====== 扩增子-ANCOM差异分析 ======

ANCOM分析不依赖于数据的分布假设，可以在线性模型框架中实现，并消除了使用相对丰度带来的偏差，从而能够有效降低结果的假阳性。

可以作为metastat/t-test等标准差异分析的补充。


===== 输入文件 =====
标准交付结果-均一化后的丰度表：featureTable.sample.total.even.txt

样本-分组信息：group1.list


===== 测试路径及工作脚本 =====

<code>
/TJPROJ7/META_ASS/16s/sunhongtao/personal_demand/230417-00019-ancom/analysis
</code>

<code>
#暂未传参，可直接执行
/TJPROJ1/META_ASS/script_Advanced_analysis/HUMANn3/software/conda/envs/R_env/bin/Rscript ancom.R

</code>


===== 最终效果展示及结果解读 =====
结果简单解读：
使用W统计量来划分差异物种，W值越高，代表差异越显著

可进行ASV或者其它物种分类水平的差异分析

可对ASV进行分类，标注门水平的分类结果

使用ggrepel::geom_text_repel为W统计量>0.9的ASV添加指定水平的标签


{{ :ancom.png?600 |}}