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Galaxy 平台下 LEfSe 安装与使用教程

LEfSe (Linear discriminant analysis Effect Size) 是一种用于发现和解释高维度数据生物标识(基因、通路和分类单元等)的分析工具,可以进行两个或多个分组的比较,它强调统计意义和生物相关性,能够在组与组之间寻找具有统计学差异的生物标识(Biomarker)。

1. 在线安装

Galaxy 中可以使用 admin 账号在 Tool Shed 中直接搜索 lefse,并根据提示一步一步进行安装。本文章的所有截图与操作均来自于 zGalaxy,一个基于 Galaxy release_17.09,部署在阿里云 ECS 经过深度定制的中文版生物信息分析测试平台。6ad44e2e-2303-493e-8c73-07ab279eaef1.png

安装完成的网页界面:b84d6431-4af7-4b97-b6e4-8a995914287c.png

2. 模块依赖

LEfSe 的执行需要解决 R、python 依赖:

  • R libraries: splines, stats4, survival, mvtnorm, modeltools, coin, MASS
  • python libraries: rpy2 (v. 2.1 or higher), numpy, matplotlib (v. 1.0 or higher), argparse
  1. $ cd <GALAXY_ROOT>
  2. $ . .venv/bin/activate
  3. (.venv)galaxy@ecs-steven 16:30:55 /data/galaxy-dist/galaxy
  4. $ pip install matplotlib==1.5.0
  5. (.venv)galaxy@ecs-steven 16:30:55 /data/galaxy-dist/galaxy
  6. $ pip install rpy2==2.8.6

matplotlib >= 2.0.0 会导致 LEfSe 的

B)LDAEffectSize(LEfSe)

运行出现 warnning,虽然生成的结果是没问题的。

  1. /data/galaxy-dist/galaxy/.venv/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/artist.py:896: MatplotlibDeprecationWarning: The set_axis_bgcolor function was deprecated in version 2.0. Use set_facecolor instead.
  2. return func(v)

3. 测试与使用

3.1 A) Format Data for LEfSe

第一步,点击 Galaxy 的 "获取数据""数据上传""Choose local file"选择本地文件(hmpaerobiosissmall.txt)设置 Type: tabular → **"start"**。

  1. wget http://huttenhower.sph.harvard.edu/webfm_send/129 -O hmp_aerobiosis_small.txt

927f2b2a-8831-4568-bd49-d77fe5848da4.png

第二步,点击 Galaxy 中 LEfSe 分析下的 **"A) Format Data for LEfSe"**,选择第一步输入的数据,设置参数如下。7f45c757-ae17-48ad-aaf7-cdcaea577b2b.png

第三步,点击 **"Execute"**,提交任务执行。任务完成,在右侧历史栏可以看到生成的结果 **"2: A) Format Data for LEfSe on data 1"**。2bf3a9e2-f633-4f5a-8133-8f34f918a4c9.png

如果 Galaxy 历史栏的结果中出现格式报错:75d56497-cc6d-49e6-9568-c8d143a5f43e.png

这是因为在 Galaxy 中执行 A) Format Data for LEfSe 分析产生的结果默认为

lefse_internal_for

格式,但 Galaxy 本身无法识别该格式。这就需要我们在 config/datatypesconf.xml 中增加 lefseinternal_for 数据格式的登记信息,然后重启 Galaxy 。

  1. <?xml version="1.0"?>
  2. <datatypes>
  3. <registration>
  4. ...
  5. <datatypeextension="lefse"type="galaxy.datatypes.data:Lefse"display_in_upload="true"/>
  6. <datatypeextension="lefse_res"type="galaxy.datatypes.tabular:LefseRes"display_in_upload="true"/>
  7. </registration>
  8. </datatypes>

参考:https://toolshed.g2.bx.psu.edu/repository/viewchangeset?ctxstr=db64b6287cd6&id=cabebb0465f009e4


3.2. B) LDA Effect Size (LEfSe)

第一步,点击 Galaxy 中 LEfSe 分析下的 **"B) LDA Effect Size (LEfSe)"**,选择 A 的结果数据,设置参数如下。408393dd-7a0c-4f7f-afb5-a6cc8a2b50f2.png

第二步,点击 **"Execute"**,提交任务执行。任务完成,在右侧历史栏可以看到生成的结果 **"3: B) LDA Effect Size (LEfSe) on data 2"**。ef1de213-e01e-4a69-b701-21bb2b655d8b.png


3.3. C) Plot LEfSe Results

第一步,点击 Galaxy 中 LEfSe 分析下的 **"C) Plot LEfSe Results"**,选择 B 的结果数据,设置参数如下。a8c7fb20-9830-411b-8076-398ac4373072.png

第二步,点击 **"Execute"**,提交任务执行。任务完成,在右侧历史栏可以看到生成的结果 **"4: C) Plot LEfSe Results on data 3"**。09db45c5-b3c9-4536-a4e2-736ff5bc2fe5.png


3.4. D) Plot Cladogram

第一步,点击 Galaxy 中 LEfSe 分析下的 **"D) Plot Cladogram"**,选择 B 的结果数据,设置参数如下。8f49a7e9-0625-4098-8158-06e8d1edce52.png

第二步,点击 **"Execute"**,提交任务执行。任务完成,在右侧历史栏可以看到生成的结果 **"5: D) Plot Cladogram on data 3"**。d19079ee-75b2-4976-946c-517e76c47389.png


3.5. E) Plot One Feature

第一步,点击 Galaxy 中 LEfSe 分析下的 **"E) Plot One Feature"**,选择 A 和 B 的结果数据,设置参数如下。a7f36130-a894-425f-83c2-6d2d61fdbc17.png

第二步,点击 **"Execute"**,提交任务执行。任务完成,在右侧历史栏可以看到生成的结果 **"6: E) Plot One Feature on data 3 and data 2"**。0382b320-0733-4db1-9db8-27c694624308.png


3.6. F) Plot Differential Features

第一步,点击 Galaxy 中 LEfSe 分析下的 **"F) Plot Differential Features"**,选择 A 和 B 的结果数据,设置参数如下。84dd542f-6c96-4404-8953-5fcdc6f34e4d.png

第二步,点击 **"Execute"**,提交任务执行。任务完成,在右侧历史栏可以看到生成的结果 **"7: F) Plot Differential Features on data 3 and data 2"*,点击眼睛图片可以下载本次分析的打包文件(.zip)。

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标签: python 大数据 java

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