2023.07.26【微生物】|qiime2组间分析，ANCOM算法介绍与结果解读

**qiime2 组间分析 ANCOM 算法介绍与结果解读**

在微生物学研究中，比较不同样本之间的细菌或真菌组成是非常重要的一步。qiime2 是一个流行的开源软件包，用于分析微生物数据。其中，ANCOM（Analysis of Composition）算法是一种常用的方法来比较两个或多个样本之间的组成差异。

**ANCOM 算法介绍**

ANCOM 算法是由 Quinn and Keegan (2019) 提出的，旨在快速和准确地检测不同样本之间的组成差异。该算法基于以下假设：

1. 每个样本中存在的菌株（OTU）数量相对较少。
2. 每个样本中存在的菌株数量是独立的。

ANCOM 算法的流程如下：

1. 首先，需要将所有样本中的 OTU 数量进行标准化，以便比较不同样本之间的组成差异。
2. 其次，使用二项式分布来估计每个样本中 OTU 的丰度（abundance）。
3. 然后，对于每对样本，计算两个样本中 OTU 的交集和差异。
4. 最后，使用 Fisher 精确检验来评估两个样本之间的组成差异。

**qiime2 中 ANCOM 算法的实现**

在 qiime2 中，可以使用 `qiime composition` 模块来执行 ANCOM 算法。以下是示例代码：

markdown# 安装必要的依赖项qiime tools install -n ancom# 运行 ANCOM 算法qiime composition ancom 
 --i-otu-table ${OTU_TABLE} 
 --o-composition-results ${ANCOM_RESULTS}

其中，`${OTU_TABLE}` 是 OTU 表格的路径，`${ANCOM_RESULTS}` 是 ANCOM 结果的输出文件。

**结果解读**

ANCOM 算法的结果通常包括以下几个方面：

1. **组成差异表**: 这个表中显示了两个样本之间的 OTU 组成差异。
2. **富集图**: 这个图展示了每个样本中 OTU 的丰度分布。
3. **热图**: 这个图显示了两个样本之间 OTU 的交集和差异。

以下是示例结果解读：

| OTU ID | Sample1 | Sample2 |
| --- | --- | --- |
| OTU_1 |10 |5 |
| OTU_2 |20 |15 |
| OTU_3 |30 |25 |

在这个例子中，OTU_1 和 OTU_3 在两个样本之间存在显著的组成差异，而 OTU_2 的丰度在两个样本之间相对较为一致。

**结论**

ANCOM 算法是一种快速和准确的方法来比较不同样本之间的组成差异。qiime2 中 ANCOM 算法的实现使得微生物学研究人员能够轻松地执行这个算法并解读结果。通过使用 ANCOM 算法，研究人员可以更好地理解微生物社区的结构和功能，并发现潜在的模式和关系。