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微生物多样性云平台分析升级——高级分析为数据挖掘提供新思路

百易汇能

2024-12-27

为了提供更好的云平台分析服务，百易汇能对微生物多样性云平台进行了全面升级，在原有的标准分析模块的基础上，新增了16项高级分析内容，包括群落模型的构建、ROC分析、病原微生物分析、Mantel test分析、样本菌群分型分析等。升级后的微生物云平台可为您提供更多的分析选择和数据挖掘新思路。如果您还在为数据的挖掘和利用发愁，快跟着小编一起来看看吧！

高级分析

ROC分析

在微生物多样性领域，ROC 分析主要用于评估微生物标志物（如特定微生物物种）对某种状态（如疾病与健康、污染与未污染等）的预测准确性。基于挑选的biomarker物种对应基因集，也可结合环境因子绘制多重ROC曲线，验证不同biomarker对环境变化预测的准确性。通过分析寻找可作为biomarker的物种，再验证所选biomarker对该环境预测的准确性。主要包含随机森林分析和ROC分析，随机森林分析主要是用来挑选重要微生物（biomarker）构建环境诊断模型，ROC分析用来对所构建模型的准确性进行验证。其中ROC分析还可用来验证由其他分析方式筛选的biomarker的准确性：①通过venn图分析查找的对照组与处理组之间的独有物种作为biomarker；②通过差异分析，筛选显著性差异的物种作为biomarker；③基于相关性分析，找出关键物种作为biomarker。基于挑选的biomarker物种/功能对应基因集，也可结环境因子绘制多重ROC曲线，验证不同biomarker对环境诊断的准确性。

病原微生物分析

在微生物群落结构中，病原微生物是一个特殊的组成部分。它们与其它微生物（如有益微生物和中性微生物）共同存在，且其分布和多样性受到多种因素的影响。病原微生物的存在和变化可以对生态系统健康、宿主健康产生重大影响。MBPD(https://github.com/LorMeBioAI/MBPDLorMeBioAI/MBPD)包含来源于1986个致病物种的72,685条序列信息，是一款基于16S rRNA基因测序检测动物、植物和人畜共患类病原细菌的流程。MBPD比其他方法（如16SPIP、MIP）能检测到更广泛的病原体。除了检测动物、人类和植物疾病的已知病原体外，MBPD还能够识别生物和环境样本中的共污染病原体。病原菌来自于人畜共患类 (35493/72,685，48.9%)、动物类(33832/72,685，46.5%)以及植物类病原菌(3360/72,685，4.6%)；1986个致病物种主要属于四个门，分别是Proteobacteria(758)、Firmicutes(558)、Actinobacteria(388)和Bacteroidetes(123)。

Mantel test分析

Mantel test是检验两个矩阵相关关系的非参数统计方法。在微生物多样性研究中，Mantel Test 是一种非常有用的工具。微生物群落结构复杂，其多样性受到多种因素的综合影响，如地理环境、土壤性质、水体化学特征等。Mantel Test 能够帮助研究人员探究微生物群落的多样性（如物种丰富度、均匀度等）或群落组成与这些环境因素之间的相关性。