lefser:在RR中实施元基因组生物标志物发现工具LEfSe
Asya Khleborodova1,2, Samuel D Gamboa-Tuz1,2, Marcel Ramos1,2
1Institute for Implementation Science in Population Health, City University of New York School of Public Health, New York, NY 10027, United States.
Bioinformatics (Oxford, England)
|November 25, 2024
概括
我们开发了lefser,这是一个用于发现元基因组生物标志物的R包,为Python LEfSe工具提供了替代方案. 这个包可以提高R工作流中的微生物组数据分析的性能和准确性.
科学领域:
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 计算生物学 计算生物学
- 转基因组学是指转基因组学.
背景情况:
- LEfSe是一个流行的Python工具,用于发现元基因组生物标志物.
- R/生物导体缺乏可比的实现,限制了其在基于R的工作流程和基准测试中的使用.
- 这种差距阻碍了对元基因组数据集的全面分析和比较.
研究的目的:
- 引入左侧R包,在R/生物导体生态系统中提供LEfSe功能.
- 增强原始算法以提高性能,准确性和可重复性.
- 促进对比分析和将LEfSe类分析集成到基于R的生物信息学管道中.
主要方法:
- 开发了R/生物导体的左侧包.
- 实现了核心LEfSe算法 (克鲁斯卡尔-瓦利斯,威尔科克森等级和,线性差异分析).
- 与使用人类和小鼠元基因组数据集的原始LEfSe算法进行了对比.
主要成果:
- lefser包提供与Python LEfSe工具相似的功能.
- 在性能,准确性和可重复性方面取得了明显的改进.
- 成功的基准测试证实了Lefser在R.中发现元基因组生物标志物的可行性.
结论:
- lefser成功地弥合了R/生物导体中LEfSe分析的差距.
- 该包增强了现有的算法,以获得更好的科学结果.
- lefser使强大的生物标志物发现成为可能,并在R环境中促进比较的元基因组研究.
