概要

• 相関（cooccurrence/corellation）に基づく計算（SparCC etc... ）と共分散（Covariance）に基づくもの（SpiecEasi etc...）がある

  • 相関に基づく

• 相関に基づく計算では、超複雑なネットワークとなるため、簡素化（Rarefy）することにより、関係把握が容易になる

  • SpiecEasi（Kurtz et al 2019）

• "0"が過多なデータ（zero-infrated data）に適した方法がある

  • MAGMA (Cougoul et al 2019)

1. SCNIC package

：Sparse Cooccurrence Network Investigation for Compositional Data [相関(correlation/Cooccurrence)に基づく]）(Shaffer et al. 2020) 

• Qiime2用の共起ネットワーク分析ツールのモジュール、q2-SCNICで使用可能

仮定条件

• • ①ASV(OTU)多様性が高い ②真の相関ネットワークは疎である

  • 対数変換したASV間の分散を用いて真のASV分散を概算

  • サンプル毎のリード数を、サブサンプリングにより正規化（希薄化）

  • SparCC（Friedman and Alm 2015）でCompositional data（組成データ）の相関係数を計算

ref. : SCNIC解説（日本語）

Compositional dataの解説（日本語）: (Ohta and Arai 2006)

CONDA installation

ref.: https://github.com/shafferm/SCNIC

condaコマンドの使い方

ref.: https://qiita.com/yasushi-jp/items/7ce0975db7a7e9ac7991

condaの全てのパッケージをupdateしておく

% conda update --all

仮想環境一覧を表示

% conda info -e

q2-SCNICのインストール

q2-SCNICには2つある？

• shafferm/ : 古い？

ref.: https://github.com/shafferm/q2-SCNIC/blob/master/community_tutorial.md

• lozuponelab/q2-SCNIC（shafferm/q2-SCNICの分家）

ref.: https://github.com/lozuponelab/q2-SCNIC

1. SCNICをinstall

fastsparとparallelをインストールしておくとよい？

% conda install -c bioconda -c conda-forge fastspar #(長い...)

新しくSCNIC環境の構築

% conda create -n SCNIC phyton=3 scnic 

←エラー PackagesNotFoundError: not available from current channels: -scnic

% pip install scnic # → OK

2. プラグイン, q2-SCNIC,をインストール

% pip install git+https://github.com/lozuponelab/q2-SCNIC.git

% qiime dev refresh-cache #Qiime2のリフレッシュ

3. 確認

% qiime SCNIC --help

QIIME2 on R

QIIME2とRの関係は以下のHPがわかりやすい

https://qiita.com/xvtyzn/items/6a008b61d852dcbaed57

RにQIIME2パッケージをインストールする（GitHub）

https://github.com/jbisanz/qiime2R/blob/master/README.md

• xfun package（Encoder?）が必要なら予めインストールしておく

• igraph packageはgfortranと依存関係がある。OS依存のインストーラーをDLし、予めインストールしておく

R% if (!requireNamespace("devtools", quietly = TRUE)){install.packages("devtools")}

R% devtools::install_github("jbisanz/qiime2R")

QIIME2 on Linux

.qzaファイル

.qzaファイルを可視化するには、.qza → .biom → .tsvへと変換する

.qza → .biom

% qiime tools export 

--input-path [FILE.qza]

--output-path [DIR]

.biom → .tsv

% biom convert

-i [FILE.biom]

-o [FILE.txv]

--to-tsv

-----Yet tested ----- プライマーの除去

% qiime cutadapt trim-paired

--i-demultiplexed-sequences [.qza]

--p-front-f XXXXXXXXXXXXX

--p-front-r XXXXXXXXXXXXX

--o-trimed-sequences [.qza]

----------//

Identifier-based filtering

ref. https://docs.qiime2.org/2020.2/tutorials/filtering/

☞ table.qzaから、特定のsample (Library)、もしくはfeature (ASV)を操作（除去・結合）する

• filter-samples ... 抽出する"sample"の.tsvに基づく

• filter-features ... 抽出する"feature"の.tsvに基づく

% qiime feature-table filter-features 

--m-metadata-file asv-select.tsv 

--i-table table.qza 

--o-filtered-table table_filtered.qza

• asv-select.tsv ... 1行目に列名を含むASV名のリスト（列名は何でも良い）

例）feature id (feature-id, featureid, id, etc...)

q2-SCNICの使い方

ネットワーク表示ソフトが必要: Cytoscape, Gephi, igraph (in R) etc...

• Cytoscapeは公式HPからインストーラーをDLする（URL: www.cytoscape.org）

• Gephi 0.9.2 on Linux [unconpatible on java 8 vs 11], Mac 

データ：.qza形式のtable

1. 相関係数の計算

全ASVのペアワイズ 相関係数を計算（SparCC法）

% qiime SCNIC calculate-correlations 

--i-table [FILE.qza]

--p-method sparcc

--o-correlation-table [FILE:correls.qza]

2. 相関があるASV間のネットワーク（モジュール）のクラスタリング

% qiime SCNIC make-modules-on-correlations

  --i-correlation-table correls.qza

  --i-feature-table table.qza

  --p-min-r .35

  --o-collapsed-table collapsed.qza \

  --o-correlation-network net.modules.qza \

  --o-module-membership membership.qza

3. 
   

4. ネットワークの可視化

% mkdir [DIR:Extr]

% qiime tools extract 

    --input-path net.modules.qza

    --output-path [DIR:Extr]

Gephiで可視化する(ver 0.9.2)

☞ [DIR:Extr]内に作成された[network.gml]を開く

微生物群集統計解析

Qiime2を用いた16S rRNAアンプリコン解析 

ANCOM (analysis of composition of microbiomes) (Mandal et al 2015)

Additional software

Visualization

• Gephi-0.9.2

ref. （英語） : https://gephi.org

ref.（日本語）: http://oss.infoscience.co.jp/gephi/gephi.org/index.html

クイックスタート ☞ http://oss.infoscience.co.jp/gephi/gephi.org/users/quick-start.1.html

ユーザー向け ☞ http://oss.infoscience.co.jp/gephi/gephi.org/users/index.html

• • Windows, Mac, Linuxで使用できるJava JREソフト

  • スタート方法

%  ./bin/gephi

☞ java8が正式サポート → java 11もサポートされた(2021.12)

☞  javaの切り替え

% sudo update-alternatives --config java

% sudo update-alternatives --auto java

使い方リンク☞

https://kateto.net/wp-content/uploads/2016/04/Gephi%20Handout%20Sunbelt%202016.pdf

Phyloseq

ref. Ushio's blog (基本的使用方法)

ref. 疫学とR（phyloseqのデータ作成）

ref. GitHub

ref. Phyloseq tutorial (Vaulot's GitHub)

ref. Rで学ぶデータサイエンス8（ネットワーク解析）