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相关分析
通路分析
进化分析
判别分析
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扩增子
宏基因组
代谢组
转录组
一键化流程
可视化一个丰度表,用连线的宽度代表丰度值的大小
Circos圈图
展示总丰度排名靠前的feature在不同分组中的百分占比
分组百分比堆积柱形图
展示总丰度排名靠前的feature在不同分组中的丰度
分组聚类热图
比较一个基因在不同分组/样本中的丰度,以及来源物种差别
基因来源物种分层柱形图
根据给定丰度表,计算各样本分组特有和共有的feature
Venn图和花瓣图
基于Bray-Curtis距离对丰度表进行NMDS排序分析,方便比较分组间的整体组成结构差异
Bray-Curtis NMDS分析
基于Bray-Curtis距离对丰度表进行PCoA排序分析,并画2D和3D PCoA图,方便比较分组间的整体组成结构差异
Bray-Curtis PCoA分析
将多features的高维丰度表,降为二维,方便比较组间整体差异
PCA主成分分析
适用于对照组-实验组的实验设计,计算T检验p值和Fold Change,画火山图
T检验火山图
有参的差异显著性检验方法,要求数据服从正态分布;将校正错误发现率(FDR),减少假阳性
ANOVA差异显著性检验
适用于对照组-实验组的实验设计,计算p值和Fold Change,画火山图
DESeq2火山图
利用R语言dunn.test包进行多重比较
DunnTest多重比较
无参的差异显著性检验方法,对数据的分布没有要求,适用范围较广;将校正错误发现率(FDR),减少假阳性
Kruskal Wallis差异显著性检验
寻找在分组之间有显著差异的生物学标志物
LEfSe
从一系列features中,寻找(ANOVA+Duncan)分组间显著差异的feature,绘制带误差棒和显著性标记的柱形图
多重比较柱形图
探究两组指标之间的相关性,比如细菌丰度与环境因子之间的相关性
相关性heatmap
计算feature的相关系数,并将显著相关的feature节点相连,绘制成网络图
网络分析
用统计学手段建立features和环境因子之间的回归关系,保留能解释的变异,后将features和环境因子降维,通过夹角指示相关性
RDA/CCA分析
将宏基因组、真核转录组、代谢组等丰度数据进行预处理生成关联热图所用表格
组学相关性热图
将KEGG通路图中的基因(KEGG Orthology)按照分组涂上颜色
分组上色KEGG通路图
利用正交偏最小二乘判别分析的方法,挑选在分组间差异最大的features
OPLS-DA
利用偏最小二乘判别分析的方法,挑选在分组间差异最大的features
PLS-DA
利用随机森林的方法,挑选对样本分组预测的准确度贡献最高的features
随机森林
利用支持向量机的方法,挑选对分组差异贡献最高的features
支持向量机
给定同源序列,构建无根进化树和有根进化树;输入fasta文件,输出nwk进化树文件
构建进化树
使用FAPROTAX软件(1.2.6版本), 根据样本微生物丰度表,预测样本功能丰度表;FAPROTAX较适用于对环境样本(如海洋、湖泊等)的生物地球化学循环过程(特别是碳、氢、氮、磷、硫等元素循环)进行功能注释预测。
FAPROTAX微生物功能预测
FUNGuild主要为真菌ITS测序设计, 对物种的功能进行注释;18S真菌功能预测效果较差; 无法对16S细菌分类进行功能预测
FUNGuild真菌功能预测
基于加权Unifrac,非加权Unifrac距离进行NMDS分析,需要提供进化树
Unifrac NMDS分析
基于加权Unifrac,非加权Unifrac距离进行PCoA分析,需要提供进化树
Unifrac PCoA分析
使用PICRUSt2软件,根据ASV(或OTU)丰度表和ASV序列(或代表序列),预测样本中的宏基因组
PICRUSt2 扩增子功能预测
稀释性曲线,计算α多样性指数,α多样性指数的组间显著性差异比较
Qiime2 α多样性分析
PCoA分析,β多样性组间显著性差异比较
Qiime2 β多样性分析
可视化物种有根进化树,同时用热图表示每个分组的丰度均值
带热图的物种进化树
提供扩增子(16S,18S,ITS等)OTU(或ASV)丰度表和代表序列,便能一键化实现α,β多样性分析,相关分析和功能预测分析
扩增子可视化流程
将KEGG通路图中的代谢物(KEGG Compounds)按照分组涂上颜色
代谢物分组上色KEGG通路图
适用于非靶向代谢组,用T检验(或ANOVA)挑出显著差异的代谢物,再用ORA寻找这些代谢物显著富集的KEGG通路,并计算拓扑影响力
非靶向代谢组KEGG富集分析
适用于对照组-实验组的实验设计,进行GSEA分析
GSEA分析
适用于对照组-实验组的实验设计,进行GSEA hallmark分析
GSEA分析(hallmark)
WGCNA分析
WGCNA分析
对一个宏基因组功能丰度表进行流程化统计分析,包括基础统计,显著性差异比较,相关性分析等
宏基因组功能可视化流程
对一个宏基因组物种丰度表进行流程化统计分析,包括基础统计,多样性分析,显著性差异比较,相关性分析等
宏基因组物种可视化流程