소개

이전 phyloseq 개체의 기사에서 분석 후 샘플의 rarefy (희석)에 대해 조금 만졌습니다. rarefy를 수행하면 샘플 당 리드 수의 편차를 정렬 할 수 있습니다. 그러나, 그 희석에 의해, 각 샘플의 종(OTU)의 수에 영향이 나와 버리는 경우, 최소 리드수가 너무 작다 등의 이유에 의해, 적절한 희석이 되어 있지 않은 것으로 간주됩니다. 그래서 rarefy에 사용한 최소 리드수가 정말로 적절한 값인지, 판별할 필요가 있습니다.

alpha rare fraction curve란 무엇입니까?

alpha rare fraction curve는 세로축을 OTU의 카운트수, 가로축을 리드수로서 그래프를 그린 것입니다. 아래에 예를 싣고 있습니다만, 희석을 위해서 사용한 리드수가 너무 작았을 경우에는, 희석의 영향에 의해, 카운트 할 수 있는 OTU의 수가 줄어 버립니다. 한편, 일정값 이상(아래 그림의 경우 20000 정도)의 리드수를 읽음으로써, OTU를 줄이지 않고 샘플의 희석이 되어 있는 것을 확인할 수 있습니다(아래 그림의 샘플의 최소 리드수는 40000 정도였습니다).

바로 그려보자(R)

미생물계의 논문에서는 alpha rare fraction curve의 그림을 보충으로 싣고 있는 것이 많습니다. 이번에는 Phyloseq을 사용하여 두 가지 쓰기를 시도했습니다. phyloseq는 rarefy하기 전에 OTU 테이블을 사용합니다.

사용한 패키지

library(phyloseq)
library(ggplot2)
library(vegan)
library(dplyr)

방법 1

계산을 요하지 않기 때문에 곧바로 그래프를 쓸 수 있지만, 샘플명이 지우는 방법을 모른다.

physeq %>%
  otu_table() %>%
  t() %>%
  vegan::rarecurve(step = 1000)#希釈に用いるリード数を1000ずつ変えてプロット

방법 2

ggrare로 계산하는 방법. 그래프는 깨끗하지만 계산에 시간이 걸립니다.

theme_set(theme_bw())
p <- ggrare(physeq, step = 1000)

참고 URL

① ｈｔｐｓ：／／그래 thg레엔pぁtふぉrm. 기주 b. 이오 / t 라이 마린 gs / ぃ ん x / 메타 바 r 코 엔 gP 등 c 치세 /
② htps : // 등 w. 기테부세 r 콘텐트 t. 코 m/마헨 d라마리 아다시소/phyぉせ qーえ x텐데 d/마s테 r/ぉ아 d에에 xt라푼 c치온 s. R