티스토리 뷰
16s 시퀀싱을 분석할 때 OTU 테이블을 normalization 하는 방법에 크게 세가지가 있다. 1) Relative abundance 2) subsampling 3) Deseq를 이용한방법.
먼저 위와 같은 방법으로 Phyloseq을 이용해 OTU 테이블을 읽었다고 하자
biom_file = "otu_table_mc2_w_tax.json.biom"
biom_otu_tax <- import_biom(biom_file)
tree = read.tree("rep_set.tre")
meta <- read.csv("meta_w_new_group.csv",header=T, row.names=1)
sampledata = sample_data(meta)
physeq = merge_phyloseq(sampledata, biom_otu_tax, tree)
1) Relative abundance
상대적인 양을 알기위해 전체 depth로 나누어 주는 방법이다. 샘플마다 시퀀싱 depth가 다르기 때문에 전체로 나누는 방법을 사용한다.
rephyseq= transform_sample_counts(physeq, function(x) x / sum(x) )
2) Rarefaction을 이용한 Subsampling
QIIME을 이용해 전체 샘플을 랜덤으로 다시 샘플링 한다.
single_rarefaction.py -i otu_table_mc2_noChmera.biom -o otu_table_mc2_noChmera_even77000.biom -d 77000
3) Deseq2 와 같은 통계적 툴을 이용한 방법
countData <- as.data.frame(as.matrix(otu_table(physeq)))
colData <- as.data.frame(sample_data(physeq))
## Create a DESeqDataSet object
deseq2_deseqds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = countData, colData = colData, design = ~ new_group)
deseq2_de <- DESeq(deseq2_deseqds, fitType = "local")
plotDispEsts(deseq2_de, main="Dispersion plot")
'앰플리콘 시퀀싱' 카테고리의 다른 글
Mothur에서 stability 파일 만들기 (0) | 2017.01.07 |
---|---|
R1, R2, I1, I2, 도대체 어떤게 시퀀스 파일이가? (4) | 2016.12.31 |
QIIME을 이용한 키메라 제거 (8) | 2016.12.07 |
QIIME 사용 방법 (파이프라인) (6) | 2016.11.26 |
16s 앰플리콘 시퀀스 분석을 위한 프로그램 (0) | 2016.11.18 |