MagicHand雲平臺|物種與功能網絡與模型預測分析

2021-01-09 美格基因

今天給大家介紹雲平臺宏基因組個性化分析之一：物種與功能網絡與模型預測分析。

物種與功能網絡與模型預測分析

物種與功能網絡與模型預測分析是針對特定的研究對象和目的，對特定的樣品及其數據集進行關聯與模型預測分析，進一步挖掘數據中的有效信息。此項屬於個性化分析，通常需要雙方溝通評估。

Network分析

1、共線性網絡

共現性網絡分析可以用來展示樣本與物種/功能之間的分布情況，通過對不同樣本間的物種/功能豐度信息進行相關性分析，可以獲得物種/功能在環境樣本中的共存在關係，能夠凸顯出樣本之間的相似性和差異性，針對大型複雜的數據來說是一種非常有效的方式。該分析步驟根據樣本之間共有的物種生成聚類，也即共有的物種越多，樣本之間的關係越接近。

共線性網絡圖示例：

在網絡圖中有兩類節點(node)，一類是species-node，一類是sample-node，如果有一個物種在一個樣本中出現的話，那麼該物/功能種與樣本之間就有一條連線(edge)。

2、相關性網絡

基於物種/功能樣本間的相對豐度，使用R軟體計算pearson或spearman相關係數，獲得樣本內或樣本組內的物種/功能之間的相互關係，然後用展示物種間/功能相互關係的可視化軟體進行物種相互作用network構建及展示。

1、【相關性計算方法】選擇合適的相關性計算方式

2、【相關係數閾值】設定合適的相關性係數的閾值

3、【環境因子表格】可以選擇是否上傳並使用環境因子表格

4、【網絡圖相關數據】可以下載網絡圖相關數據，利用Cytoscape對網絡圖進行重新繪製。

相關性網絡圖示例：

圓圈代表一個物種，大小代表其相對豐度，不同的顏色代表不同的物種/功能分類，圓圈之間的線條代表這兩個物種/功能間的相關性，線條的粗細代表相關係數的大小。

Random_Forest分析

隨機森林算法(Random Forest，RF)是一種新興起的高度靈活的機器學習算法，它是由Leo Breiman和Cutler Adele 在2001年開發完成的一種數據挖掘方法，常用於建立預測模型。此分析點非常全面且操作性很大，可自行選擇是否結合兩組/多組差異分析(多種檢定方法)挑出的顯著物種/功能，再搭配自行設定隨機比例/自行選取訓練集及驗證集，進行隨機森林分析。

1、【分析類型選項】選擇分析類型的選項

2、【驗證方法選項】選擇驗證方法的選項

3、【決策數數量】數量越多結果預測越可靠，但預測速度也會變慢，默認值是500

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