大家好，关于lefse很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于lefse分析的图怎么看的知识，希望对各位有所帮助！
本文目录
- Lefse能不能选择输出
- Lefse分析不同软件做出的结果一样吗
- lefse分析是什么
- Lefse每个软件的输入文件一样吗
- Lefse在服务器上做的结果和在线分析结果一样吗
- 如何进行lefse分析
- lefse分析怎么读
一、Lefse能不能选择输出
1、Lefse能选择输出。LefSe分析是LDAEffectSize分析，是一种进行高维度数据基因，通路和微生物分类单元等的分析工具，可以进行两个或多个分组的比较，能够在组间找到具有统计学差异的bio *** rker。
2、Lefse的原理是首先在多组样本中采用的非参数因子KruskalWallis秩和检验检测不同分组间丰度差异显著的物种，再利用Wilcoxon秩和检验检查在显著差异物种类中的所有亚种比较是否都趋同于同一分类级别，最后用线 *** 判别分析对数据进行降维和评估差异显著的物种的影响力。
二、Lefse分析不同软件做出的结果一样吗
1、Lefse分析不同软件做出的结果一样。这一步也是最关键的一步，统计显著差异的bio *** rker、统计子组组间差异、统计effectsizes，会生成res格式的文件，两组或两组以上的样本中采用的非参数因子KruskalWallis秩和检验检测出bio *** rker。
2、LEfSe分析即LDAEffectSize分析，是一种用于发现和解释高维度数据生物标识的分析工具，基于上步的显著差异物种基因，进行两两组之间的秩和检验，检测出组间差异，线 *** 判别分析对bio *** rker进行评估差异显著的物种的影响力，最终获得bio *** rker，基于第二大步的数据，绘制各种 *** 。
三、lefse分析是什么
lefse分析是什么：LEfSe分析即LDA EFfect Size分析，是一种用于发现和解释高维度数据生物标识(基因、通路和分类单元等)的分析工具，可以进行两个或多个分组的比较，它强调统计意义和生物相关 *** ，能够在组与组之间寻找具有统计学。差异的生物标识(Bio *** rker)。
参数检验：即总体分布类型已知，用样本指标对总体参数进行推断或作假设检验的统计检验 *** 。
非参数检验：即不考虑总体分布类型是否已知，不比较总体参数，只比较总体分布的位置是否相同的统计 *** 。
参数检验分类：T检验，方差分析，(要求:放齐 *** 、正态分布)。
选用非参数检验的情况有：①总体分布不易确定(即不知道是不是正态分布)②分布呈非正态而无适当的数据转换 *** ③等级资料等。
一般地,微生物多样 *** 分析中，样本群落分布不确定，多采用非参数检验。
秩和检验是-种非参数检验法，它是一种用样本秩来代替样本值的检验法。根据样本分组的不同可分为两样本Wilcoxon秩和检验和多样本Kruskal-Wallis检验。
秩次(rank):秩统计量,是指全部观察值按从小到大排列的位序秩和(rank sum):同组秩次之和。秩和检验就是通过秩次的排序列求出秩和.进行假设检验。
aWilcoxon秩和检验(Wilcoxon rank sum test.也称为Mann-WhitneyTest)
基本思想是：若检验假设成立,则两组的秩和不应相差太大。通过编秩，用秩次代替原始数据信息来进行检验。
原理就是不管样本中的数据到底是多少，将两样本数据混合后从小到大排序，然后按顺序赋秩，最小的赋为1更大的赋为n1+n2分别对两个样本求平均秩.如果两个样本的平均秩相差不大，则说明两个总体不存在显著差异;反之，若相差较大，先分别求出两个样本的秩和，再计算检验统计量(含量较小的样本秩和)和统计量(期望秩和，查T借表可知)的P值并作出决策。
补充材料:Wilcoxon秩和检验是由F.Wilcoxon于1945年提出，1947年，Mann和Wiltney对Wilcoxon秩和检验进行了补充，后面就有了Mann-Wiltney检验。b)Kruskal-Wallis秩和检验
原理与两样本Wilcoxon检验类似，不同的是Kruskal-Wallis秩和检验针对多组 *** 样本，目进行的是H检验:在实际秩和与期望秩和差值的基础上计算检验统计量.最后计算出统计量的P值并作出决策。需注意的是，多组样本差异显著时,应进行多样本的两两比较的秩和检验。
四、Lefse每个软件的输入文件一样吗
1、Lefse每个软件的输入文件一样。因为LEfSe的输入文件要求将微生物丰度表和metadata合并在一起，而qiime1中将丰度表和metadata的表是分开的，首先要将两张表格合并，可以实现多个分组之间的比较，还进行分组比较的内部进行亚组比较分析，从而找到组间在丰度上有显著差异的物种。
2、需要把普通的物种、基因等等的丰度信息的表格转化成LEfSe识别的格式，这一步会生成in结尾的文件，这一步也是最关键的一步，统计显著差异的bio *** rker、统计子组组间差异、统计effectsizes，会生成res格式的文件，两组或两组以上的样本中采用的非参数因子。
3、基于上步的显著差异物种基因，进行两两组之间的Wilcoxon秩和检验，检测出组间差异，线 *** 判别分析（LDA）对bio *** rker进行评估差异显著的物种的影响力（即LDAscore），最终获得bio *** rker，基于第二大步的数据，绘制各种 *** 。
五、Lefse在服务器上做的结果和在线分析结果一样吗
1、Lefse在服务器上做的结果和在线分析结果一样。
2、如果数据库可以远程连接，直接使用工具连接就可以导入了如果不支持，有两种情况:一般虚拟机上都会提供数据库管理的工具，使用工具就可以。如果不提供，可以在 *** P页面中使用JDBC，连接好数据库以后，可以使用FileInputStream将文件读取到内存中。
3、适合追求速度和可扩展 *** 、业务多变的应用场景。对于非结构化数据的处理更合适，如文章、评论，这些数据如全文搜索、机器学习通常只用于模糊处理，并不需要像结构化数据一样，进行精确查询，而且这类数据的数据规模往往是海量的。
4、数据规模的增长往往也是不可能预期的，而NoSQL数据库的扩展能力几乎也是无限的，所以NoSQL数据库可以很好的满足这一类数据的存储。NoSQL数据库利用key-value可以大量的获取大量的非结构化数据，并且数据的获取效率很高，但用它查询结构化数据效果就比较差。
六、如何进行lefse分析
LEfSe（LDA Effect Size）分析是一种生物标识发现和解释的工具，主要在微生物分析中应用线 *** 判别分析（LDA）估算物种丰度对差异效果的大小，以识别具有显著差异的物种（即bio *** rker）。
基于Galaxy平台进行LEfSe分析的 *** 作如下：
1.加载数据至软件，数据文件在右侧history栏显示。
2.在左侧工具栏中选择LEfSe分析，依次执行格式化、差异计算与统计、作图步骤（C、D）和绘制特定物种柱状图（F）。
基于图图云平台进行LEfSe分析的步骤包括：
1.在微生物分析工具中打开Lefse2分析选项。
3.输入分组信息，选择比较组和设置LDA过滤值。
4.运行分析，查看 *** 预览或下载结果。
LEfSe分析是微生物组研究中的一种重要工具，通过LEfSe，研究人员能够识别不同样本间具有显著差异的生物标识，为微生物组与疾病关联的研究提供重要信息。
七、lefse分析怎么读
1、 LEfSe（Linear discriminant *** ysis Effect Size，线 *** 判别分析）即LDA Effect Size分析，是一种发现和解释高纬度数据生物标识（分类单元、通路、基因）的分析工具，可以实现两个或者多个分组之间的比较，同时也可进行分组内部亚组之间的比较分析，从而找到组间在丰度上有显著差异的物种（即bio *** ker）。
2、该分析首先使用非参数Kruskal-Wallis秩和检测不同分组间丰度差异显著的物种，然后使用Wilcoxon秩和检验上一步的差异物种在不同组间子分组中的差异一致 *** ，最后采用线 *** 回归分析（LDA）来估算每个组分（物种）丰度对差异效果影响的大小。对于物种的LDA分析结果，可结合物种进化分支图展示差异物种及其进化关系。在微生物多样 *** 分析结果中，会出现两个图，一张表（LDA值分布柱状图、进化分支图及特征表）。
如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
