자동화

| 함수 metadata의 각 column 별로 x값을 달리해서 그림을 그려주는 함수를 만들어보자. 예제 데이터는 phyloseq의 GlobalPatterns를 사용할 것이다. 추가적으로 GlobalPatterns의 metadata에 "Type"이라는 변수를 추가하여 보자. Type은 각 샘플을 사람 것인지, 환경에서 얻어 온 것인지 혹은 Mock 샘플인지 구분하여 준다. library(ggpubr) library(phyloseq) library(ggplot2) library(dplyr) data("GlobalPatterns") GlobalPatterns # phyloseq-class experiment-level object # otu_table() OTU Table: [ 19216 taxa and 2..

🟦 1. 서론 일단 데이터 분석의 자동화가 가능한가? 이는 데이터마다 다르다. 데이터 별로 각 EDA분석 이후 데이터의 품질을 보고 그 이후 분석 방법을 설계해야 한다. 그러나 마이크로바이옴 데이터의 경우 OTU table이라는 정형화된 데이터 형식이 있으며, 각 퀄리티가 떨어지는 데이터를 제외하고 분석하는 경우가 많아 이러한 변수의 영향을 덜 받는다고 말할 수 있다. 그러므로, 각 분석의 반복적 작업 단계를 자동화하는 것이 목표이며, 이에 대한 방법을 고민하고 있다. Taxonomy 함수를 그릴 때 기본적인 R base의 색으로 표현해도 문제는 없지만, 외부 발표용 자료는 어느 정도 보는 사람이 잘 이해하도록 만들어야 한다. 하지만 수동적으로 색을 부과하는 작업은 시간이 낭비된다. 그래서 입력한 숫자에..