批量计算微生物alpha多样性

批量生成多个矩阵
批量导入数据
定义计算微生物alpha多样指标的函数
批量导出excel

为什么要写这个函数？因为微生物群落的数据测序完后，通常都是以otu或者asv等分类单元的丰度数据，抽平后的长度一般也在几万行。当你的数据量较大，需要多次读入+导出，并且还需要计算微生物α多样性指标，可使用这个函数来完成。为了减少重复代码及减轻工作量。这里主要涉及内容： 批量导入数据+ 定义计算微生物α多样性主要指标的函数+ 批量导出。这里使用构建的虚拟数据完成以下过程。

批量生成多个矩阵

定义函数随机生成N个矩阵（n行，n列）

# 这里定义函数生成随机矩阵，来模拟otu数据
random_matrix <- function(seed, n, nrow, ncol) { #主要的函数体set.seed(seed) #只要涉及随机数都需要设定种子df = list() #生成一个空的df为list()结构otu = paste0("otu_", 1:ncol) #设置OTU idsample = paste0("sample_", 1:nrow) #设置samples idfor (i in 1:n) { #第一次循环，是为了生成矩阵df[[i]] = matrix(NA,nrow,ncol) #循环生成N个矩阵并装进df这个list()中df[[i]] = data.frame(df[[i]]) #将list转成数据框结构，以便添加行名和列名colnames(df[[i]]) = otu #对df所有数据框赋值列名rownames(df[[i]]) = sample #赋值行名for (j in seq_along(df[[i]])) { #嵌套循环df[[i]][j] = sample(0:300,nrow,replace = T) #前面生成的矩阵是NA空值，这里循环生成N行、N列0~300的随机数} #list()中 df[[]][] 前面的双括号表示读取到哪个矩阵，后面单括号表示读取该矩阵的哪一列}return(df) #返回给df
}#生成6个矩阵，每个矩阵10行，200列
data <- random_matrix(seed = 1, n = 6, nrow = 10, ncol= 200) # n nrow ncol 可以根据自己的喜好，随便设定

这是生成出来总的data（list结构），并显示第一个数据集中的数据情况：

批量导入数据

我们将刚刚生成的数据直接以不同sheet的形式一次性导出至一个excel中

write.xlsx(data, "mydata.xlsx", append=T, rowNames=T) # 记得选择append=T，这可以多个sheet生成到一个excel中。

批量导入同excel中的多个sheet

library(tidyverse)
sheet.index <- c(1:6) #1至6个sheet 6可以才成n 这里根据自己的excel中的情况修改
re <- map(sheet.index, ~ read.xlsx("mydata.xlsx", sheet=. )) #一次性导入excel中1到6个sheet
str(re) #可以查看到导入的数据集是list结构，其中包含6个data.frame，也就是6个sheet

记得将第一列sample样本赋值到rowname并删除

定义计算微生物alpha多样指标的函数

alpha_diversity <- function(x){library(vegan) #由于α多样性有些指标需要基于vegan包 这里加载R包x = data.matrix(x) #转换矩阵shannon = diversity(x,index="shannon") #香浓指标richness = specnumber(x) #丰富度simpson = diversity(x, index = "simpson") #辛普森指数Chao1 = estimateR(x)[2,] #Chao1指数eveness = shannon / log(richness) #均匀度a = data.frame(shannon, richness,simpson,Chao1,eveness) #用数据框打包计算的结果return(a)
}

#构建一个list来装对应不同sheet中计算alpha多样性的结果
b <- list()
#循环计算sheet的过程
for(i in seq_along(re)){b[[i]] <- alpha_diversity(re[[i]]) #循环计算re这个list()中每个数据框并装到b列表中
}
#查看结果
head(b)

批量导出excel

for(i in 1:6){sample <- paste0("sample_", 1:nrow(re[[i]])) #这里生成对应数据集中行行数的样本名rownames(b[[i]]) <- sample #并赋值给b数据集中每个data.frame作为行名write.xlsx(b, file = "C:/Users/Zz/Desktop/a.xlsx", append=T, rowNames=T) #输出所有计算结果并导出至一个excel中
}

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