マイクロバイオームデータにおける線形判別分析効果サイズ(LEfSe)によるバイオマーカーの補助選択

線形判別分析の効果サイズの適用は、生物学的製剤群間の統計的差異を有する良好なバイオマーカーを見つけるという問題を解決することができる。線形判別分析効果サイズは、生物学的製剤群間の統計的差異を特徴付けるためにゲノムバイオマーカーを同定するための便利な方法を提供する。前の各ステップの結果が後続のステップに影響を与える可能性があるため、手順の各ステップには注意してください。

線形判別分析の効果サイズ入力ファイルを生成した後、指示に従ってコマンドを実行して、依存関係の競合の可能性を排除し、線形判別分析の効果サイズの conda 環境を作成します。指示に従ってコマンドを使用して、作成した環境をアクティブにし、チャネル bioBakery で線形判別分析効果サイズをインストールします。線形判別分析の効果サイズに合わせてデータをフォーマット設定するには、コマンドを実行して、元のファイルを内部線形判別分析効果サイズ・フォーマットにフォーマット設定します。

線形判別分析の効果サイズを計算するには、コマンドを実行して線形判別分析を実行し、結果のデータ・ファイルを生成します。分析後、指示に従ってコマンドを使用して、バイオマーカーの効果サイズをPDFファイルにプロットし、種ツリーを描画してバイオマーカーをクラドグラムに表示します。異なるグループ間での単一のバイオマーカーの違いをプロットするには、指示に従ってコマンドを使用します。

必要に応じて、このコマンドを使用してすべてのフィーチャを描画することもできます。Galaxy サーバーを使用したオンライン LEfSe 分析の場合は、サーバーに移動します。関連するファイルをアップロードするには、上をクリックしてローカルファイルを選択し、ファイルを選択します。

次に、表形式を選択し、[開始] をクリックします。線形判別分析の効果サイズに合わせてデータをフォーマットするには、「LEfSe」および「LEfSe 用にデータをフォーマット」をクリックし、クラスの特定の行を選択して、「実行」をクリックします。線形判別分析の効果サイズを計算するには、[LEfSe] および [LDA 効果サイズ] をクリックします。

分析要件に従ってパラメーター値を選択し、「実行」をクリックします。線形判別分析の効果サイズ結果をプロットするには、[LEfSe] をクリックし、[LEfSe 結果をプロット] をクリックして [実行] をクリックします。クラドグラムをプロットするには、適切なパラメータ値を選択し、「クラドグラムをプロットして実行」をクリックします。

1 つの特徴をプロットするには、適切なパラメーター値を選択し、[1 つの特徴をプロットして実行] をクリックします。微分特徴をプロットするには、適切なパラメータ値を選択し、[微分特徴をプロット]および[実行]ボタンをクリックします。ここでは、3つのサンプルの16個のSリボソームRNA遺伝子配列を解析して求めた、各群で有意差のある微生物群集の線形判別解析スコアを示す。

この図では、異なる分類レベル間で樹種の樹木に有意差のあるバイオマーカーが観察できる。内側から外側に放射状に放射する円は、門から属への分類レベルを表し、各種の直径の円は、各分類の豊富さのレベルを表す。有意差のない種は黄色で表示され、有意に異なる種のバイオマーカーは対応するグループと一致するように着色される。

プロットに示されたバイオマーカーの対応する種名がここにリストされている。ここでは、線形判別分析効果サイズ結果による異なるグループ間の差異を示す1つのバイオマーカーについての存在量バープロットの代表が示されている。実線は平均相対存在量を表し、点線は中央値相対存在量を表し、各列は異なるグループにおける各サンプルの相対存在量を表す。

次元教育はデータ次元に直接関連しており、投影座標系は直交しているため、主成分分析も実行できます。高次元データ解析の需要が高まるにつれて、この方法は、関心のあるバイオマーカーの特徴の探索に役立ちます。