| Error 🚨 base::stop("infinite or missing values in 'x'") 관련 글에서도 적었지만, 이 문제는 Github에 있는 문의글을 보니 아직 공식적으로 해결되지 못하고 있다. 일단 차선으로 결과를 얻을 수 있는 방법은 존재한다. | 해결법 1. 각 그룹의 샘플수가 많아야 한다. 모든 통계 방법이 그렇듯 샘플 수가 많아야 좋은 결과를 얻을 수 있다. 위의 에러 메시지는 보통 총 샘플수가 30, 40 이하이거나, 각 그룹 간의 샘플 수 차이가 많이 나거나, 한 그룹의 샘플 수가 10개 이하일 경우 나타났다. 2. bootstrap_fraction 값을 default값인 2/3보다 높게 잡아야 한다. 이는 bootstrap에서 반복할 샘플의 수를 전체 샘플에서 어느 정도를..
Bioinformatics/└ 기타
오늘 발견한 Microbiome 분석 사이트를 소개한다. 이는 파일만 업로드하면 원하는 분석 플랫폼(dada2, qiime2, muthur)으로 분석한 결과를 보내주는 사이트이다. NIH의 연구진이 개발하였다. 이 분석으로 논문 데이터를 분석하는 것도 가능하지만, 처음 분석에 접하는 사람들을 대상으로 교육할 때, 도움이 될 것 같아 글을 적어본다. | 주소 - https://nephele.niaid.nih.gov/index Nephele Explore Run additional analysis and visualizations nephele.niaid.nih.gov | 분석 방법 1. 회원 가입 2. 원하는 분석 선택하기 여기서 dada2_ITS를 선택해 보겠다. 이후 시퀀싱 된 서열의 형식을 선택해 준..
- 수정 2023.04.12 세 논문에 나오는 시약이나 air swab에서 얻어지는 오염 Genus를 표로 정리하였다. 꼭 아래에 나와있는 균을 오염으로 생각하여 제거할 필요는 없지만 어느 정도 참고의 기준으로 사용 가능하다. 추가적으로 본인이 사용하고 있는 Kit에서 오염으로 검출된 균도 찾아보면 도움 될 것이다. Table1. OTUs removed from sequencing data prior to biostatical analysis [1]PhylumList of constituent contaminant generaProteobacteriaAlpha-proteobacteria: Acidovoraxc, Brevundimonasc, Phyllobacterium , Rhizobium, Mesorhi..
- 작성 일시 : 2023-03-06 ~ 2023-03-21 🟦 1. 마이크로바이옴 데이터에서 기능 예측의 필요성 | Shotgun Metegenome vs. Amplicon - 금액적 차이 : 미생물 유전체의 전체를 조사하는 Shotgun metagenome 시퀀싱은 약 30$, 16S rRNA(Amplicon)의 시퀀싱 가격은 약 5$ 이하이다. - 분석 차이 : Shotgun 은 많은 컴퓨팅 파워를 필요로 하고, 샘플의 모든 유전체를 읽어옴으로 사람의 미토콘드리아 데이터가 많이 읽히는 단점이 있다. Amplicon은 일부 마커진을 이용한 계통 정보는 알 수 있지만, 해당 미생물의 전체적인 기능에 대한 정보는 얻을 수 없다. | 기능 예측 프로그램의 필요성 - 가격적인 면에서 Shotgun를 수행하지..
🟦 Analysis of metagenomic Data : Introdiction to PICRUSt - 이 강의는 PICRUSt 1에 대한 설명이다 - 강의 영상 : Canadian bioinformatics Workshops : MODULE3_PICRUSt (2016) - 강연자 : Morgan Langille | Qualitative inference of function from taxonomy taxa에서는 큰 차이가 보이지 않지만, 기능적으로는 많은 차이를 보인다. | PICRUSt : a method to predict functions from 16S | PICRUSt가 어떻게 작동하는가? 만들어진 Reference tree에 샘플의 16S를 위치시킨다. 우리 샘플이 위치한 계통수를 확대해..
🟦 PICRUSt and Predicting functions - 이 강의는 PICRUSt 1에 대한 설명이다 - 강의 영상 : 미네소타 대학교 Dan Knights교수님의 Microbiome Discovery 20: PICRUSt and predicting functions | 왜 기능적인 부분이 중요한가? taxa는 달라도 기능적인 부분은 동일할 수 있다. 즉 taxa로만 단순히 구별해서는 안된다. 그러나 amplicon data는 가격이 저렴(샘플당 20$) 하지만 기능도 볼 수 있는 shotgun(샘플당 300$) 은 가격이 매우 높다. 그래서 이러한 기능을 예측하는 도구를 개발했는데 이 도구가 PICRUSt이다. 이는 패키지는 사람의 장 미생물에서 metagenome분석과 비교하여 80~85%의..
수정 : 2023.04.17(시각화 패키지 정보 추가) PICRUSt 2 Q&A | PICRUSt2관련 정보를 얻는 곳 - PICRUSt : Doc - PICRUSt2 Github : FAQ - PICRUSt2 Github : Issues - Google Group : Downstream processing of q2-picrust2 outputs | PICRUSt 2 의 input 방법은? input 파일은 Read Count OTU table를 biom format으로 변환 후 picrust2 에 넣고 돌린다. biom convert -i otu_table.txt -o otu_table.biom --table-type="OTU table" --to-json | PICRUSt 2 의 Output 파일 ..
| ERROR picrust2_pipeline.py 를 돌릴 때 아래와 같은 에러 메세지를 만났다. picrust2_pipeline.py -s fasta.fas -i otu_table.biom -o picrust2_out -p 1 Error running this command: place_seqs.py ~~~ --min_align 0.8 Standard error of the above failed command: Stopping - all 13248 input sequences aligned poorly to reference sequences (--min_align option specified a minimum proportion of 0.8 aligning to reference sequence..
