微生物组学Microbial Genomics

RESULT DISPLAY结果展示

  • 病毒鉴定

    质控后的数据进行组装得到长片段序列,再与病毒数据库进行比对注释,设定相似性、比对长度和e值等参数,最终得到可靠的病毒注释结果。


  • 病毒多样性

    通过随机抽取不同数量的样品统计监测到病毒的丰富度来评估样本的病毒多样性,为后续的分析立下基础。


  • PCA分析

    主成分分析(PCA),是一种应用方差分界,对多维数据进行降维,从容提取出数据中最主要的元素和结构的方法。常见的二维PCA是提取了最大程度反映样品间差异的两个维度作为坐标,从而揭示复杂数据下样品间差异的简单规律。


  • 差异病毒

    LEfSe分析使用了非参数因子Kruskal-Wallis秩和检验找出不同分组间丰度差异显著的物种,并在此基础上利用成组的Wilcoxon秩和检验来进行组间差异分析,并采用线性判别分析(LDA)来估算不同病毒丰度对差异效果的影响。


  • 病毒与微生物相关性分析

    计算病毒与微生物之间的丰度相关性来反映两者之间的互作关系。