Name: assisted selection of biomarkers by linear discriminant analysis effect size (lefse) in microbiome data
Uploaded: 2022-05-16T14:00:00
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这项工作得到了中央公益研究所基本科研基金（TKS170205）和科技发展基金会以及天津市水运工程研究所（TIWTE）的资助。M.O.T.（KJFZJJ170201）。

注意：该协议的来源和修改来自Segata等人的研究。该方法在 https://bitbucket.org/biobakery/biobakery/wiki/lefse 中提供。
1. 准备输入文件进行分析
<ol><li>准备 LEfSe 的输入文件（表 1），该文件可由许多工作流8 或之前的协议9 与原始文件（示例文件和相应的物种注释文件）轻松生成。</li>
</ol>2. LEfSe原生?...

<ol>
	<li>Bolyen, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Reproducible,+interactive,+scalable+and+extensible+microbiome+data+science+using+QIIME+2.">Reproducible, interactive, scalable and extensible microbiome data science using QIIME 2.</a> Nature Biotechnology. 37 (8), 852-857 (2019).</li><li>Knight, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Best+practices+for+analysing+microbiomes.">Best practices for analysing microbiomes.</a> Nature Reviews. Microbiology. 16 (7), 410-422 (2018).</li><li>Segata, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Metagenomic+biomarker+discovery+and+explanation.">Metagenomic biomarker discovery and explanation.</a> Genome Biology. 12 (6), 60 (2011).</li><li>. Biobakery / lefse [tool] Available from: <a target="_blank" href="https://bitbucket.org/biobakery/biobakery/wiki/lefse">https://bitbucket.org/biobakery/biobakery/wiki/lefse</a> (2019)</li><li>Kruskal, W. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+nonparametric+test+for+the+several+sample+problem.">A nonparametric test for the several sample problem.</a> The Annals of Mathematical Statistics. 23 (4), 525-540 (1952).</li><li>Wilcoxon, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Individual+comparisons+by+ranking+methods.">Individual comparisons by ranking methods.</a> Biometrics Bulletin. 1 (6), 80-83 (1945).</li><li>Fisher, R. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+use+of+multiple+measurements+in+taxonomic+problems.">The use of multiple measurements in taxonomic problems.</a> Annals of Eugenics. 7 (1), 179-188 (1936).</li><li>Liu, Y. X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+practical+guide+to+amplicon+and+metagenomic+analysis+of+microbiome+data.">A practical guide to amplicon and metagenomic analysis of microbiome data.</a> Protein and Cell. 41 (7), 1-16 (2020).</li><li>Shahi, S. K., Zarei, K., Guseva, N. V., Mangalam, A. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Microbiota+analysis+using+two-step+PCR+and+next-generation+16S+rRNA+gene+sequencing.">Microbiota analysis using two-step PCR and next-generation 16S rRNA gene sequencing.</a> Journal of Visualized Experiments: JoVE. (152), e59980 (2019).</li><li>Gr&#252;ning, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Bioconda:+sustainable+and+comprehensive+software+distribution+for+the+life+sciences.">Bioconda: sustainable and comprehensive software distribution for the life sciences.</a> Nature Methods. 15 (7), 475-476 (2018).</li><li>Blankenberg, D., Chilton, J., Coraor, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Galaxy+external+display+applications:+closing+a+dataflow+interoperability+loop.">Galaxy external display applications: closing a dataflow interoperability loop.</a> Nature Methods. 17 (2), 123-124 (2020).</li><li>Langille, M. G. I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Predictive+functional+profiling+of+microbial+communities+using+16S+rRNA+marker+gene+sequences.">Predictive functional profiling of microbial communities using 16S rRNA marker gene sequences.</a> Nature Biotechnology. 31 (9), 814-821 (2013).</li><li>Shilei, Z., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Reservoir+water+stratification+and+mixing+affects+microbial+community+structure+and+functional+community+composition+in+a+stratified+drinking+reservoir.">Reservoir water stratification and mixing affects microbial community structure and functional community composition in a stratified drinking reservoir.</a> Journal of Environmental Management. 267, 110456 (2020).</li></ol>

这里描述了用于鉴定和表征不同组内生物标志物的方案。该方案可以很容易地适应其他样品类型，例如微生物的OTU。LEfSe的统计方法可以找到每组中的特征微生物（默认为LDA>2），即该组中相对于其他12种微生物更丰富的微生物。LEfSe在本机和Web Linux版本中都可用，用户还可以在网页上执行LEfSe分析。LEfSe 基于 LDA 算法，需要一个物种级别来绘制物种树。通过应用该工具，可以比较?...

生物标志物是可以测量的生物学特征，可以指示一些现象，如感染，疾病或环境。其中，功能性生物标志物可以是单一物种的特定生物学功能或某些物种共有的，如基因、蛋白质、代谢物和通路等。此外，分类生物标志物表明一种不寻常的物种，一组生物（王国，门，类，目，科，属，物种），扩增子序列变异（ASV）1或操作分类单位（OTU）2。为了更快，更准确地找到生物标志物，需要一种分析生物数据的工具。类之间的差异可以通过LFSe与统计显著性的标准测试以及编码生物学一致性和效应相关性的其他测试3来解释。LEfSe可作为星系模块，conda公式，docker图像提供，并包含在bioBakery（VM和cloud）4中。通常，微多样性分析通常使用非参数测试来检测样本群落的不确定分布。秩和检验是一种非参数检验方法，它使用样本的秩来代替样本的值。根据样本组的差异，可以分为两个具有Wilcoxon秩和测试的样本和具有Kruskal-Wallis测试5，6的多个样本。值得注意的是，当多组样本之间存在显着差异时，应执行多个样本成对比较的秩和检验。LDA（代表线性判别分析）由Ronald Fisher于1936年发明，是一种监督学习，也称为Fisher's Linear Discriminant7。它是当前机器学习数据挖掘领域的经典和流行的算法。
在这里，LEfSe检测已由Conda和Galaxy服务器进行了优化。分析三组16S rRNA基因序列，以证明不同组间微生物群落LDA评分和可视化结果的显著差异。

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="border-collapse:
 collapse;width:499pt" width="665">
	<tbody>
		<tr height="21" style="height:15.75pt">
			<td class="xl65" height="21" style="height:15.75pt;width:162pt" width="216">No materials used</td>
			<td class="xl65" style="width:91pt" width="121"></td>
			<td class="xl65" style="width:121pt" width="161"></td>
			<td class="xl66" style="width:125pt" width="167"></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

assisted selection of biomarkers by linear discriminant analysis effect size (lefse) in microbiome data

人们越来越关注环境和健康中的封闭生物基因组。为了探索和揭示不同样品或环境之间的组间差异，发现组间具有统计学差异的生物标志物至关重要。线性判别分析效应大小（LEfSe）的应用可以帮助找到良好的生物标志物。基于原始基因组数据，根据分类群或基因对不同序列进行质量控制和定量。首先，使用Kruskal-Wallis秩检验来区分统计组和生物组之间的特定差异。然后，在上一步中获得的两组之间进行Wilcoxon秩检验，以评估差异是否一致。最后，进行线性判别分析（LDA），以评估生物标志物对基于LDA评分的显著不同组的影响。总而言之，LEfSe为鉴定表征生物组间统计差异的基因组生物标志物提供了便利。

通过分析三个样品的16S rRNA基因序列，每组具有显着差异的微生物群落的LDA评分如图 8所示。直方图的颜色表示不同的组，而长度表示LDA评分，这是不同组间差异显著的物种的影响。直方图显示LDA评分大于预设值的具有显著差异的物种。默认预设值为 2.0，因此图中仅显示大于 2.0 的 LDA 分数（横坐标）的绝对值。
不同分类水平之间具有显著差异的生物标?...

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Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size LEfSe in Microbiome Data

LEfSe（LDA效应大小）是一种用于高维生物标志物挖掘的工具，用于识别基因组特征（例如基因，途径和分类法），这些特征显着表征微生物组数据中的两个或多个组。

通过微生物组数据中的线性判别分析效应大小（LEfSe）辅助选择生物标志物

There is growing attention toward closed biological genomes in the environment and in health. To explore and reveal the intergroup differences among ...

线性判别分析效应大小的应用可以解决在生物群之间找到具有统计学差异的良好生物标志物的问题。线性判别分析效应大小为鉴定基因组生物标志物提供了一种方便的方法，以表征生物组之间的统计差异。请务必注意该过程的每个步骤，因为每个前一步的结果可能会影响后续步骤。生成线性判别分析效应大小输入文件后，按指示运行命令以排除依赖冲突的可能性，并为线性判别分析效应大小创建 conda 环境。使用指示的命令激活创建的环境，并使用通道bioBakery安装线性判别分析效应大小。要为线性判别分析效应大小设置数据格式，请运行命令将原始文件格式化为内部线性判别分析效应大小格式。要计算线性判别分析效应大小，请运行该命令以执行线性判别分析并生成生成的数据文件。分析完成后，使用指示的命令在PDF文件中绘制生物标志物的效应大小，并绘制物种树以在分支图中显示生物标志物。要绘制不同组之间单个生物标志物的差异，请按指示使用命令。如果需要，也可以使用该命令绘制所有要素。要使用 Galaxy 服务器进行联机 LEfSe 分析，请导航到该服务器。要上传相关文件，请单击“向上”，然后选择本地文件以选择文件。然后，选择表格格式并单击“开始”。要设置线性判别分析效应大小的数据格式，请单击 LEfSe 和 LEfSe 格式数据，为类选择特定行，然后单击执行。要计算线性判别分析效应大小，请单击 LEfSe 和 LDA 效应大小。根据分析要求选择参数值，然后单击执行。要绘制线性判别分析效应大小结果，请单击 LEfSe 并绘制 LEfSe 结果，然后单击执行。要绘制包络图，请选择适当的参数值，然后单击绘制包络图并执行。要绘制一个要素，请选择适当的参数值，然后单击绘制一个要素并执行。要绘制差分特征，请选择适当的参数值，然后单击绘制差分特征和执行按钮。这里，通过分析三个样品的16个S-核糖体RNA基因序列确定的各组具有显着差异的微生物群落的线性鉴别分析分数。在该图中，可以观察到不同分类水平之间物种树存在显着差异的生物标志物。由内向外辐射的圆圈代表从门到属的分类水平，每个物种圆圈的直径代表每个分类的丰度水平。无显著差异的物种呈黄色，对显著不同的物种生物标志物进行着色以匹配相应的组。此处列出了图中所示生物标志物的相应物种名称。这里，显示了一种生物标志物的丰度条形图，该图根据线性判别分析效应大小结果显示不同组之间的差异。实线表示平均相对丰度，虚线表示相对丰度的中位数，每列表示不同组中每个样品的相对丰度。还可以执行主成分分析，因为维数教育与数据维数直接相关，并且投影坐标系是正交的。随着对高维数据分析需求的增加，该方法将有助于探索感兴趣的生物标志物特征。

Research

JoVE Journal

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