篇首语：本文由小编为大家整理，主要介绍了相对丰度相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
在宏基因组分析中，相对丰度是指在一个样本或群落中，某个生物学单位（如细菌、真菌、基因等）在总体中所占的比例或相对数量。
相对丰度通常用百分比或小数表示，反映了不同生物学单位的相对存在量或相对贡献。相对丰度的计算通常基于某种测定方法（如DNA测序或质谱分析），并根据得到的数据进行分析和计算。
在微生物学研究中，相对丰度经常用于描述微生物群落的组成及各个成员的相对贡献。通过对多个样本的相对丰度进行比较，可以揭示不同样本之间的差异、物种的相对丰度变化、共生关系等信息，进而推断生态系统的结构和功能。
相对丰度分析可以应用于各种宏基因组研究领域，如环境微生物学、肠道微生物组学、土壤生态学等。它提供了对微生物群落组成的定量描述，为研究者揭示微生物在不同环境中的分布和功能提供了重要线索。
总之，相对丰度是指在宏基因组分析中，某个生物学单位在样本或群落中相对于其他单位的比例或相对数量。它是分析微生物组成和群落结构的重要指标之一。
R错误地将丰度数据识别为存在/不存在数据（化石包）
【中文标题】R错误地将丰度数据识别为存在/不存在数据（化石包）【英文标题】：R falsely identifying abundance data as presence/absence data (fossil package) 【发布时间】：2019-04-03 16:48:21 【问题描述】：我正在尝试在 RStudio 中使用名为“fossil”的包的 spp.est 函数。我创建了一个名为“akimiskibb”的丰度数据矩阵，其中物种作为列，站点作为行。当我尝试使用函数 spp.est 时，我输入：
spp.est(akimiskibb, rand = 10, abund = TRUE, counter = FALSE, max.est = "all")
问题出现是因为我的丰富数据有很多零，所以我收到以下错误消息：
if (max(x) == 1) 中的错误警告（“不能使用发生率数据进行基于丰度的分析。如果数据是基于发生率的，请使用 "aund=FALSE" 选项再次运行此函数” ) : 需要 TRUE/FALSE 的缺失值
过去，此函数适用于具有大量零的矩阵（这也是丰富的数据，而不是存在/不存在）。我不知道我做错了什么。
有没有人经历过类似的事情并找到解决方法？
谢谢，
凯拉
数据：矩阵格式：
*sp1 sp2 sp3 sp4 sp5 sp6 sp7 sp8 sp9 sp10 sp11 sp12 sp13 sp14 sp15 sp16 sp17 sample1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 sample 2 0 0 0 1 0 0 1 25 7 0 18 12 0 0 0 1 1 sample3 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 3 1 0 0 0 5 4 sp18 sp19 sp20 sp21 sp22 sp23 sp24 sp25 sp26 sp27 sp28 sp29 sp30 sp31 sp32 sample1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 sample 2 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 3 2 0 3 sample3 0 0 1 0 0 11 0 0 0 0 0 0 0 0 1 sp33 sp34 sp35 sp36 sp37 sp38 sp39 sp40 sp41 sp42 sp43 X sample1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA sample 2 0 0 3 2 1 0 0 1 8 0 0 NA sample3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NA*输入：
*structure(list(sp1 = c(0L, 0L, 0L), sp2 = c(0L, 0L, 0L), sp3 = c(0L, 0L, 0L), sp4 = c(0L, 1L, 0L), sp5 = c(0L, 0L, 0L), sp6 = c(0L, 0L, 0L), sp7 = c(0L, 1L, 0L), sp8 = c(1L, 25L, 3L), sp9 = c(0L, 7L, 0L), sp10 = c(0L, 0L, 0L), sp11 = c(0L, 18L, 3L), sp12 = c(0L, 12L, 1L), sp13 = c(0L, 0L, 0L), sp14 = c(0L, 0L, 0L), sp15 = c(1L, 0L, 0L), sp16 = c(0L, 1L, 5L), sp17 = c(0L, 1L, 4L), sp18 = c(0L, 1L, 0L), sp19 = c(0L, 0L, 0L), sp20 = c(0L, 1L, 1L), sp21 = c(0L, 0L, 0L), sp22 = c(0L, 0L, 0L), sp23 = c(0L, 0L, 11L), sp24 = c(0L, 0L, 0L), sp25 = c(0L, 0L, 0L), sp26 = c(0L, 0L, 0L), sp27 = c(0L, 0L, 0L), sp28 = c(0L, 0L, 0L), sp29 = c(0L, 3L, 0L), sp30 = c(0L, 2L, 0L), sp31 = c(0L, 0L, 0L), sp32 = c(0L, 3L, 1L), sp33 = c(0L, 0L, 0L), sp34 = c(0L, 0L, 0L), sp35 = c(0L, 3L, 0L), sp36 = c(0L, 2L, 0L), sp37 = c(0L, 1L, 0L), sp38 = c(0L, 0L, 0L), sp39 = c(0L, 0L, 0L), sp40 = c(0L, 1L, 0L), sp41 = c(0L, 8L, 0L), sp42 = c(0L, 0L, 0L), sp43 = c(0L, 0L, 0L), X = c(NA, NA, NA)), .Names = c("sp1", "sp2", "sp3", "sp4", "sp5", "sp6", "sp7", "sp8", "sp9", "sp10", "sp11", "sp12", "sp13", "sp14", "sp15", "sp16", "sp17", "sp18", "sp19", "sp20", "sp21", "sp22", "sp23", "sp24", "sp25", "sp26", "sp27", "sp28", "sp29", "sp30", "sp31", "sp32", "sp33", "sp34", "sp35", "sp36", "sp37", "sp38", "sp39", "sp40", "sp41", "sp42", "sp43", "X"), class = "data.frame", row.names = c("sample1", "sample 2", "sample3"))*使用的包：
化石（在 R 版本 3.4.4 中制作）
R 版本：R x64 3.4.1
【问题讨论】：
欢迎来到 SO--请使用dput() 以可重现的格式发布您的数据。查看***.com/questions/5963269/… 你好。我已经用我的数据编辑了这个问题。这是你的意思吗？ 看看下面的答案 【参考方案1】： 好的，不熟悉这个包所以谢谢你介绍给我。很高兴看到 R 是如何在这么多学科中使用的。
我发现您的应用程序存在两个问题。首先，根据spp.est 的fossil 文档，您的数据需要将样本作为列，将物种作为行。第二个问题是具有NA 值的“物种”X。您需要摆脱这些，因为该函数无法处理它们。
代码如下：
library(fossil)library(tidyverse)akimiskibb <- as.data.frame(t(akimiskibb)) %>% filter(!is.na(sample1) == T)spp.est(akimiskibb, rand = 10, abund = TRUE, counter = FALSE, max.est = "all")# which results in N.obs S.obs S.obs(+95%) S.obs(-95%) Chao1 Chao1(upper) Chao1(lower)[1,] 1 11.8 25.30995 -1.709948 20.90 28.38331 13.41669[2,] 2 16.0 25.46770 6.532301 27.15 33.37680 20.92320[3,] 3 20.0 20.00000 20.000000 26.00 29.24037 22.75963 ACE ACE(upper) ACE(lower) Jack1 Jack1(upper) Jack1(lower)[1,] 14.56286 31.16289 -2.037175 16.82501 36.43129 -2.781268[2,] 19.19286 30.64000 7.745713 22.21008 35.28448 9.135677[3,] 22.28571 22.28571 22.285714 25.95082 25.95082 25.950820attr(,"data.type")[1] "abundance"Warning messages:1: In ests[[k]](b) : This data appears to be presence/absence based, but this estimator is for abundance data only2: In ests[[k]](b) : This data appears to be presence/absence based, but this estimator is for abundance data only【讨论】：
谢谢 Ben G。所以我得先下载 tidyverse 包，对吧？ 仅用于%>% 函数。对于进行数据科学/分析来说，这是一个非常棒的功能。如果我回答了您的问题，请将其标记为已回答，以便将其关闭。 当我尝试这个时，它告诉我“过滤器错误（！is.na（sample1）== T）：找不到对象"sample1"”。有什么想法吗？我必须对另外 2 个格式与 akimiskibb 完全相同的矩阵执行此操作，但所有这些矩阵都会弹出此错误消息。 哎呀没关系，我想通了。我会将其标记为已回答。非常感谢。以上是关于相对丰度的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
