【数据分析】探索婴儿年龄变化对微生物群落（呼吸道病毒和细菌病原体）结构的影响
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文章目录
- 介绍
- 1. 混合效应逻辑回归模型
- 2. 随机森林模型
- 3. Maaslin2 分析
- 加载R包
- 数据下载
- 导入数据
- 数据预处理
- 混合效应逻辑回归模型分析微生物群落结构随年龄的变化
- 随机森林模型预测病原体定植
- Maaslin2 分析评估呼吸道病毒感染对微生物组的影响
- 总结
- 系统信息
介绍
本教程基于博茨瓦纳婴儿微生物组研究项目，详细介绍了如何使用 R 语言进行呼吸道病毒与细菌病原体的分析。该研究旨在探索婴儿鼻咽部微生物群落结构随年龄的变化、呼吸道病毒感染对微生物群落的影响，以及微生物特征对病原体定植的预测能力。通过一系列复杂的数据处理、统计建模和机器学习方法，本教程将逐步展示如何从原始数据中提取有价值的信息，揭示微生物组与呼吸道健康之间的潜在联系。教程内容涵盖了数据预处理、混合效应逻辑回归模型、随机森林模型以及 Maaslin2 分析等多个方面，旨在为微生物组研究者提供一个完整的分析流程示例。
混合效应逻辑回归模型、随机森林模型以及 Maaslin2 分析的原理
1. 混合效应逻辑回归模型
原理：
混合效应逻辑回归模型是一种用于分析二分类响应变量的统计模型，特别适用于处理具有层次结构或相关性的数据。该模型结合了固定效应和随机效应：
- 固定效应：表示对所有观测值都相同的变量