使用R中的Vegan包计算完整数据集上的Gamma多样性 - 腾讯云开发者社区

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在MNIST数据集上使用Pytorch中的Autoencoder进行维度操作

首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。然后该表示通过解码器以重建输入数据。...通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。但这些编码器和解码器到底是什么？ ? 自动编码器的一般结构，通过内部表示或代码“h”将输入x映射到输出（称为重建）“r”。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。...在下面的代码中，选择了encoding_dim = 32，这基本上就是压缩表示！...由于要比较输入和输出图像中的像素值，因此使用适用于回归任务的损失将是最有益的。回归就是比较数量而不是概率值。

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MER: 不同聚类阈值对群落结构影响不大

DCA(detrended correspondence analysis)和GNMDS(global nonmetric multidimensional scaling)在R中vegan包中进行分析...OTU在所有序列中的丰度小于0.1%定义为稀有物种。 2 不同阈值得到OTU的个数 3 9个研究中的GNMDS。每条线代表一个单独的样本，其轨迹表示不同聚类阈值(87%-99%)的位置变化。...4 在此基础上，对GNMDS的第一轴和第二轴进行PCA聚类。这里取前三个研究为例。两轴内部明显聚类、轴之间明显分开表明了不同阈值对群落结构影响不大。...垂线代表计算出的断点，在此处进一步移除OTUs会导致群落结构发生显著变化。这里取前三个研究为例。由于群落中大部分物种为稀有物种，该图表明当移除了大部分的物种群落才会发生变化。...但是值得注意的是，对于alpha和gamma多样性，聚类阈值对群落的影响不在此文的研究范围之内。

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箱线图进行方差分析并添加显著性标记

❝本节来介绍如何「在计算多样性指数的基础上来进行显著性标记」；加载R包 library(tidyverse) library(vegan) library(magrittr) library(multcompView...() group % set_colnames(c("sample","group")) 定义函数计算多样性指数 alpha_diversity..."#FB9A99","#E31A1C","#FDBF6F","#B2DF8A", "#A6CEE3","#BA7A70","#9D4E3F","#829BAB") ❝上面这些基本是上一篇文档的内容为了文档结构的完整...as.data.frame.list(cld$`group`) dt$Tukey <- cld$Letters aov_data <- rbind(aov_data,dt) } 构建显著性标记数据集...，但显著性标记是不区分图形的因此在此通过上面的代码构建箱线图的数据，由于还存在离群值因此做了过多的处理，各位观众老爷细细品味 ❞ 定义绘图函数 make_plot <- function(data,x,

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为什么Alpha多样性的输入数据会是它？

我们在扩增子培训中学到了两种以上的方式计算Alpha多样性，比如用vegan包去计算6种Alpha多样性、usearch计算14种Alpha多样性等。...下面我们可以尝试使用抽平后的OTU表（otutab_rare.txt）和计算相对丰度后的OTU表（otutab.freq.txt）分别来计算Alpha多样性。...方法一：vegan包计算Alpha多样性 suppressWarnings(suppressMessages(library(vegan))) otu_rare=read.table("otutab_rare.txt...Richness是最好计算的Alpha多样性指数，其计算方式是其中N就是该样本的物种数目； Chao1是常用的Alpha多样性指数之一，其计算方式是其中N是该样本的物种数目；S是该样本中丰度为1...的物种数目；D是该样本中丰度为2的物种数目； ACE是常用的Alpha多样性指数之一，其计算方式是可以看到计算Chao1指数和ACE指数都依据丰度的counts值来计算，而输入计算了相对丰度的OTU

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一些R代码学习笔记

稀释曲线及物种外推稀释曲线可用vegan包的rarecurve直接画，但是很丑： ? ? 可用rarefy得到结果后在ggplot里自己画。...另外还发现了几个函数可用于估计多样性。 specpool可以计算Chao，Jack1，Jack2和Bootstrap的值及他们对应的se，它基于incidence的数据。...estaccumR得到Species,Chao和ACE，基于abundance数据。 ? poolaccum的结果群落中的指示物种 labdsv包的indval函数可计算群落中的指示物种。...这个图为按照H2的含量进行分组，这些指示物种在每组中的相对丰度。另外，isamic也可以计算指示物种。其原理为找到组内经常出现或者缺失的物种，即计算出现率。...Mantel test 代码中出现了两种计算mantel的函数，分别为： vegan包的mantel，输入类型为矩阵或dist； ape包mantel.test，输入必须是矩阵 adonis 和 adonis2

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多元线性回归

现在我们以微生物群落数据为例，探究α多样性指数与环境因子（Salinity、pH、TN、TP，在3.3.2.4VPA分析中这几个变量对微生物群落的解释量较高）之间的关系，如下所示： #读取物种和环境因子信息...alpha多样性 library(vegan) shannon=diversity(otu, index="shannon") biodata=data.frame(shannon, env[,c("Salinity...上面多元回归的结果中已经给出了校正后的R2（51%），我们也可以使用vegan包中的RsquareAdj()函数来校正类多元回归模型（MLR、RDA等）中的R2，如下所示： library(vegan)...⑵回归诊断我们可以使用一元回归诊断方法进行简单的诊断，结果如下： par(mfrow=c(2,2)) plot(fit) 在R中car包提供了更详细的回归模型诊断函数，接下来我们对多元回归模型进行详细的评价...在3.3.2.1RDA分析中我们使用了统计量VIF(variance inflation factor，方差膨胀因子）进行检测，VIF实际上衡量的是回归参数的置信区间能膨胀为与模型无关的解释变量的程度，

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什么是好的R包

一直以来都是需要什么功能，找到有这个功能的包就直接用了，因为我觉得虽然有不同的包可以做同样的事情，但是核心的计算结果肯定是相同的，差别也就在命令参数和结果展示的差异。...那么什么是好的R包呢，对于我们这些只需要用R来做生信分析的人来说，如果功力没有那么深厚，看不懂R包的源代码，确实需要找到一些普遍都在使用且坚持更新的包，不仅仅不容易出错，而且网上这些包的学习资料也更多。...计算多样性肯定避不开vegan，需要画图时强大的ggplot2完全可以满足需要。在实现某个功能的时候，一般网上搜索出来的也基本是大家都在用的R包。...对于R包在文献中的使用 6万多篇论文总共用到了2400个R程序包，其中也只有31个引用超过了100次。以这个标准来看，98.7%的炮灰率啊。。。...乱七八糟说了那么多，总结起来有以下几点：想要实现某种功能，需要科学上网，搜索别人之前造好的轮子，你能想到的大概率世界上已经有其他人做到了；多看包和函数的说明文档，里面有很多相关功能的其他函数及包的信息；

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R语言实现PCOA分析

首先PCA是常用的降维算法；利用线性变换，将数据变换到一个新的坐标系统中;然后再利用降维的思想，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上。...这种降维的思想首先减少数据集的维数，同时还保持数据集的对方差贡献最大的特征，最终使数据直观呈现在二维坐标系。PCoA主要是探索数据相似度或者相异度可视化方法。...其实通俗的讲，PCA主要是基于原始数据矩阵的降维；PCoA主要是基于样本的原始数据计算出来的距离矩阵的降维。...接下来我们看下在R中如何去实现，首先安装ape包和vegan包，联合使用才能达到最终的目的。包的安装我们就不赘述了，其在CRAN平台，直接install.packages()。...首先是数据的导入，我们利用vegan自带的数据dune。具体的数据集的构成大家可以直接在包的信息中去看。接下来我们首先基于dune数据构造距离矩阵，需要用到的函数vegdist。

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跟着NC学宏基因分析流程-冠状病毒与人类微生物组之间相互作用

，研究思路如下图所示：样本来源：这篇文章作者从已发表文章中中获取原始测序数据在NCBI的登录号，然后下载fastq文件进行数据分析，所涉及到的数据如下表所示：作者在文中中一共使用6个研究机构提供的数据...3.计算物种丰度与系统发育树使用软件Salmon计算每个nrMAGs的丰度，并使用PhyloPhlAn构建进化树并使用iTOL对进化树进行美化。...4.nrMAGs的基因组注释使用Prokka软件对bining得到的基因组进行基因预测，并使用MicrobeAnnotator对基因进行功能注释并且评估各个数据库注释的完整性。...最后使用HUMANN3进行功能分析。 5.统计分析使用R程序包vegan计算Alpha多样性和Beta多样性，使用R程序包 random Forest进行随机森林回归分析。.../COVID-19）上提供完整的分析步骤和流程代码库，是新手学习宏基因组分析流程的最佳学习素材。

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R语言典型相关分析（Canonical Correlation analysis, CCA）的一些参考资料

但是每组变量中变量个数大于1时，比如A组温度和湿度两个变量，B组树高胸径两个变量，度量这两组变量之间的相关关系，可以利用主成分的思想，把两组变量的相关关系分别转化成两个综合变量的最大可能的相关关系，就是典型相关分析...dae/canonical-correlation-analysis/ 数据集 600个大学新生(college freshman)，四个学术变量（academic variables）: Read;...，使用到的是CCA包中的matcor函数（we will look at the correlations within and between the two sets of variables using...基于Vegan软件包的生态学数据排序分析[C].全国生物多样性保护与持续利用研讨会. 2010. https://mp.weixin.qq.com/s/8D4vlBIhyYg0ZHtsdGn_kA 《环境因子关联分析...R visualize cca plot in ggplot - Wrong arrowslength 欢迎大家关注我的公众号小明的数据分析笔记本

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Renyi index

Shannon熵在微生物领域应用的已经十分普遍了。Shannon index作为alpha多样性的表征手段广泛应用于微生物领域的分析中。而Renyi就更厉害了，shannon只是它其中的一种形式。...Renyi index在R中的实现 renyi函数计算参数α取不同值时的Renyi diversity或者相应的Hill number。...>persp(mod) Hill和Renyi的关系为：Hill=exp(Renyi)当Renyi中的alpha=0，Hill中的阶数q=0，计算物种数量；alpha=q=1,计算shannon;alpha...群落的Renyi diversity越高，群落的多样性越高。越来越感觉到Hill的强大了。。。得找个时间把vegan所有的功能好好看一下。...Reference：https://en.wikipedia.org/wiki/Rényi_entropyhttps://rdrr.io/rforge/vegan/src/R/renyi.R

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RTK：针对大数据的稀释曲线

Year: 2017 Link: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5870771/ Rarefaction toolkit (RTK)是一个针对大数据做稀释曲线的工具...，有C++和R两种版本。...RTK除了可以做稀释曲线，还能计算Pielou’s evenness, chao 1, Shannon,Simpson等多样性指数。...结果表明其内存占用与运行时间都优于QIIME、Mothur及R中的vegan包。...，默认10次 #depth重抽的深度，默认1000 #ReturnMatrix结果返回的矩阵数量，默认1 #margin：=1按行计算；=2按列计算 #verbose运行过程是否输出 #tmpdir临时文件储存位置

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R语言宏基因组学统计分析学习笔记（第三章-3）

严格的统计荟萃分析除了涉及单个数据质量和单个数据集的固有异质性之外，还应使用适当的基础统计方法和固定效应模型或随机效应模型来比较汇总数据集上的组。...vegan是非常重要且使用最广泛的R包（Oksanen等人，2016年），最初是为生态学家设计的。vegan不是独立的。它取决于许多其他R软件包，并且必须在R统计环境下运行。...但是,vegan包含最流行的多元分析方法和多样性分析工具以及其他潜在有用的功能。因此，它通常用于分析生态群落，并已被用于分析微生物组数据。我们使用vegan包来计算第6章中的多样性和其他度量。...它还包含通用工具，用于在R中对基于微生物的基因组分析数据集进行基于微阵列的分析。其次，phyloseq软件包配备了用于管理微生物组数据集的工具。...它为微生物组数据集添加了额外的功能，以执行微生物群组成分析，双稳定性分析，计算多样性指数并通过成对比较拟合线性模型，以及关联研究。

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物种数量及多样性的外推

前言对于微生物群落的分析，最基本的就是得到群落的物种数量，也即OTU的数量。在此基础上，通过观察到的物种数量进行合理的外推，可以获得理论物种数。对于这两种物种数量的计算，R中都可以非常方便的完成。...5 5 5 也可以由vegan包中的函数求得： >library(vegan) >S <- specnumber(t(otu));S Sample1 Sample2 Sample3...因此，生成OTU时的方法也会显著影响对物种估计的值。计算上我常用两个包：fossil和iNEXT。 ?...max.est参与计算的样本数 #abundance数据：计算richness,chao1,ACE,jack1及95%上下区间 #incidince数据：计算richness,chao2,ICE,jack1...关于Hill number之前有文章介绍过，详见：拓展种-面积关系(SAR)为多样性-面积关系(DAR) 对于物种数量的计算同时也具有abundance和incidence两种方法，另外该包还可以计算

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《R构建函数基础篇》计算多样性指数及绘图

❝本节来介绍如何R来自定义构建函数来进行多样性指数计算及绘图；加载R包 library(tidyverse) library(vegan) library(rstatix) library(ggpubr...) library(magrittr) 导入数据 # otu数据表转置，行为样本，列为OTU编号 alpha <- read.delim("otu_taxa_table-2.xls",sep="\t"...% as.data.frame() # 分组文件 group % set_colnames(c("sample","group")) 定义函数计算多样性指数...,y,by="sample") return(result) } 导出指数计算结果 alpha_diversity(alpha,group) %>% write.table(file...B 11 C1 4.255467 0.9194131 1241 1574.346 1627.599 0.5973698 C 整理绘图文件 ❝在此选取我们需要的数据来进行展示

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ICCV 2023 | 在离散潜在空间中以优先级为中心的人体运动生成

在 HumanML3D 和 KIT-ML 数据集上进行的实验证实了我们的模型在保真度和多样性方面超越了现有技术，特别是对于复杂的文本描述。...我们提出的以优先级为中心的 M2DM 在 HumanML3D 和 KIT-ML 数据集上实现了最先进的性能。...静态评估类似于在自然语言处理中为每个单词计算熵的方法，我们通过在整个数据集上统计量化动作序列中每个动作令牌的频率来估算每个动作令牌的概率 p(x_i) 。...图4 实验我们的实验在两个用于文本到运动生成的数据集（HumanML3D 和 KIT-ML）上进行，下图分别展示了该方法分别在两个数据集上与现有方法的效果对比。...在 HumanML3D 和 KIT-ML 数据集上进行的实验证实了我们的模型在保真度和多样性方面超越了现有技术。

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跟NBT一作学扩增子分析 | 2019微生物组—16S扩增子分析专题研讨论会第五期

编号主题简介 11 分析平台搭建 Win10:git、R、Rstudio、R包、STAMP、AI等 12 Linux基础简介、优势、常用操作、序列处理、软件安装等 13 R基础发展史、生物学中应用...其实你的个人电脑就是扩增子分析的利器。易生信团队独创实现了跨平台的分析流程，在大家的Windows笔记本上可以轻松实现扩增子领域的绝大多数分析，第一节课带你轻松在自己的本本上搭建数据分析平台。...有服务器的伙伴还可以获得安装和使用的教程，在自己的服务器上可重复计算，不受网络和地域限制自己随时随地使用。...数10种高质量图的R源代码实现可重复计算在自己电脑上轻松修改输入文件、参数。可全程记录分析过程，保证从数据到发表级图形的可重复计算，让团队分析水平上升到大牛级别。...这么前沿的技术，估计世界范围内只有这里会教你。图12. 环境因子分析(Metcalf-2016-Science) 环境因子分析是很多研究的标配，常用的Vegan包引用过万次就知道它的重要性。

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bioRxiv：神经网络预测生物多样性

方法本文提出的深度学习框架使用神经网络模型(深度学习)来预测alpha、beta和gamma多样性。该方法既不需要个物种的地理数据，也不需要使用种-面积曲线等方法手工外推物种丰富度。...1.植被数据图1 本研究选择的用于深度学习的样点vegetation plot(VP) 图2 计算VP的多样性信息。对于每个VP，定义了N个空间上最邻近的VP（例子中N = 3）。...导出包含所有N个临近VP的最小圆的半径作为模型训练的生物多样性特征。研究最终使用N= 50，突出了区域异质性，也在beta和gamma多样性之间的可见空间结构上得到了最佳妥协。...60%的数据作为训练数据，20%数据为独立测试集，剩余20%为验证集。表2测试集的预测精度。最后三列为预测的平均百分比误差(MAPE)。加粗的为效果最好的模型。...结果上看，大概超过一半澳大利亚面积预测的多样性变异系数都超过了中位数。结果好像并不是很好，可能说明现有的这些特征选的还不够。是不是加上微生物数据预测的会更好呢。

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SBB：土壤真核微生物群落空间上的变化大于时间

1380f/1510r引物扩增V9 SSU rRNA region，研究真核微生物。只说两个结果： 1. 分解多样性。...之前介绍过一些方法： adespatial：分解beta多样性的另一种选择 R——分解beta多样性betapart包简介再论betapart 将beta多样性分解为物种增减和丰度替换分别带来的beta...本文研究时间和空间的相对重要性，首先按照加法原则将总的gamma多样性分解为alpha和beta，其中beta再分解为时间和空间贡献的部分。...总gamma = alpha+ 季节beta +空间beta 2. 用indicspecies包的multipatt计算指示物种。...想给自己一点压力，争取能够不定期分享学到的生信小技能，亦或看文献过程中的一些笔记与小收获，记录生活中的杂七杂八。目前能力有限，尚不能创造知识，只是知识的搬运工。

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一文学会PCAPCoA相关统计检验(PERMANOVA)和可视化

PERMANOVA 实战 (一) 采用vegan包自带的一套数据（也解释了如何自己准备数据）看下PERMANOVA的具体代码和应用。...dune数据集描述 dune是一套包含了20个样品和30个物种丰度数据的统计表。其格式是常见OTU表转置后的格式，每一行是一个样品，每一列是一个物种 (检测指标)。...样品中重复太少了，做不出置信椭圆。换个方式，用ggalt包中的geom_encircle把样品包起来。...这时可以使用dbrda (基于距离的冗余分析)，或者通过adonis2计算边缘概率 (by="margin")。...如果你希望变量的顺序不影响结果，那么需要使用adonis2，并且设置参数by="margin"。这时计算显著性时会考虑公式中其它所有变量，而不只是当前变量前面的那些变量。

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