El paquete MicrobiomeStat es una herramienta de R dedicada para
explorar datos longitudinales del microbioma. También acomoda datos
multi-ómicos y estudios transversales, valorando los esfuerzos
colectivos dentro de la comunidad. Esta herramienta tiene como objetivo
apoyar a los investigadores a través de sus extensas consultas
biológicas a lo largo del tiempo, con un espíritu de gratitud hacia los
recursos existentes de la comunidad y un ethos de colaboración para
avanzar en la investigación del microbioma.
📢 Actualización (20 de octubre): La interfaz de Shiny ya está oficialmente disponible para su uso. Actualmente está configurada para manejar análisis de conjuntos de datos pequeños a medianos. Puede acceder a la interfaz a través de este enlace.
En caso de que las limitaciones del servidor afecten su análisis, o para aquellos que prefieren trabajar con módulos más pequeños, recomendamos usar nuestro paquete directamente. Para una implementación más flexible, considere clonar nuestro repositorio Shiny desde aquí y desplegarlo en su servidor local o computadora.
Agradecemos su comprensión y participación continua.
Si está utilizando funciones más allá de linda y linda.plot, cite de
la siguiente manera, hasta que se publique una versión preimpresa:
@Manual{,
title = {MicrobiomeStat: Comprehensive Statistical and Visualization Methods for Microbiome and Multi-Omics Data},
author = {Xianyang Zhang and Jun Chen and Caffery(Chen) Yang},
year = {2023},
note = {R package version 1.1.1},
url = {https://www.microbiomestat.wiki},
}
Si está utilizando las funciones linda, linda.plot,
generate_taxa_association_test_long, generate_taxa_test_pair,
generate_taxa_test_single, o generate_taxa_trend_test_long, cite el
siguiente artículo:
@article{zhou2022linda,
title={LinDA: linear models for differential abundance analysis of microbiome compositional data},
author={Zhou, Huijuan and He, Kejun and Chen, Jun and Zhang, Xianyang},
journal={Genome biology},
volume={23},
number={1},
pages={1--23},
year={2022},
publisher={BioMed Central}
}
Actualizaremos las pautas de citación tan pronto como se publique el preprint.
El paquete MicrobiomeStat está en desarrollo continuo. Como resultado,
las características más recientes aún no se han incorporado en la
versión disponible en el repositorio CRAN. La versión actual de CRAN
solo admite las funciones linda y linda.plot. Para los usuarios que
requieren un rango más amplio de funcionalidades, especialmente aquellas
relacionadas con el análisis de datos longitudinales, se recomienda
instalar la versión de desarrollo directamente desde GitHub. Este
proceso requiere la instalación previa del paquete devtools.
install.packages("devtools")Una vez instalado devtools, puede instalar MicrobiomeStat desde
GitHub utilizando el siguiente comando:
devtools::install_github("cafferychen777/MicrobiomeStat")- Citas
- Tutoriales en línea
- Beneficios de usar MicrobiomeStat
- Asistencia e información de contacto
- Participa en nuestra comunidad de Discord
- Compartir y conectar
MicrobiomeStat proporciona un conjunto completo de herramientas para
el análisis de datos del microbioma, que abarca una variedad de
funciones desde la entrada de datos hasta la visualización.
Para familiarizar a los usuarios con MicrobiomeStat, ofrecemos un
extenso tutorial en línea en GitBook. El tutorial cubre las siguientes
áreas:
- Instrucciones de instalación y configuración
- Estas pautas ayudan a garantizar que su configuración esté correctamente configurada y optimizada.
- Demostraciones de análisis basadas en escenarios del mundo real
- Estas demostraciones proporcionan conocimientos prácticos y habilidades.
- Ejemplos de código para la práctica
- Estos ejemplos permiten a los usuarios familiarizarse con las
prácticas de codificación de
MicrobiomeStat.
- Estos ejemplos permiten a los usuarios familiarizarse con las
prácticas de codificación de
- Guías para interpretar resultados y crear visualizaciones
- Estas guías ayudan a los usuarios a entender y presentar eficazmente sus datos.
- Respuestas a preguntas frecuentes
- Esta sección proporciona soluciones rápidas a preguntas comunes.
Para una experiencia sin problemas con MicrobiomeStat, aprovecha al
máximo estos recursos enriquecedores:
📘 Explora los tutoriales de MicrobiomeStat
El ámbito de la investigación del microbioma es intrincado y avanza
continuamente. Las herramientas analíticas seleccionadas pueden
desempeñar un papel crucial en la navegación a través del viaje de
investigación. En este escenario, MicrobiomeStat tiene como objetivo
ser un compañero de apoyo.
Nos apoyamos en los hombros de gigantes con MicrobiomeStat, y nuestra
gratitud sincera va a los diligentes y brillantes desarrolladores de las
dependencias en las que se basa nuestro paquete. Sus esfuerzos notables
no solo han hecho posible nuestro trabajo, sino que también han elevado
significativamente los estándares de las herramientas computacionales
disponibles para la comunidad científica:
- Dependencias principales:
- R (>= 3.5.0), rlang, tibble
- Paquetes importados:
- ggplot2, matrixStats, lmerTest, foreach, modeest, vegan, dplyr, pheatmap, tidyr, ggh4x, ape, GUniFrac, scales, stringr, rmarkdown, knitr, pander, tinytex
- Paquetes sugeridos:
- ggrepel, parallel, ggprism, aplot, yaml, biomformat, Biostrings
Además, extendemos nuestro más profundo agradecimiento y respeto a los pioneros en la comunidad de investigación del microbioma que han creado y mantenido las siguientes herramientas notables. Su trabajo pionero ha trazado caminos a través del complejo paisaje del análisis de datos del microbioma, y nos sentimos verdaderamente honrados de caminar junto a ellos:
microbiomeutilities,phyloseq,microbiomemarker,MicrobiomeAnalyst,microbiomeeco,EasyAmplicon,STAMP,qiime2, yMicrobiotaProcess
Sus contribuciones nos inspiran a continuar mejorando y expandiendo las
capacidades de MicrobiomeStat, y esperamos sinceramente que nuestra
humilde adición resulte ser un complemento útil para la increíble
variedad de herramientas ya disponibles para los investigadores.
MicrobiomeStat está diseñado pensando en los usuarios. Hay
documentación y tutoriales
disponibles para ayudar tanto a los investigadores novatos como a los
experimentados. Antes de publicar una pregunta o problema, alentamos a
los usuarios a verificar las preguntas y problemas
anteriores
para ver si el tema ya ha sido abordado.
En caso de que tenga comentarios o preguntas específicas sobre la documentación de una función en particular y encuentre que el cuadro de búsqueda de RStudio conduce a un error 404, puede acceder directamente a la documentación de la función en https://cafferychen777.github.io/MicrobiomeStat/reference/index.html.
Si su pregunta o problema no ha sido abordado previamente, no dude en abrir un nuevo problema en GitHub. Fomentamos activamente el intercambio y la colaboración entre investigadores, desarrolladores y usuarios de todo el mundo. Para promover una comunicación más fluida y eficiente a nivel global, le sugerimos hacer sus preguntas en inglés. Esto permite que un público más amplio comprenda y participe en la discusión, y nos asegura poder brindarle asistencia de manera más rápida y precisa. ¡Gracias por su comprensión y apoyo! Estamos aquí para ayudarlo a navegar cualquier desafío que pueda encontrar.
Asegurar que MicrobiomeStat siga siendo una herramienta líder en su
categoría requiere un desarrollo continuo. Estamos dedicados a las
actualizaciones regulares y a abordar los comentarios de los usuarios.
Como parte de nuestros esfuerzos de mejora continua, hemos desarrollado
una interfaz Shiny para MicrobiomeStat, que ofrece una forma
interactiva y fácil de usar para realizar análisis de datos de
microbiomas. La interfaz Shiny se mantiene y mejora activamente junto
con el paquete principal. Puedes acceder a los archivos de la aplicación
Shiny y las instrucciones para la configuración local en su repositorio
de GitHub
dedicado.
MicrobiomeStat es una herramienta de código abierto, y valoramos mucho
las contribuciones de la comunidad. Si tiene sugerencias, mejoras o
comentarios para futuras direcciones de desarrollo y adiciones de
características, se aceptan solicitudes de
extracción, y
también puede compartir sus ideas en el área de
discusión
de nuestro repositorio de GitHub. Participa con otros miembros de la
comunidad y ayúdanos a hacer de MicrobiomeStat una herramienta aún más
útil para la investigación del microbioma.
MicrobiomeStat tiene como objetivo servir como un recurso confiable y
eficiente para el análisis de datos del microbioma. Extendemos una
invitación a aquellos que valoran la colaboración de código abierto para
unirse a nuestra comunidad y contribuir a su desarrollo continuo.
| Característica | Descripción |
|---|---|
| Importación y conversión de datos | Acomoda múltiples formatos de entrada de plataformas como QIIME2, Mothur, DADA2, Phyloseq y otros. |
| Análisis de estudios transversales | Ofrece un análisis exhaustivo para estudios transversales. |
| Análisis de muestras emparejadas | Proporciona herramientas para el análisis de muestras emparejadas. |
| Análisis de estudios longitudinales | Facilita la exploración de la dinámica temporal del microbioma. |
| Funciones de generación de informes | Incluye funciones de informes individuales para estudios transversales, emparejados, longitudinales diseños de estudio. Se está desarrollando una interfaz Shiny para informes con un solo clic. |
| Capacidades de visualización | Admite una amplia gama de estilos de visualización. |
| Desarrollo en curso | Comprometido con el refinamiento continuo de las características existentes y la adición de nuevas funcionalidades. |
Este enfoque asegura que los usuarios puedan navegar sin esfuerzo por
las secciones específicas de la documentación de MicrobiomeStat,
obteniendo información detallada y directrices para diversos tipos de
análisis. La estructura y accesibilidad ayudan a los usuarios a
aprovechar eficazmente MicrobiomeStat para sus necesidades de análisis
de datos del microbioma.
Para aquellos interesados en ver MicrobiomeStat en acción, hemos
preparado informes de demostración adaptados a diferentes diseños de
estudio:
- Diseño de estudio transversal: Informes de análisis microbiano con MicrobiomeStat
- Análisis de muestras emparejadas: Informes de análisis microbiano con MicrobiomeStat
- Diseño de estudio longitudinal: Automatización del análisis del microbioma con MicrobiomeStat
Te animamos a explorar estos ejemplos y descubrir las poderosas capacidades de nuestra herramienta.
Para asistencia o consultas, no dudes en contactar a:
| Nombre | Correo electrónico |
|---|---|
| Dr. Jun Chen | Chen.Jun2@mayo.edu |
| Chen Yang | cafferychen7850@gmail.com |
Únete a nuestra comunidad de Discord para mantenerte al día con las
últimas actualizaciones, desarrollos y mejoras en MicrobiomeStat. Sé
parte de vibrantes discusiones, haz preguntas, comparte ideas y obtén
apoyo de compañeros y expertos por igual:
¡Únete al servidor de Discord de MicrobiomeStat!
En nuestro servidor de Discord, un bot automatizado te mantiene informado sobre cada actualización del paquete y tutorial, asegurándote de que nunca te pierdas las nuevas características, mejoras y materiales de aprendizaje. Nuestra comunidad activa prospera en la colaboración, la retroalimentación y el aprendizaje continuo, convirtiéndola en un espacio invaluable tanto para los investigadores novatos como para los experimentados que navegan por el mundo del análisis de datos del microbioma. ¡Mantente conectado, mantente informado y avancemos juntos en el campo del análisis de datos del microbioma!
¡Difunde la palabra sobre MicrobiomeStat y mantente conectado a través
de varias plataformas!
