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......@@ -653,20 +653,6 @@ plot(p)
## Courbes de raréfaction
Comme ces distances sont sensibles à la profondeur d'échantillonnage, on va raréfier les échantillons avant de calculer les distances.
Normalisation par rarefaction: même nombre de séquences pour chaque échantillon.
```{r rarefaction, eval = TRUE}
#On peut rajouter le filtre sur l'abondance >= 10000
#abundant.samples <- (sample_sums(frogs.data) >= 10000)
#frogs.data.rare <- rarefy_even_depth(prune_samples(abundant.samples, frogs.data), rngseed = 20170317)
frogs.data.rare<-rarefy_even_depth(frogs.data,rngseed=20170329)
sample_sums(frogs.data.rare)[1:5]
```
Avant de calculer les diversités $\alpha$, on va faire des courbes de raréfaction pour vérifier si on a saturé la richesse sous-dominante (i.e. celle qui passe les filtres d'abondances).
......@@ -698,6 +684,39 @@ p <- p + facet_wrap(~Group) + geom_vline(xintercept = rare.level, color = "Gray6
plot(p)
```
Normalisation par rarefaction: même nombre de séquences pour chaque échantillon.
```{r rarefaction, eval = TRUE}
#On peut rajouter le filtre sur l'abondance >= 10000
#abundant.samples <- (sample_sums(frogs.data) >= 10000)
#frogs.data.rare <- rarefy_even_depth(prune_samples(abundant.samples, frogs.data), rngseed = 20170317)
frogs.data.rare<-rarefy_even_depth(frogs.data,rngseed=20170329)
sample_sums(frogs.data.rare)[1:5]
```
## Otu table rarefiée
<div class="alert alert-info" role="alert">Voici le table d'OTU rarefiée donc normalisée qu'il faut utiliser pour l'intégration</div>
```{r otu_table_rarefiee, eval=TRUE}
otu_table_rare <- otu_table(frogs.data.rare)
otu_table_rare %>%
DT::datatable(extensions = 'Buttons',
options = list(dom = 'Bfrtip',
pageLength = 10,
buttons = list('copy', 'csv', 'excel')))
```
Nombre total de reads par échantillons après rarefaction (vérification de l'effet rarefaction)
```{r variable-3, eval=TRUE}
colSums(otu_table_rare)
```
## Effet du régime sur la diversité
alpha diversité: Diversité au sein d'un échantillon / Une valeur par échantillon
......
......@@ -676,21 +676,6 @@ plot(p)
## Courbes de raréfaction
Comme ces distances sont sensibles à la profondeur d'échantillonnage, on va raréfier les échantillons avant de calculer les distances.
Normalisation par rarefaction: même nombre de séquences pour chaque échantillon.
```{r rarefaction, eval = TRUE}
#On peut rajouter le filtre sur l'abondance >= 10000
#abundant.samples <- (sample_sums(frogs.data) >= 10000)
#frogs.data.rare <- rarefy_even_depth(prune_samples(abundant.samples, frogs.data), rngseed = 20170317)
frogs.data.rare<-rarefy_even_depth(frogs.data,rngseed=20170329)
sample_sums(frogs.data.rare)[1:5]
```
Avant de calculer les diversités $\alpha$, on va faire des courbes de raréfaction pour vérifier si on a saturé la richesse sous-dominante (i.e. celle qui passe les filtres d'abondances).
......@@ -721,6 +706,39 @@ p <- p + facet_wrap(~Group) + geom_vline(xintercept = rare.level, color = "Gray6
plot(p)
```
Normalisation par rarefaction: même nombre de séquences pour chaque échantillon.
```{r rarefaction, eval = TRUE}
#On peut rajouter le filtre sur l'abondance >= 10000
#abundant.samples <- (sample_sums(frogs.data) >= 10000)
#frogs.data.rare <- rarefy_even_depth(prune_samples(abundant.samples, frogs.data), rngseed = 20170317)
frogs.data.rare<-rarefy_even_depth(frogs.data,rngseed=20170329)
sample_sums(frogs.data.rare)[1:5]
```
## Otu table rarefiée
<div class="alert alert-info" role="alert">Voici le table d'OTU rarefiée donc normalisée qu'il faut utiliser pour l'intégration</div>
```{r otu_table_rarefiee, eval=TRUE}
otu_table_rare <- otu_table(frogs.data.rare)
otu_table_rare %>%
DT::datatable(extensions = 'Buttons',
options = list(dom = 'Bfrtip',
pageLength = 10,
buttons = list('copy', 'csv', 'excel')))
```
Nombre total de reads par échantillons après rarefaction (vérification de l'effet rarefaction)
```{r variable-3, eval=TRUE}
colSums(otu_table_rare)
```
## Effet du régime sur la diversité
alpha diversité: Diversité au sein d'un échantillon / Une valeur par échantillon
......
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