顯著性差異分析[1](Differentially Abundant Features)根據(jù)得到的群落豐度數(shù)據(jù),運(yùn)用嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法可以檢測(cè)兩組微生物群落中表現(xiàn)出豐度差異的分類,進(jìn)行稀有頻率數(shù)據(jù)的多重假設(shè)檢驗(yàn)和假發(fā)現(xiàn)率(FDR)分析可以評(píng)估觀察到的差異的顯著性。分析可選擇門、綱、目、科及屬等不同分類學(xué)水平。
使用軟件:利用matastats [2](http://metastats.cbcb.umd.edu/)對(duì)不同分類學(xué)水平進(jìn)行的兩組樣本進(jìn)行顯著性差異分析,同時(shí)整理了高分類學(xué)水平中包含的低分類學(xué)水平的物種的顯著性差異情況。
參考文獻(xiàn):
[1] Tingting Wang, Guoxiang Cai, et al. Structural segregation of gut microbiota between colorectal cancer patients and healthy volunteers. The ISME Journal advance online publication, 18 August 2011;doi:10.1038/ismej.2011.109.
[2] White, J.R., Nagarajan, N. & Pop, M. Statistical methods for detecting differentially abundant features in clinical metagenomic samples. PLoS Comput Biol 5, e1000352 (2009).
注:mean:均值; variance:方差; standard:標(biāo)準(zhǔn)差;
p value (an individual measure of the false positive rate) 假陽(yáng)性概率值,是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的判定值,一般來(lái)說(shuō)P value<0.05 時(shí)差異顯著;
q value (an individual measurement of the false discovery rate) 假發(fā)現(xiàn)率評(píng)估值,指本次計(jì)算可信度。
多水平整理表如下所示:
注:表中同時(shí)計(jì)算了門水平及其包含的屬水平在兩組樣本中的顯著性差異情況。

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