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写在前面系统发育距离介绍在多变量微生物组组成分析中,加权和未加权的 UniFrac distance是测量两种微生物组群体的的最常用方法。UniFrac距离,也被称为未加权UniFrac距离,由Loz
写在前面桑基图挺好看的,用于观察不同门类之间的从属关系,并且绘制很漂亮的结构图,当然可以用于很多个地方。这里我们用微生物组数据的phyloseq对象,很快很方便的为大家构建一个桑基图。所以如果你有ph
写在前面为什么要继续写这个帖子呢?因为gtdbtk更新非常快,同时数据库也在更新,他们之间的匹配关系随着软件的更新也会有不匹配的情况。软件安装参考:刘永鑫老师教程:点击跳转。数据库和工具需要比较大的内
wentao2021/11/02本次更新关键词:显著性标记顺序按照丰度排布EasyStat 使用指南安装R包library(devtools)remotes::install_github("
写在前面Qiime2是大佬们集中已有的资源和对扩增子领域的思考而成的一个集成的,一个大杂烩的软件。但是,事实上Qiime也是一个大杂烩,不过是命令的大杂烩,将全部不同功能的命令组合到一起,超过200个
2021年10月份更新:之前至少有超过十个朋友让我修改这部分分析,让出图为四个分组,我也承诺会在10月底之前修改完成,现在我已经更新了github包,大家可以使用了。模块内连通度(Zi)和模块间连通度
写在前面和弦图展示微生物组丰度等信息比较好看,我带大家来画一画。实战otupath = "./"barpath = paste(otupath,"/circl
写在前面之前厚哥有过推文:点击阅读 用于拼接相关分析结果和随机森林结果。非常好看。但是最近有朋友的学生使用了这个代码,发现对于规律的寻找可以有更好的展示。那就是对这些重要的环境变量按照重要程度进行排序
MEGAN 提取注释结果之前的提取方法之前对于diamond比对完成后的的daa文件,我都是转化为rma文件,然后提取物种和功能丰度,之前一段时间也没有管,但是最近时间紧张,所以想缩短一点时间,才发现
写在前面热图如果颜色填充结合背景填充,会怎么样,有没有什么可以使用到突出的地方来表达含义。#-------用R语言画几张有意思的图形set.seed (78888)rectheat = sample(