多组学联合分析专题 | 微生物组+代谢组

Spearman斯皮尔曼等级相关和Pearson皮尔森相关系数，都是在多组学联合分析时常用的相关性度量方法，由于生物体调控方式和高通量数据的复杂性，无法确定哪一种相关性计算方式最佳，提供两种分析策略，可根据需求选择。

对差异微生物和差异代谢物进行相关性分析，计算微生物和代谢物的Spearman/Pearson相关系数，通过聚类热图展示差异微生物与差异代谢物的相关性情况。相关系数取值范围为[-1,1]，正数表示正相关，负数表示负相关，绝对值越大相关性越大。中间的热图展示的是差异微生物与差异代谢物的相关性大小。横坐标表示代谢物，纵坐标表示微生物，其中*表示相关系数显著性检验的P值<0.05，**表示P值<0.01。右边热图展示的是不同分类水平上微生物的丰度，下边的热图展示的是代谢物的丰度。微生物和代谢物的丰度数据均使用Z-Score标准化。

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差异微生物与差异代谢物的相关性聚类热图

提取VIP最大的前20个差异代谢物与微生物的相关性数据绘制热图，行为微生物，列为代谢物。红色椭圆表示正相关，蓝色椭圆表示负相关。相关性绝对值越大，椭圆越细。空白格子表示显著性P值大于0.05。

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Top20差异代谢物与微生物的Spearman 相关性热图

相关性散点图是相关性分析中常用的一种直观分析方法，能够直观地反映两个变量之间的关系趋势。散点图反映的是某个显著性差异的微生物与代谢物之间的相关性。如果两者之间完全相关，数据点全落在拟合直线上；如果部分相关，数据点则落在直线的两侧；如果不相关，则两个变量的数据点分布分散，无任何规律。将相关性系数|r|>= 0.8 且显著性检验的pvalue <0.05的微生物和代谢物绘制相关性散点图，横坐标表示微生物的相对丰度，纵坐标表示代谢物的相对表达量，点代表样本，不同颜色代表不同分组，左上角的r为相关系数，p值为该相关性的显著性水平。

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差异微生物与差异代谢物的Spearman 相关性散点图

和弦图是一种展示数据间相互关系的可视化方法，节点数据沿圆周径向排列，节点之间使用带权重（有宽度）的弧线连接。选取相关性|r|>= 0.8 且相关系数显著性检验的pvalue < 0.05 的数据绘图，弦连接（link）的宽度表示所连接的两个对象的相关性大小，link越宽，相关性绝对值越大。粉红色表示正相关性，蓝色表示负相关性。

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差异微生物与差异代谢物的Spearman 相关性和弦图

网络图可以用于展示微生物和代谢物之间的相关关系，为研究显著差异的微生物与代谢物之间的相关性提供了一个新的视角。选取相关性|r|>= 0.8 且显著性检验pvalue < 0.05的相关性数据绘制网络图。代谢物以粉红色表示，微生物以浅绿色表示。微生物与代谢物之间的连接表示相关性，红色表示正相关，蓝色表示负相关，线条越粗表示相关性越大。动态网络图中节点大小表示度的大小，即连接的边越多，节点越大。

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差异微生物与差异代谢物的Spearman 相关性网络图

将差异代谢物和不同分类水平上的差异微生物先筛选相关性|r|>= 0.8 且相关系数显著性检验的p-value< 0.05的结果，再对筛选得到的代谢物和微生物进行典型相关分析。橙色表示代谢物，蓝色表示微生物，图形以十字区分出四个区域，在同一个区域内，距原点越远，相互距离越近，典型相关性越高。

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差异微生物和代谢物的 CCA 分析

根据差异代谢物的KEGG注释结果，结合宏基因组基因的KEGG注释结果，将差异基因和差异代谢物同时映射到KEGG通路图上，以便更好的了解基因与代谢物之间的关系。图中红色表示KO/基因/代谢物上调，绿色表示下调，蓝色表示KO对应的基因同时有上调和下调。

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KEGG通路图

越来越多的研究表明肠道菌群与消化、吸收、代谢、免疫等功能密切相关，肠道菌群紊乱与肿瘤、胃肠道、肥胖、糖尿病、心脑血管、早产、神经系统等多种疾病密切相关。应用方向主要可以分成以下三个方面：biomarker筛选、功能性研究、机制研究。