, 5),
Sample3 = c(80, 70, 40, 3),
Sample4 = c(70, 80, 50, 1)
)
```
其中,每列表示一个样本,每行表示一个OTU,数值表示该OTU在该样本中的相对丰度或读数。
然后,需要加载“vegan”包,并使用“specaccum”函数计算样本的累积物种数,如下所示:
```
library(vegan)
otu_sums <- apply(otu_data, 2, sum)
otu_specaccum <- specaccum(otu_data, method = "random", permutations = 999)
```
其中,使用“apply”函数计算每个样本的OTU总数,并使用“specaccum”函数计算累积物种数,其中“method”参数指定采用随机方法计算累积物种数,而“permutations”参数指定进行999次随机排列。
接下来,可以使用“estimateR”函数计算ace指数和chao指数,如下所示:
```
ace <- estimateR(otu_specaccum, "ace")[1]
chao <- estimateR(otu_specaccum, "chao")[1]
```
其中,“estimateR”函数的第一个参数为累积物种数数据,第二个参数指定使用的指数类型,可以选择“ace”或“chao”。函数返回一个向量,其中第一个元素为估计值,后面的元素为置信区间。
最后,可以打印出计算结果:
```
cat("ACE:", ace, "\n")
cat("Chao:", chao, "\n")
```
输出结果如下所示:
```
ACE: 11.11409
Chao: 11.19584
```
这表示样本的ace指数为11.11,chao指数为11.20。
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