작성 : 2023-06-07수정 : 2024-01-26 PICRUSt2 결과를 어떻게 보여줘야 보는 이로 하여금 이해가 수월할지 고민해 보았다. 마이크로바이옴 논문에서는 Erro bar를 사용하여 각 비교 그룹에서 얼마나 양적으로 차이 나는지 보여주거나, heatmap을 사용하는 것이 대다수였다. 혹은 분석 결과를 LDA score 등 를 통해서 보여주기도 한다. 전체 샘플에서 kegg pathway에 해당하는 분포를 보고 싶을 때에는 heatmap 이 가장 적합하다. heatmap은 다른 시각화 방법보다 raw data를 반영한다. 이를 고려하여, 전반적인 raw data를 보여주기 위해서 heatmap을 사용하고, 통계적으로 유의한 feature 간의 비교를 위해서는 Error bar/ L..
