如何快速高效进行微生物组多变量关联分析

如何快速高效进行微生物组多变量关联分析

微生物多变量关联分析是一种统计方法，它利用多变量统计技术，如主成分分析（PCA）、典范对应分析（CCA）和冗余分析（RDA）等，来揭示变量之间的相互作用和影响。微生物多变量关联分析在微生物生态学、医学和环境科学等领域具有重要意义，它不仅可以用于探索变量之间的关系，发现潜在的规律和趋势，还可以用于数据降维、模型建立和预测等方面。今天给大家介绍一款微生物特征相关性分析中非常受欢迎得实用工具——MaAsLin 2。

MaAsLin 2是一款多变量分析工具，主要用于微生物落与表型、环境或其他元数据之间的关联分析。它能有效地识别微生物特征与表型、环境、暴露、协变量之间的关系。作为一个全面的R包，MaAsLin 2支持多种现代流行病学研究设计，包括横截面和纵向研究。此外，它还提供了多种过滤、归一化和转换方法，帮助研究人员识别与特定特征相关的微生物丰度变化，适用于处理复杂的多变量数据。

1. 多变量关联分析

MaAsLin 2基于线性模型进行多元关联分析，包括支持多重共变量和协变量的分析，能够处理高维的微生物组数据，并将其与临床数据（如年龄、性别、饮食等）进行关联分析。它可以帮助你出哪些微生物特征与特定的表型或环境因素相关。

2. 灵活的建模

MaAsLin 2支持多种建模方法，包括线性模型、零膨胀模型和基于计数的模型等。你可以综合考虑数据的特性、研究目的以及模型的适用性和性能来选择合适的模型，比如对于计数数据可以使用negbin和zinb模型，对于非计数数据可以使用lm和cplm模型。

. 数据处理和标准化

MaAsLin 2提供了过滤、标准化和转换选项，如TMM（Trimmed Mean of M-values）和CSS（Conditional Quantile ormalization）等，这些方法可以帮助你在分析前对数据进行归一化处理，提高分析结果的准确性。我们还可以根据自己的数据特点和具体研究需求定制分析流程选择最适合的分析方法。

4. 统计效力和误报率控制

MaAsLin 2在保持较高的统计效力的同时，能够有效地控制误报率（False Discovery Rate, FDR）。它在处理重复测量和多个协变量存在的情况时，表现尤为出。

5. 可视化结果

MaAsLin 2不仅提供统计结果，还能够生成各种可视化图表，如箱线图、散点图和热图等。这些图表可以帮助你更直观地理解关联结果。

5. 易于使用

MaAsLin 2支持命令行和R函数调用，用户可以根据自己的习惯选择使用方式。同时，它还提供了详细的教程和活跃的论坛，用户可以轻松获取帮助和交流经验。

临床研究

用于分析微生物组与疾病、药物、生活方式等多变量关联。比如识别炎症性肠病、肥胖、糖尿病等疾病相关微生物特征，助力理解发病机制与靶点。

特征发现与生物标志物鉴定

识别特定表型或疾病状态相关的微生物特征，作为疾病早期诊断或预后评估的潜在生物标志物。

关联分析

支持宏基因组、宏转录组、代谢组、元蛋白质组等数据类型，可同时分析这些数据以揭示微生物组与其他组学特征的复杂关联，寻推动微生物落变化的关键因素。

混杂因素

将临床因子等因素纳入考虑，排除混杂因素对目标研究对象的影响，使得分析结果更能体现真实情况。

• • 需要两个输入文件：物种丰度表（例如，分类、基因、转录物或代谢物）和临床信息表（元数据）。如果两个文件中的样本不一致，将被排除在分析之外。
• • 数据文件中的样本必须按照相同的顺序排列，否则会导致错误。
• • 在MaAsLin 2实现的归一化方法中，TMM和CSS仅适用于计数数据，并且它们也返回归一化后的计数，这与TSS和CLR不同。因此，如果你的输入是计数数据，你可以使用上述两种归一化方法（即TMM、CSS或OE（如果数据已经归一化））而无需进一步转换（即transform = OE）。
• • 对于模型选择，如果你的输入是计数数据，那么你可以使用EGBI和ZIB模型；而对于非计数数据（如百分比、CPM或相对丰度）的输入，你可以使用LM和CPLM（要求数据为正数）模型。
• • LM是唯一能够处理正数和负数（在归一化/转换之后）的模型，并且（根据手稿）它通常对参数变化具有更强的鲁棒性（这是非LM模型的典型限制）。

MaAsLin 2是一款功能强大的微生物组多变量关联分析工具，凭借其灵活的分析选项和丰富的可视化输出，已经成为微生物组学研究中的重要工具。在Galaxy平台（网址： usegalaxy）上使用MaAsLin 2，可以让你更方便地进行数据分析，无需安装复杂的软件和环境。希望这篇介绍能帮你更好地理解和使用MaAsLin 2。如果你有任何问题，欢迎在评论区留言！