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多組學聯合分析專題 | 微生物組+代謝組

邁維代謝

2022.5.24

?前言

微生物組能夠篩選出菌群結構差異與豐度差異，并且可以預測或者注釋菌群功能差異，代謝組則是菌群與宿主互作功能的直接反映，兩者相輔相成。將代謝組與微生物組研究融合，可以更好的了解微生物菌群如何通過菌群代謝及與宿主共代謝來影響宿主的代謝狀態。

分別進行微生物組和代謝組分析以后，運用多組學分析技術，將微生物組學數據和代謝組數據進行關聯分析，深入探究疾病發展機理，微生物與動植物互作機制等，微生物組與代謝組聯合分析的大致流程圖如下所示：

結果展示：

一. 差異微生物和代謝物的 Spearman /Pearson相關性聚類熱圖

Spearman斯皮爾曼等級相關和Pearson皮爾森相關系數，都是在多組學聯合分析時常用的相關性度量方法，由于生物體調控方式和高通量數據的復雜性，無法確定哪一種相關性計算方式最佳，提供兩種分析策略，可根據需求選擇。

對差異微生物和差異代謝物進行相關性分析，計算微生物和代謝物的Spearman/Pearson相關系數，通過聚類熱圖展示差異微生物與差異代謝物的相關性情況。相關系數取值范圍為[-1,1]，正數表示正相關，負數表示負相關，絕對值越大相關性越大。中間的熱圖展示的是差異微生物與差異代謝物的相關性大小。橫坐標表示代謝物，縱坐標表示微生物，其中*表示相關系數顯著性檢驗的P值<0.05，**表示P值<0.01。右邊熱圖展示的是不同分類水平上微生物的豐度，下邊的熱圖展示的是代謝物的豐度。微生物和代謝物的豐度數據均使用Z-Score標準化。

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差異微生物與差異代謝物的相關性聚類熱圖

二. Top20 差異代謝物與微生物的相關性熱圖

提取VIP最大的前20個差異代謝物與微生物的相關性數據繪制熱圖，行為微生物，列為代謝物。紅色橢圓表示正相關，藍色橢圓表示負相關。相關性絕對值越大，橢圓越細。空白格子表示顯著性P值大于0.05。

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Top20差異代謝物與微生物的Spearman 相關性熱圖

三. 相關性散點圖

相關性散點圖是相關性分析中常用的一種直觀分析方法，能夠直觀地反映兩個變量之間的關系趨勢。散點圖反映的是某個顯著性差異的微生物與代謝物之間的相關性。如果兩者之間完全相關，數據點全落在擬合直線上；如果部分相關，數據點則落在直線的兩側；如果不相關，則兩個變量的數據點分布分散，無任何規律。將相關性系數|r|>= 0.8 且顯著性檢驗的pvalue <0.05的微生物和代謝物繪制相關性散點圖，橫坐標表示微生物的相對豐度，縱坐標表示代謝物的相對表達量，點代表樣本，不同顏色代表不同分組，左上角的r為相關系數，p值為該相關性的顯著性水平。

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差異微生物與差異代謝物的Spearman 相關性散點圖

四. 相關性和弦圖

和弦圖是一種展示數據間相互關系的可視化方法，節點數據沿圓周徑向排列，節點之間使用帶權重（有寬度）的弧線連接。選取相關性|r|>= 0.8 且相關系數顯著性檢驗的pvalue < 0.05 的數據繪圖，弦連接（link）的寬度表示所連接的兩個對象的相關性大小，link越寬，相關性絕對值越大。粉紅色表示正相關性，藍色表示負相關性。

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差異微生物與差異代謝物的Spearman 相關性和弦圖

五. 相關性網絡圖

網絡圖可以用于展示微生物和代謝物之間的相關關系，為研究顯著差異的微生物與代謝物之間的相關性提供了一個新的視角。選取相關性|r|>= 0.8 且顯著性檢驗pvalue < 0.05的相關性數據繪制網絡圖。代謝物以粉紅色表示，微生物以淺綠色表示。微生物與代謝物之間的連接表示相關性，紅色表示正相關，藍色表示負相關，線條越粗表示相關性越大。動態網絡圖中節點大小表示度的大小，即連接的邊越多，節點越大。