Lu Yang

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差异丰度分析

在微生物组测序数据中，如何选择差异丰度分析方法？

如今，差异丰度分析（DAA-C）是微生物组数据分析中一项中心统计任务，DAA-C工具可有效筛选微生物候选物进而有利于进一步验证相关发现，但目前的相关工具的结果仍存在较大的差异，阻碍了相关生物学结果的解释。近日，美国梅奥医学中心的研究人员在Briefings in Bioinformatics发表最新研究，基于真实数据对11种DAA-C相关工具的性能进行了基准测试，发现线性模型方法（如LinDA、MaAsLin2和LDM）比基于广义线性模型的方法性能相对更稳健。此外，发现没有一种评估方法在各种设置中是最佳的，性能最佳的方法主要取决于生物学真相和数据特征，其中LinDA方法在假阳性控制和功率间能有较好的权衡，值得相关人员进一步测试。

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菌群差异分析

微生物差异丰度分析方法的综合评价

差异丰度分析（DAA）是微生物组数据分析中重要的一环，性能强大的DAA工具有利于更准确的识别差异微生物特征。近日，美国梅奥诊所研究人员近日在Microbiome发表最新研究，评估现有多种DAA工具（ANCOM-BC、Aldex2、fitFeatureModel和DACOMP等），发现大多数工具存在效率低或者假阳性高等问题。在此基础上，他们设计开发了ZicoSeq，该工具在有效控制假阳性的同时，弥补了现有方法功效低的问题，值得相关人员测试。

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