微生物相对丰度数据分析：三大核心特性及其处理方法
微生物相对丰度数据分析：三大核心特性及其处理方法
微生物相对丰度数据是微生物组学研究中的核心数据类型之一。这类数据具有独特的统计学特性，包括稀疏性、组成性和过度分散性。本文将详细介绍这些特性及其对数据分析的影响，并探讨相应的处理方法。
微生物数据特点
微生物相对丰度数据具有以下三个显著特点：
稀疏性（Sparsity）
即使在同一环境中，不同样本的微生物出现概率或丰度也存在差异，且大部分微生物丰度极低。此外，测序仪的检测极限和数据库覆盖范围等因素，都会导致最终获得的微生物丰度谱中含有大量零值。这些零值可分为两类：真实零值和误差导致的零值。
零值数量的大小构成了微生物丰度谱的稀疏性。在某些16S测序数据的OTU水平分析中，零值比例可高达80%以上。这种稀疏性使得传统的数据分析方法（如t-test和Wilcoxon检验）不再适用。为了解决这一问题，许多R包开发了专门的处理方法，如ANCOM的零值划分策略和metagenomeSeq的ZIP/ZILN模型。经过处理后的数据矩阵可以进行后续的变换（如CLR变换），以消除稀疏性的影响。
组成性（Compositional）
微生物数据的组成性特征意味着每个样本内所有微生物的相对丰度之和为常数（可以是1或100等）。这种特性导致数据内部元素之间存在相关关系：一个元素比例的变化必然引起其他元素比例的变化。然而，在实际的微生物环境中，这种关联关系可能并不存在。
为了解决组成性问题，研究者提出了各种标准化方法，其中最常用的是中心对数比变换（CLR）：
$$
X_i = \log\left(\frac{x_i}{GeometricMean(X)}\right)
$$
经过log-ratio变换后，数据可以映射到真实的多维变量空间，从而便于使用标准分析方法。
过度分散性（Overdispersion）
过度分散性是指数据的方差远大于均值（Variance >> Mean）。这种特性使得传统的Poisson分布模型无法有效拟合数据。目前，许多方法采用负二项分布来更好地拟合这类数据。
总结
微生物相对丰度数据的这些特性对数据分析提出了特殊要求。研究者需要采用专门的方法来处理稀疏性、组成性和过度分散性，以确保分析结果的准确性和可靠性。
参考文献
- Statistical Analysis of Microbiome Data with R