LEfSe

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LEfSe，即Linear discriminant analysis (LDA) Effect Size，是一种用于发现不同生物群落中不同丰度组之间显著差异的分析方法。LEfSe结合了LDA和Wilcoxon秩和检验的优点，能够针对多个组别进行差异分析，同时考虑到了不同特征之间的相关性。

LEfSe的分析步骤包括：

1. 输入数据：LEfSe需要输入一个OTU或物种丰度矩阵以及每个样本属于哪个组别的信息。

2. 特征选择：LEfSe将根据LDA score筛选出在不同组别中有显著差异的特征。LDA score是LDA的评价指标，它衡量了一个特征在不同组别中的表现。

3. 特征复制：LEfSe会为每个特征生成n个随机样本，其中n是当前特征在所有样本中的总丰度。这是为了减小样本大小的影响，使得在样本之间进行比较时更加准确。

4. 统计检验：LEfSe对每个特征进行Wilcoxon秩和检验，以确定在不同组别中是否有显著差异。

5. LDA分析：LEfSe将特征按照LDA score的大小进行排序，并选择前N个特征进行LDA分析。LDA分析可以将每个特征在不同组别中的表现转化为一个数值，即LDA score。

6. 可视化：LEfSe将LDA score较高的特征进行可视化，展示它们在不同组别中的丰度差异。这有助于识别不同组别之间的显著差异。

LEfSe分析的结果可以帮助我们发现在不同生物群落中具有显著差异的物种或OTU，并且可以帮助我们理解这些差异的生物学意义。

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LEfSe（Lineage-specific effect size）图是一种用于分析微生物组数据的工具，用于寻找具有显著差异且具有生物学意义的微生物群落特征。LEfSe图可以帮助研究人员了解不同样本或组之间微生物群落的差异和特征。

LEfSe图包括三部分：特征发现（Feature discovery）、特征富集（Feature enrichment）和特征分类（Feature classification）。在特征发现部分，LEfSe使用Kruskal-Wallis检验来确定在不同组之间具有差异的特征。在特征富集步骤中，LEfSe使用LDA（Linear Discriminant Analysis）来确定每个特征的相对重要性，以及它们在不同组之间的富集程度。在特征分类步骤中，LEfSe使用Cladogram来展示微生物群落特征的分类情况。

LEfSe图的y轴表示不同的微生物群落特征，x轴表示LDA score。每个特征用不同的颜色表示，并按其富集程度和分类属于不同的分支显示在Cladogram上。LEfSe图中的条形图可以帮助研究人员了解不同特征在不同组之间的相对丰度，并且颜色代表其富集程度，红色表示富集在一组中，蓝色表示富集在另一组中。

总体而言，LEfSe图可以帮助研究人员更好地理解微生物群落数据，并提供一种可视化的方法来发现具有生物学意义的微生物群落特征。

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LEfSe（Linear discriminant analysis Effect Size）是一种用于发现不同分类间显著差异的工具。Cladogram图是LEfSe结果的一种可视化形式，用于展示差异显著的分类单元之间的关系。

Cladogram图通常由一个根节点、一些内部节点和一些叶子节点组成。根节点表示所有分类单元的共同祖先，内部节点表示不同层次的分类单元，叶子节点表示每个样本所属的分类单元。

在Cladogram图中，每个节点的大小表示其在样本中出现的频率或显著性水平，节点之间的距离表示它们之间的相似性或差异性。节点的颜色表示它们所属的分类单元，不同颜色的节点表示不同的分类单元。

通过观察Cladogram图，可以看出哪些分类单元在样本中显著差异，并且可以看出它们之间的关系。最显著的分类单元通常出现在最大的节点之中。