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微生物群落关键种识别:一种不依赖于网络的top-down方法

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道阻且长1994 微生物生态学分析
作品简介

微生物群落在促进养分循环、协助植物生长、维持人体健康等方面发挥着重要的作用。群落关键种对维持微生物群落稳定性具有重要影响,识别关键种一直是微生物生态学中的热点话题。识别关键种主要有两种框架:数据驱动的方法(data driven method)去除实验(perturbation experiment)本文主要介绍数据驱动的方法——top-down方法,该方法源于论文:Top-down identification of keystone taxa in the microbiome。该方法通过计算Empirical Presence-abundance Interrelation (EPI)来衡量物种的重要性。

这里的某物种 i 的EPI有三种衡量方法:


本资源包含如下文件:

  1. EPI_function.R : 计算上述三种EPI值——D1、D2、Q的R函数
  2. keystone_EPI: 读取OTU表,并对OTU进行预处理,调用EPI函数计算不同物种的EPI值(D1、D2和Q)
  3. 测试数据:OTU table



创作时间:2024-04-03 15:23:12

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微生物生态学分析:共现网络、群落构建以及基于模型的排序 全家桶

微生物生态学分析:共现网络、群落构建以及基于模型的排序

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微生物群落关键种识别:一种不依赖于网络的top-down方法

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微生物群落在促进养分循环、协助植物生长、维持人体健康等方面发挥着重要的作用。群落关键种对维持微生物群落稳定性具有重要影响,识别关键种一直是微生物生态学中的热点话题。识别关键种主要有两种框架:数据驱动的方法(data driven method)去除实验(perturbation experiment)本文主要介绍数据驱动的方法——top-down方法,该方法源于论文:Top-down identification of keystone taxa in the microbiome。该方法通过计算Empirical Presence-abundance Interrelation (EPI)来衡量物种的重要性。

这里的某物种 i 的EPI有三种衡量方法:


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  1. EPI_function.R : 计算上述三种EPI值——D1、D2、Q的R函数
  2. keystone_EPI: 读取OTU表,并对OTU进行预处理,调用EPI函数计算不同物种的EPI值(D1、D2和Q)
  3. 测试数据:OTU table



创作时间:2024-04-03 15:23:12