가중 상관 관계 네트워크에 따라 다른 서식지에서 루트 미생물의 발산

이 방법은 다른 환경에서 다른 미생물 종의 대화형 관계 또는 공존 네트워크를 효과적으로 탐색할 수 있습니다. WGCNA 알고리즘을 사용하여 미생물의 공존 네트워크를 구성하는 방법에 대한 세부 정보를 제공합니다. 또한, 결과에 기초하여, 이 방법은 미생물 동과간의 미생물 관계 및 조성물의 분화를 평가한다.

다음은 메서드의 기본 흐름입니다. 미생물의 구성 및 풍부한 데이터는 샘플에 대한 NCBI 데이터베이스 또는 시퀀스 데이터에서 다운로드됩니다. 먼저 RStudio 소프트웨어를 열고 WGCNA 패키지를 설치합니다.

이어서, 데이터를 로드하고 좋은 샘플 유전자 기능을 사용하여 데이터의 정확성을 확인한다. 이상치를 확인하고 요구 사항을 충족하는 샘플을 저장하십시오. 검사 결과가 true이면 다음 단계로 계속 이동합니다.

결과를 저장합니다. 임계값 에서 선택 해제 함수를 사용하여 서로 다른 전력 값아래 데이터의 배율 자유 인덱스R 제곱을 계산합니다. 결과를 시각화합니다.

스케일 프리 인덱스가 하나에 가까워지면 네트워크 구조가 스케일 프리 네트워크에 더 가깝습니다. 배율 자유 지수인 R 제곱이 0.9보다 크면 전원 값을 선택합니다. 마지막으로 동일한 방법을 사용하여 나머지 미생물군유전체 데이터를 분석합니다.

먼저 인자 기능을 사용하여 기호 공존 네트워크를 구성합니다. 또한 TOM 유사성 함수를 사용하여 토폴로지, 겹치는 네트워크를 개발합니다. 둘째, Hclust 함수를 사용하여 계층 클러스터링을 수행하고 결과 클러스터 트리를 그립니다.

셋째, 큐트리 동적 함수를 사용하여 동적 분기 절단을 수행하고 최소 클러스터 크기 매개 변수를 사용하여 가장 작은 모듈 크기를 설정합니다. 가장 작은 모듈 크기는 일반적으로 30 이상 설정됩니다. 넷째, 각 모듈의 미생물 특성을 계산한다.

계층적 클러스터링은 상관 계수에 따라 수행되며, 높이가 0.25 미만인 모듈을 병합하여 각 모듈의 분포를 획득했다. 다섯째, 플롯 dendro 및 색상 함수를 사용하여 결과를 시각화합니다. 공존 네트워크 모듈의 할당 표시 다이어그램이 얻어진다.

그런 다음 모듈 색상의 이름을 변경하고 색상에 해당하는 디지털 레이블을 구성합니다. 후속 부품에 사용할 수 있도록 저장합니다. 마지막으로 다른 데이터 집합에 대해 위의 프로세스를 반복합니다.

이 부분에서는 두 데이터 집합을 비교 및 분석하고 보존 테스트를 수행합니다. 먼저 이전 단계에 저장된 두 데이터 집합의 매개 변수 및 결과를 로드합니다. 그런 다음 한 데이터 집합의 모듈 결과를 참조 그룹으로 설정하고 다른 데이터 세트를 테스트 그룹으로 설정하고 모듈 비교를 수행합니다.

다음으로, 모듈 간의 보수적 성을 정량화하기 위해 보수적, 통계 적 매개 변수, Z 요약 및 중간 계급의 값을 계산합니다. 마지막으로 결과를 시각화합니다. Z 요약 값과 2개 미만의 중앙값 과 맨 위에 있는 중간 순위 값을 모두 만족하는 네트워크 모듈을 결정합니다.

이 모듈은 두 개의 미생물 데이터에서 가장 보존되지 않은 모듈입니다. 모듈 구성원의 상관 관계 분석을 수행합니다. 두 네트워크의 모듈 할당 결과를 각각 참조 및 테스트 그룹으로 설정합니다.

설정은 보존 테스트와 같아야 합니다. 첫째, 각 OTU의 KME 값은 보존 테스트 결과에 따라 여러 후보 모듈로 계산되었다. 노란색 모듈을 예로 들어 보겠습니다.

두 개의 노란색 모듈에서 KME 값의 상관 관계 계수를 계산한 다음 모듈에서 KME 값의 상관 관계 분석 다이어그램을 그립니다. 마지막으로, 그림의 상관 관계 계수에 따르면 두 데이터 세트에서 모듈의 보수적성을 판단합니다. 가장 작은 상관 관계 계수를 가진 모듈을 선택합니다.

먼저 내보내기 네트워크를 Cytoscape 함수로 사용하여 네트워크를 사이토스케이프가 읽을 수 있는 에지 및 노드 목록 파일로 내보냅니다. 그런 다음 파일을 사이토스케이프로 가져옵니다. 임계값을 0.5로 설정하고 필요에 따라 다른 매개 변수를 조정합니다.

마지막으로, 상이한 미생물의 공존망을 얻는다. 이 문서에서는 WGCNA 알고리즘이 쌀 뿌리 시스템의 세 가지 틈새 에서의 차이를 분석하는 데 사용됩니다. 스케일 무료 네트워크에 가까운 세 네트워크를 만족시킨 전력 값을 선택합니다.

내구, 뿌리 부평면 및 뿌리 부피 미생물 발생 네트워크에서, 각각 23, 22 및 21 모델을 식별한다. 보존 테스트 및 상관 관계 분석을 사용하여 쌀 뿌리 시스템의 각 두 틈새 시장 사이의 매우 비보수적 인 모듈을 찾습니다. 다른 미생물 필럼을 나타내기 위해 서로 다른 색상을 사용하여 이 세 모듈에 대한 공존 네트워크를 구성합니다.

프로테오박테리아, 액티노박테리아, 박테로이드, Firmicutes 및 Verrucomicrobia는 세 가지 다른 미생물 네트워크를 지배했습니다. 또한, 17 코어 제네라는 주로 이러한 네트워크를 규제합니다. 이 비디오를 시청한 후에는 WGCNA 알고리즘을 사용하여 다양한 생태 환경으로 인해 미생물 커뮤니티에서 발생할 수 있는 다양한 동발생 네트워크를 분석하는 일련의 단계를 수행하는 방법을 잘 이해해야 합니다.