1介绍

miaSim微生物组数据模拟的基础上,实现工具microsim。

微生物组时间序列模拟可以获得通过广义生态模型,simulateGLV自组织不稳定(SOI),simulateSOI。哈贝尔的中性模型,simulateHubbell用于确定物种丰度矩阵。

从这三个仿真模型产生的丰度矩阵可以实现SummarizedExperiment对象或TreeSummarizedExperiment对象的使用convertToSE。

powerlawA和randomA给物种相互作用矩阵生成的正态分布和均匀分布,分别。这些矩阵可用于仿真模型的例子。

simulationTimes生成列表的时间序列,可以指定为模拟时间和时间点的模拟时间。

2安装

如果(!requireNamespace (“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) install.packages (“BiocManager”)

3模型模拟微生物数据集

simulateGLV是广义生态仿真模型拟合时间序列估计微生物种群动态和相对的交互。模型依赖于交互矩阵表示交互物种之间的异质性。这种交互矩阵可以生成powerlawA或randomA功能取决于分布的方法。

这个函数powerlawA使用正态分布来创建交互矩阵。

这个函数randomA使用均匀分布来创建交互矩阵。

交互矩阵中指定的物种数量必须相同数量的物种中使用simulateGLV和simulateSOI模型。simulateGLV和simulateRicker功能都使用广义生态模型。

时间序列添加到simulateGLV与simulationTimes时间的函数可以保存和提取仿真时间点作为一个单独的列表。

simulateHubbell包括哈贝尔中性仿真模型解释了多样性和相对丰富的物种在生态社区。这个模型是基于社区动态;移民,出生和死亡。损失社会取代了迁移或出生。

同样的,simulateHubbellRates还使用哈贝尔中性模型。出生在迁移是由metacommunity和替换由增长率衡量。事件之间的时间是替换的行列式。

自我组织不稳定(SOI)模型中可以找到simulateSOI它为社区和加速生成时间序列的随机模拟。

随机逻辑模型中使用simulateStochasticLogistic确定死和活在社区。

消费者资源社区仿真模型simulateConsumerResource需要使用攻无不克函数,它返回一个矩阵,其中包含每个物种的生产速度和消费利率。由此产生的矩阵作为资源消耗效率的决心。

社区丰富的模拟结果可以存储在矩阵SummarizedExperiment(@SE)类对象。构成了rowData包含其他字段,如关于样品的信息,和colData样本组成的元数据描述的样本,可以添加到SummarizedExperiment类对象。这可以通过转换函数convertToSE。

此外,TreeSummarizedExperiment可以创建类对象除了使用所需的分层信息SummarizedExperiment类对象。它也可以达到通过convertToSE。

详情:

转换后SummarizedExperiment或
TreeSummarizedExperiment模型可以用于:各种可视化功能miaViz下,许多分析工具可用米娅和时间序列分析工具miaTime。

miaViz安装

米娅安装

HubbellSE人口密度可以绘制plotAbundanceDensity函数miaViz。

更多的例子SummarizedExperiment对象操作和分析可以发现https://microbiome.github.io/OMA/。

4会话信息

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