LEfSe软件用于发现两组或两组以上的biomarker,主要是通过非参数因子Kruskal-Wallis秩检验来实现的。
运行LEfSe软件主要分三大步骤:第一步:需要把普通的物种、基因等等的丰度信息的表格转化成LEfSe识别的格式。这一步会生成.in结尾的文件
第二步:这一步也是最关键的一步,统计显著差异的biomarker、统计子组组间差异、统计effect sizes(LDA score),会生成.res格式的文件。如下图所示
Step1:两组或两组以上的样本中采用的非参数因子Kruskal-Wallis秩和检验检测出biomarker。
Step2:基于上步的显著差异物种基因,进行两两组之间的Wilcoxon秩和检验,检测出组间差异。
Step3:线性判别分析(LDA)对biomarker进行评估差异显著的物种的影响力(即LDA score),最终获得biomarker。

第三步:基于第二大步的数据,绘制各种图片。如下图所示

Example:format_input.py hmp_aerobiosis_small.txt hmp_aerobiosis_small.in -c 1 -s 2 -u 3 -o 1000000options  -c:大分组信息所在行。-s:小分组信息所在行,如果没有小的分组可以不填。-u:样品信息所在行。-o:标准值,输入的丰度值按照该值重新计算,让输入的丰度值变大。如果输入的hmp_aerobiosis_small.txt数值是1.0e-5左右,则可以设置1000000,可以设置的更大,如果设置成负数,则不做任何处理。
run_lefse.py hmp_aerobiosis_small.in hmp_aerobiosis_small.resoptions -a:Kruskal-Wallis秩和检验筛选biomarker的p-value值。-w:两组组间Wilcoxon秩和检验筛选biomarker的p-value值。-l:LDA score--wilc:是否需要运行Wilcoxon step    0是运行,1是不运行,默认是运行Output:输出.res格式文件内容如下两行。Bacteria.Firmicutes.Clostridia.Clostridiales.Ruminococcaceae 5.0923016841 Low_O2 4.74694106197 2.91304680962e-07Bacteria.Tenericutes.Mollicutes.Mycoplasmatales.Mycoplasmataceae.Mycoplasma 2.55257491798   -总共5列,第一列biomarker名称,第二列是平均丰度最大的log10的值,如果平均丰度小于10的按照10来计算,第三列是差异基因或物种富集的组名称,第四列是LDA值,第五列是Kruskal-Wallis秩和检验的p值,如果不是biomarker则用“-”表示。
plot_res.py hmp_aerobiosis_small.res hmp_aerobiosis_small.pngoptions --feature_font_size:设置feature字体的大小--format:图片输出的格式      --dpi:图片的像素      --title:标题名称,默认为空      --title_font_size:标题字体大小      --class_legend_font_size :图例字体大小      --width:图片宽度。。。。      --height:图片高度      --left_space:左边距      --right_space:右边距plot_cladogram.py hmp_aerobiosis_small.res hmp_aerobiosis_small.cladogram.png --format pngoptions --max_point_size:大点的大小,默认是6--min_point_size:小点的大小,默认是1--point_edge_width:圈的边线粗细,默认0.25--siblings_connector_width:同一级的宽度--parents_connector_width:上一级连接的宽度--title:标题--label_font_size:label字体大小--background_color:背景颜色plot_features.py hmp_aerobiosis_small.in hmp_aerobiosis_small.res biomarkers_raw_images/

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