Re：微生物群集を理解するこれは概要として非常にいいですが、各分析のダイアログと対話する方法についてもう少し詳しく教えていただければ幸いです。
Re：微生物群集を理解するこんにちは @ezorlo 、ご関心をお寄せいただきありがとうございます。対話との対話はこの投稿の焦点ではありませんでした。具体的な質問がある場合は、質問を残すか、メールを送ってください。
Re：微生物群集を理解するMJさん、こんにちは。この投稿をありがとうございました。それは良い概要を提供し、あなたのガイドラインの結果として私はJMPを購入しました。私はSASを愛しているので、JMPにあるものをSASで複製できるようにしたいと考えています。あなたの使用に興味がありますブートストラップフォレストのパーティション分割方法である「Predictor Screening」プラットフォーム。そのようなステップを再現するために使用する特定の手順/オプションを教えていただけませんか？
ありがとう！
Re：微生物群集を理解するこんにちは @MBV 、このブログがお役に立ててうれしいです。この予測スクリーニングプラットフォームは、Analyze ==> Screening ==> Predictor Screeningにあります。まず、データをJMPにロードし、結果と機能を列として整理し、結果をY応答として選択し、機能をX変数として選択する必要があります。
SASで複製する代わりに、どのSAS製品を使用しているかに依存すると思います。たとえば、ベースSASでは、HPSPLITプロシージャで同様の結果が得られる場合があります。
他にご不明な点がありましたらお知らせください。
Re：微生物群集を理解する迅速な対応MJをありがとう！JMPでステップを問題なく再作成できました。SASで予測子スクリーニングを複製したいのですが、 ase SAS / STAT試してみる HPSPLITはあなたのアドバイスに従い、それがどのようになるかを知らせます。気を付けて
Re：微生物群集を理解する @MBV 驚くばかり！私に知らせて！
Re：微生物群集を理解するこんにちは
いくつかの経験を積むことができるように、投稿で分析を再現したいと思います。
biomのインポート手順に問題があります。エラーメッセージが表示される
「 'newLine ....'のアクセスまたは評価における添え字範囲
とにかく、テーブルの形式を確認したいだけです。インポートしたbiomファイルに関連付けられたデータテーブルを送っていただけますか？
ベスト、
Re：微生物群集を理解する @ezorlo 共有データテーブルを記載したメールを送信しました。
微生物群集を理解するによる最近の見積もり国立衛生研究所（NIH）の人体の細胞の90％は、細菌、真菌、またはその他の人間以外の細胞です。人間の腸だけでも、平均して4万の細菌種、900万のユニークな細菌遺伝子、100兆の微生物細胞が含まれています。
さらに、根圏における植物と微生物の相互作用は、植物の健康、生産性、土壌の肥沃度の決定要因です。菌根菌と窒素固定細菌は、平均して5〜20％、全窒素の80％まで、リンの75％までを占め、毎年植物が獲得しています。
メタゲノミクス微生物群集の研究は、近年非常に人気があります。メタゲノミクスは、微生物の集まりからDNAを直接抽出してクローニングすることにより、微生物を研究するための手法を集めたものです。これらの方法を使用して、さまざまなソースからの微生物群集のシーケンスプロファイルを取得および分析して、群集構造を明らかにすることができます。多くの状況で、これらの微生物群集の性質は非常に重要です。注目すべき例の1つは、糞便の微生物移植が腸群集構造を根本的にリセットし、最大90％の症例で再発性クロストリジウムディフィシル感染を治癒することです（ van Nood et al。、2013 ）。
メタゲノミクス分析には通常、広範なデータの視覚化と統計モデリングが含まれるため、 JMP 。実際、JMPは多くのメタゲノミクス研究者がデータを分析するのを助け、多くの成功した出版物をもたらしました （Danzeisen、Kim、Isaacson、Tu、およびJohnson、2011 ; Brooks et al。、2015 ; ジニコラほか、2015 ; ポート、カレン、ウォレス、スミス、およびファウストマン、2014 ）。
このブログ投稿では、JMPを使用して微生物データセットを分析する良い例を紹介します。このBrewery Digestersデータセットは、 Werner et al。、2011 。 元の論文の研究目標の1つでもあったビール工場廃水を処理する9つの実物大バイオリアクター施設の細菌群集の構造を調査します。
データセットの概要このデータセットは公に利用可能 。 データ処理の詳細は、 Werner et al。、2011 。簡単に言えば、彼らは、メタン生成顆粒状汚泥の9つのバイオリアクター施設から1年間で95のバイオマスサンプルを収集しました。 バイオマスサンプルからの細菌の16S rRNA遺伝子アンプリコンのバーコード化された454パイロシーケンシングが行われました。彼らは使用した QIIME バーコードのトリミング、ノイズ除去、運用分類単位（OTU）のクラスタリング、分類の割り当て（Greengenes）、およびOTUテーブルの構築を実行します。最後に、その後の分析のために合計4962 OTUを取得しました。
分析ステップ分析手順は次のとおりです。
1。Biomファイルを読み取る
OTU（Operational Taxonomic Units）テーブルは通常、Biom（Biological Observation Matrix）形式で表されます。この場合、観測値はOTUであり、行列には各サンプルで各OTUが観測された回数に対応するカウントが含まれます。JMPは、Biom Importerアドインを使用して、Biomファイルを読み取り、それらをOTUおよびサンプルテーブルに変換して後で分析できます。あなたはできる Biom Importer JMPアドインをダウンロードするここJMPユーザーコミュニティ。
2。 機能を選択
まず、冗長または無関係なOTUを削除して、データディメンションを削減します。ブートストラップフォレスト分割方法であるJMP「予測スクリーニング」プラットフォームを使用して、バイオリアクターの場所の予測への寄与に基づいて4962 OTUから144を選択しました。
3。 上位144のOTUの分類を確認する
私たちは、これらの最も予測的なOTUが属している分類群に興味があります。それは非常に簡単な作業です JMP 。グラフ>グラフビルダーに移動し、関連する変数をグラフパネルにドラッグして、作成するプロットのタイプを選択します。144の最も予測的なOUTの門の頻度をプロットしました。分類学の区分がファーミキューテス、プロテオバクテリア、バクテロイデス、クロロフレキシ、スピロヘータ、および未知の種によって支配されていることをプロットから気づくことは難しくありません。
4。 バイオリアクターの場所によって分類学的区分を特定する
次に尋ねる質問は、各場所での微生物種の内訳は何ですか。グラフビルダーで作成された次のグラフに示すように、バイオリアクター全体の分類区分の分布に大きな違いがあることがわかります。
5。 主成分分析を実行する
このプロジェクトの次のタスクは、これらの144のOTUがバイオリアクターの場所を分離するためにどれだけうまく機能するかを評価することです。つまり、144のOTUを使用して場所をクラスター化しようとしています。多次元データから情報を抽出できるので、最初にこのタスクの主成分分析（PCA）を試しました。「分析」>「多変量メソッド」>「主要コンポーネント」で、JMPはPCAの便利な実装を提供します。
主成分（PC）1および2のクラスタープロットは、E2とU3を除くほとんどの場所が微生物群集によって非常によく分離できることを示しています。また、いくつかのサンプルが誤って分類されていることにも注意してください。たとえば、E4のサンプルはE1として分類され、U2のサンプルはU4として分類されました。バイプロットは、クラスター間のクラス順による分類構造の違いを示します。特に、Deltaproteobacteria（25回）、Clostridia（26回）、およびBacteroidia（16回）などの特定の分類学的クラスは、クラスター化の主な原因です。
散布図：
バイプロット：
6。 階層的クラスタリングを実施する
私が試した2番目のクラスタリング方法は、階層的クラスタリングでした。再び、 JMP このメソッドの非常に優れた実装は、[分析]> [クラスタリング]> [階層クラスタ]にあります。微生物群集に基づいて場所をクラスター化しました。双方向デンドログラム（場所と種）とコンスタレーションプロットの両方で、階層的クラスタリングがサンプルを9つの場所に正常にクラスター化していることがわかります。ここでも、PCAで観察したように、いくつかのサンプルが誤って分類されています。これは、元の論文の予測精度（96.4％）と一致しています。
階層的クラスタリングの結果：
結論このブログ投稿では、JMPを使用してメタゲノミクスデータ、具体的にはOTUテーブルを分析する例を示しました。JMPは、強力な視覚化機能と統計モデリング機能を備えたツールです。JMPを使用したメタゲノミクスデータ分析については、他にも言うべきことがたくさんあります。たとえば、[分析]> [予測モデリング]には、ニューラルネットワークや単純ベイズなど、データに適用できる高度な予測モデルが複数あります。
JMPの学習に興味がある場合は、読書から始めることをお勧めします基本分析これは、JMPを使用したデータ分析の開始に関する優れた紹介です。（あなたもすることができます JMPを無料で試す 。）生物学的データ用に最適化された、より複雑な予測モデリングと相互検証ルーチンについては、以下の機能を確認してください。 JMPゲノミクス同様に。
データの視覚化、クラスタリング、統計モデリングを頻繁に使用する場合、メタゲノミクス分析はJMPにとって完璧なタスクです。アドイン、 Biomインポーターは、Biomファイルを直接読み取ることができるため、分析パイプラインをさらに容易にすることができます。コメント欄にあなたの考えや質問を残してください。
参考文献 Brooks、JP、Paul Brooks、J.、Vaginal Microbiome Consortium（追加メンバー）、Edwards、DJ、Harwich、MD、Rivera、MC、…Buck、GA（2015）。メタゲノミクスに関する真実：16S rRNA研究におけるバイアスの定量化と打ち消し。 BMC微生物学、15（1）。https://doi.org/ 1186 / s12866-015-0351-6 Danzeisen、JL、Kim、HB、Isaacson、RE、Tu、ZJ、およびJohnson、TJ（2011）。抗コクシジウムおよび成長促進剤処理に応じたニワトリ盲腸ミクロビオームおよびメタゲノムの調節。 PloS One、6（11）、e27949。 ポート、JA、カレン、AC、ウォレス、JC、スミス、MN、およびファウストマン、EM（2014）。水生環境における抗生物質耐性を監視するためのメタゲノムフレームワーク。 環境健康の展望、122（3）、222–228。 van Nood、E.、Vrieze、A.、Nieuwdorp、M.、Fuentes、S.、Zoetendal、EG、de Vos、WM、…Keller、JJ（2013）。再発性クロストリジウム・ディフィシルのドナー糞便の十二指腸注入。 ニューイングランド医学ジャーナル、368（5）、407–415。 Werner、JJ、Knights、D.、Garcia、ML、Scalfone、NB、Smith、S.、Yarasheski、K。、…Angenent、LT（2011）。細菌群集構造は、実物大のバイオエネルギーシステムにおいてユニークで弾力性があります。 アメリカ合衆国の全米科学アカデミーの議事録、108（10）、4158–4163。 Zinicola、M.、Higgins、H.、Lima、S.、Machado、V.、Guard、C.、＆Bicalho、R.（2015）。Shotgunメタゲノムシーケンスにより、機能性遺伝子とウシデジタル皮膚炎に関連するマイクロバイオームが明らかになります。 PloS One、10（7）、e0133674。私たちは通常それらを見ることができませんが、微生物は人間の生活のあらゆる部分に不可欠です。
Re：微生物群集を理解する親愛なるMJ
どうもありがとうございました！それはとても役に立ちました。JMPで指標種分析を実行する方法を知っていますか？
今のところ、OTUの存在量を応答として使用し、予測因子変数（場所など）を予測因子として使用して応答のスクリーニングを行い、分類群ごとにグループ化しています。次に、<0.05の結果のp値をフィルター処理します
これを行うためのより良い/より適切な方法はありますか？
宜しくお願いします
Re：微生物群集を理解する @ezorlo 上位の予測変数の分類ファイルを共有しただけで、お役に立てば幸いです。指標種分析に関しては、JMPは汎用ツールであるため、すべての問題に対して特定のツールを備えているとは限りません。ただし、この分析の背後にあるアルゴリズム/メソッドを知っている場合は、JMPでそれを行う別の方法を見つけるか、JSLコードの記述方法を知っている場合は自分で実装することもできます。
