- 수정 : 2023.01.09
qiime2와 dada2를 가볍게 써본 비교를 서술
가장 큰 차이는 코딩에 익숙하냐 vs 리눅스와 bash에 익숙하냐의 차이이다
Dada2는 R언어 기반으로 윈도우, 리눅스 상에서 R언어를 기반으로 구동 가능하며,
Qiime2는 리눅스에서 bash로 코딩해야 한다.
⬛ filtering and merge
qiime2에도 ASV feature를 만들기 위한 dada2단계가 존재한다.
그러나 오로지 dada2만으로 분석 한다면 그 단계단계를 세세하게 조정가능하며 연구자가 원하는 데로 자유롭게 조절이 가능하다. 하지만 그만큼 분석 단계가 추가됨으로 번거로움이 있다.
⬛ 시각화
또한 시각화하기에는 Dada2가 훨씬 용이하다. 이는 시각화에 쓰이는 대부분의 툴이 R언어를 쓴다는 데에 있다.
분석 후 바로 phyloseq개체로 손쉽게 변경 가능하다.
그러나 qiime2도 qiime에서 phyloseq으로 변환하는 여러 패키지가 있기 때문에 뛰어나게 한 분석 프로그램의 압승이라고는 보기 어렵다.
⬛ import format
qiime은 qiime format으로 파일을 변형해 줘야 하지만 dada2는 그렇지 않다. 확장성이 더 좋다고 볼 수 있다.
qiime의 경우 metadata를 추가적으로 만드려면, 수정 후 다시 qiime format으로 변형해주어야 하지만,
dada2는 R상에서 바로 import가 가능하다. 이 점에서는 dada2가 훨씬 편리하다고 할 수 있다.
⬛ Align
만약 beta diversity로 unifrac이나 weighted unifrac 지수를 사용하고 싶다면 계통수를 만들어야 한다.
개인적으로 계통수 알고리즘에 따라 다양하지만 qiime의 경우 더 빠른 계산 속도를 제공한다.
⬛ Diversity
qiime은 qiime diversity core-metrics-phylogenetic 을 통해서 여러 index를 한 번에 계산 가능하지만,
dada2는 보통 phyloseq 개체로 변환하여 하나하나 다 계산 및 시각화를 해야 한다.
이점에서는 qiime이 훨씬 편리하다고 볼 수 있다.
