当我们有新的分析内容时总忍不住尽快给你的扩增子测序报告免费加进去,具体增加了什么,请君看下面:
物种组成分析:高丰度物种柱状图
在某一分类水平上可以把多个样品中的高丰度微生物组成绘制成柱状图。本分析默认选择相对丰度大于1%的物种绘制柱状图(个数低于30个全画),更直观的展示各分类水平样本中高丰度物种信息。 ![]()
物种组成差异分析:MetagenomeSeq分析
MetagenomeSeq分析多用于比较不同分类水平(如门,属等)上的物种在两组样本中的丰度差异性,以|logFC|>1且 P value < 0.05作为差异显著性筛选阈值,从而找出两组样本中具有显著差异的微生物物种,若表格中无相关信息则表示没有显著差异的物种。在选定分类学水平上,找到组别中差异成分,可选分类学水平:门、纲、目、科、属、种。T8,T9,T10为组别1,T11,T12,T2为组别2。 ![]()
物种组成差异分析:关键物种差异比较热图
通过R软件中的MetagenomeSeq包分析筛选两组样本之间具有显著差异的物种(关键物种)用于绘制Heatmap图,差异热图可以直观的展示物种在两类样本中的丰度差异及两类样本间的整体差异性。下图是2组6个样本科水平关键物种差异比较热图,T8,T9,T10为组别1,T11,T12,T2为组别2。 ![]()
物种组成差异分析:高丰度物种差异比较箱体图
通过R软件中的MetagenomeSeq包分析筛选两组样本之间具有显著差异的物种(关键物种)用于绘制boxplot图。对于每个分类水平,本分析默认选择相对丰度大于1%的物种绘制箱体图(个数低于30个全画)。箱体图不仅可以更直观的看出该分类水平下高丰度的物种在两类样本间的丰度差异,也可以看出每个物种在组内样本中的丰度分布的分散程度情况。下图是2组6个样本样本科水平高丰度物种差异比较箱体图。 ![]()
环境因子对群落响应分析:Bioenv分析
Bioenv分析主要是进行生物-环境连接的逐步分析和相关检验,需根据客户提供的环境因子数据,计算并统计出与群落(OTU)相关性最高的环境因子组合。 ![]()
环境因子对群落响应分析:Mantel test分析
Mantel test为环境因子pearson相关性检验,计算并统计环境因素和物种之间相关系数及差异显著性,更关注的是环境因子整体对群落的影响。|r|值越大表示环境因子与群落之间相关性越强,P<0.05时表示环境因子对群落有显著性影响。 ![]()
环境因子对群落响应分析:物种与环境因子显著相关性分析
基于Pearson相关性分析物种与环境因子间的相关性,以相关系数|cor|>0.3且P < 0.05作为显著相关性筛选阈值,筛选与各环境因子显著相关的物种。选择相对丰度最高的100个物种(少于100个则全画出)绘制相关性热图,以直观展示各分类水平物种与环境因子之间的相关性。下图是纲水平物种与环境因子显著相关热图。 ![]() |