为排序图添加置信范围曲线

上一篇文章我们利用ggord的源代码改写了一个为LDA排序图添加置信曲线的函数，现在Y叔已经把它改写成了一个geom添加在了他的yyplot包中。y叔扩展了它的功能，现在支持ggord中的其他排序图（我没有进行全面的测试）。

Jeroen Raes研究组上周在Nature发表文章，使用Flow cytometry估算粪便中的微生物细胞数量，配合16S测序算出的相对丰度，估算出OTU的绝对数量（absolute abundance）。文章很多结论都印证了直接应用相对丰度进行分析时，我们所看到的很多现象是成分数据性质的假象（可以想象，由于相对丰度在每一个样本中相加为1或100，一个OTU相对丰度增加必将引起其他OTU相对丰度减少，所谓的compositional bias）。

Relative scaling for GLV models

简介

有人问我，这个curatedMetagenomicData有什么作用？对于我们这些research parasite(出处请见NEJM社论)来说，这样庞大的数据集当然是用来挖信息或者是测试算法了： 1. 作为validation cohort来验证已发现的结论。如我们的这篇文章都使用了2014年Oh et al发表于Nature的数据来佐证我们发现的Staphylococcus特异性突变。 2. 用来测试新方法，发现新的生物问题。如这篇文章中我们也用了Oh et al的数据来观测Malessezia在人体皮肤的分布。 3. 因为数据中有大量健康人的微生物组（不同研究中的control），我们也可以用它们补充我们的对照组（当然在机器学习中要注意数据不平衡问题）。 当然最基础的操作，就是要从数据库中提取数据。

再次尝试桑基图

简介

CuratedMetagenomicData(https://waldronlab.github.io/curatedMetagenomicData/)的目标是用标准化的流程（MetaPhlan2、HUMAnN2）分析已发表的宏基因组数据并建立一个统一的数据集合。目前已经收录6000余个样本并在持续扩建当中。样本涵盖糖尿病、肥胖症、IBD等多种疾病，涉及皮肤、口腔、粪便等多处样本。

桑基图（Sankey diagram）是用于表示能量或信息流动的一种可视化方式，应用于微生物组数据，可以清晰展示各个taxonomy level之间物种相对丰度的流动。从Domain到Species，相邻两级之间分支的总宽度保持不变（能量守恒），如下图