INTERACTIVE_TAXONOMY

INTERACTIVE_TAXONOMY#

이 모듈은 WMS_TAXONOMY 모듈에서 생성된 분류학적 프로필을 탐색하고, 분석하기 위한 대화형 웹 인터페이스를 제공하는 metaFun 파이프라인의 일부입니다.

개요#

INTERACTIVE_TAXONOMY 모듈은 메타게놈 샘플의 분류학적 데이터를 시각화하고 분석하기 위한 동적인 웹 기반 플랫폼을 제공합니다. 이를 통해 연구자들은 분류학적 구성을 대화형으로 탐색하고, 샘플 간 프로필을 비교하며, 메타데이터 변수와 관련된 중요한 분류학적 패턴을 식별할 수 있습니다. 이 모듈은 WMS_TAXONOMY 모듈에서 생성된 Phyloseq 객체를 활용하여 프로그래밍 지식 없이도 고급 통계 분석과 맞춤형 시각화를 가능하게 합니다.

이 모듈은 WMS_TAXONOMY에서 --analysiscolumn 매개변수를 지정하는 대안을 제공하여, 사용자가 미리 결정하는 대신 다양한 메타데이터 변수를 대화형으로 탐색할 수 있도록 합니다.

모듈 실행#

# WMS_TAXONOMY 결과로 기본 사용법
(metafun) metafun -module INTERACTIVE_TAXONOMY -i results/metagenome/WMS_TAXONOMY

# 웹 인터페이스를 위한 사용자 지정 포트 지정
(metafun) metafun -module INTERACTIVE_TAXONOMY -i results/metagenome/WMS_TAXONOMY -p 8080

# 추가 메타데이터 파일 추가
(metafun) metafun -module INTERACTIVE_TAXONOMY -i results/metagenome/WMS_TAXONOMY -m updated_metadata.csv

이전 분석 열 지정 없이 실행하기

WMS_TAXONOMY를 --analysiscolumn을 지정하지 않고 실행했거나 0으로 설정한 경우에도, 이 대화형 모듈에서 포괄적인 통계 분석을 수행할 수 있습니다. 이 접근 방식은 분류학적 프로파일링을 다시 실행하지 않고도 다양한 메타데이터 변수를 탐색할 수 있는 유연성을 제공합니다.

모듈 작동 순서#

이 모듈은 다음 단계를 수행합니다:

  1. WMS_TAXONOMY 결과에서 분류학적 데이터 로드

    • Kraken2/Bracken 또는 sylph에서 생성된 phyloseq 객체 읽기

    • 분류학적 프로필과 샘플 메타데이터 통합

    • 향상된 분석 기능을 위해 microeco 객체로 변환

  2. 여러 분석 모듈이 있는 대화형 웹 서버 실행

    • 분류학적 시각화를 위한 Composition Explorer

    • 알파 및 베타 다양성 분석을 위한 Diversity Explorer

    • 통계 테스트를 위한 Differential Abundance Analysis

    • 특정 분류군 검사를 위한 Taxon Analyzer

    • 샘플 정보 분석을 위한 Metadata Explorer

  3. 대화형 구성 요소를 통한 온디맨드 분석 활성화

    • 동적 필터링 및 선택

    • 다른 메타데이터 변수로 통계 테스트

    • 맞춤형 시각화 옵션

    • 다운스트림 애플리케이션을 위한 데이터 내보내기

인터페이스 구성 요소#

웹 인터페이스는 각각 다른 유형의 분류학적 분석을 위한 특수 도구를 제공하는 여러 탭으로 나뉘어 있습니다.

메인 인터페이스 구조#

메인 인터페이스

① 데이터 소스 선택:

  • 로컬 및 서버 데이터 소스 간 전환

  • 애플리케이션에 Phyloseq 데이터가 로드되는 방식 제어

  • 분류학적 데이터를 로드하기 전 필수 첫 단계

② Phyloseq 로드 버튼:

  • WMS_TAXONOMY에서 생성된 Phyloseq 객체 로드 시작

  • 분류학적 프로필 및 관련 메타데이터 읽기

  • 분석 수행 전 필요함

③ 마스터 분석 실행 버튼:

  • 시각화를 위한 데이터를 처리하는 중요 구성 요소

  • 구성 분석을 위한 데이터 초기화

  • Composition Barplot 또는 Boxplot 시각화를 보기 전에 클릭해야 함

  • 다운스트림 분석을 위한 분류학적 데이터 준비

④ Composition Explorer 서브탭:

  • 다양한 구성 분석 도구에 접근할 수 있는 2차 탐색:

    • Metadata Explorer: 메타데이터 카테고리 전반에 걸친 샘플 분포 시각화

    • Taxon Analyzer: 개별 분류군 분포 검사

    • Composition Barplot: 분류학적 그룹의 상대적 분포 표시

    • Composition Boxplot: 그룹 간 주요 분류군 분포 표시

⑤ Composition Explorer 메인 탭:

  • 분류학적 구성 분석을 위한 1차 탐색 탭

  • 분류학적 프로필을 탐색하기 위한 도구 포함

  • 분류학적 분포 시각화 및 비교 가능

  • 메타데이터 변수별 샘플 구성 지원

⑥ Diversity Explorer 메인 탭:

  • 다양성 분석을 위한 1차 탐색 탭

  • 알파 및 베타 다양성 탐색을 위한 서브탭 포함:

    • Alpha Diversity Explorer: 샘플 내 다양성 메트릭 분석

    • Beta Diversity Explorer: 샘플 간 다양성 관계 검사

  • 통계 테스트 및 순서 방법 제공

⑦ DAA Analyzer 메인 탭:

  • Differential Abundance Analysis를 위한 1차 탐색 탭

  • Differential Abundance Analysis 도구 포함

  • 분류군과 메타데이터 간의 통계적으로 유의한 연관성 식별

  • 정교한 통계 모델링을 위한 MaAsLin2 통합

  • 중요한 발견을 위한 통계 출력 및 시각화 생성

탐색 및 분석 인터페이스 구성 요소#

메인 인터페이스

인터페이스는 특정 분석을 위한 서브탭이 있는 메인 탐색 탭으로 구성된 계층적 구조로 구성되어 있습니다. 위에 표시된 인터페이스의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

① 분류학적 계급 제어:

  • 시각화에 표시되는 상위 분류군 수 제어

  • 슬라이더로 포함할 분류학적 그룹 수 선택 가능

  • 드문 그룹을 제외하면서 주요 분류군에 집중하는 데 도움

  • 분석 필요에 따라 몇 개의 분류군에서 수십 개까지 조정 가능

  • 각 모듈에서 분석에 적합한 분류학적 계급 선택 가능

② 그림 크기 제어:

  • 시각화 요소의 전체 크기 조정

  • 더 나은 시각적 표현을 위한 그림 영역 크기 제어

  • 다양한 상황에서 그림을 준비할 때 특히 유용

  • 화면 해상도에 관계없이 적절한 크기 보장

③ 그림 구성 요소 패널:

  • 고급 시각화 기능에 접근 가능

  • 유사한 샘플을 그룹화하기 위한 클러스터링 옵션 제공

  • 좌표계 및 축 표현 제어

  • 시각화 요소의 미세 조정 가능

④ 텍스트 및 축 설정:

  • 제목, 라벨, 주석을 포함한 모든 텍스트 요소 제어

  • 최적의 가독성을 위한 글꼴 크기 조정

  • 축 제목 및 모양 수정

  • 축 라벨의 텍스트 방향 설정

⑤ 범례 구성 요소 제어:

  • 그림 범례의 모양 사용자 정의

  • 범례 제목 및 텍스트 크기 조정

  • 범례 위치 제어(오른쪽, 왼쪽, 위, 아래)

  • 명확성을 위한 범례 형식 수정

⑥ 내보내기 설정:

  • 다운로드된 파일의 그림 크기 치수 구성

  • 내보낸 시각화를 위한 픽셀 단위 너비 및 높이 설정

  • 여러 파일 형식 옵션 제공(PNG, JPEG, TIFF, PDF)

  • 모든 내보낸 그림에 대한 출판 품질 출력 보장

⑦ 알파 다양성 분석 패널:

  • 샘플 내 다양성 분석을 위한 제어

  • 방법 선택 제공(Shannon, Simpson 등)

  • 메타데이터 변수별 샘플 그룹화 허용

  • 대화형 그림 토글 및 색상 팔레트 선택 포함

  • 그룹 간 통계적 비교를 위한 옵션 제공

⑧ 베타 다양성 분석 패널:

  • 샘플 간 다양성 비교 설정

  • 변환 방법 선택 제공(Log10)

  • 거리 측정 옵션 제공(Bray-Curtis)

  • 분석을 위한 분류학적 계급 선택 제어

  • 메타데이터 기반 샘플 그룹화 허용

  • 순서 방법에 대한 옵션 포함

⑨ 차등 풍부도 분석 패널:

  • 분류학적 차이의 통계 테스트 설정

  • 메타데이터에서 고정 효과 선택 필요

  • 다중 테스트 보정 제어를 위한 옵션 제공

  • 유의성 필터링을 위한 임계값 설정 포함

  • 통계 결과의 대화형 시각화 제공

  • 비교를 위한 참조 수준 선택 제어

이러한 제어 패널은 함께 작동하여 분석적 엄격성을 유지하면서 출판 준비된 시각화를 생성할 수 있는 포괄적인 환경을 제공합니다.

매개변수#

매개변수

설명

기본값

참고

-i, --input

WMS_TAXONOMY 결과가 있는 입력 디렉토리

필수

phyloseq 객체가 포함된 WMS_TAXONOMY 출력 경로

-m, --metadata

추가 메타데이터 파일

선택 사항

통합할 업데이트된 또는 추가 메타데이터가 있는 CSV 파일

-p, --port

웹 인터페이스의 포트 번호

8050

기본 포트가 이미 사용 중인 경우 조정

--cpus

사용할 CPU 코어 수

4

계산 집약적인 작업용

입력 및 출력#

입력#

  • phyloseq 객체가 포함된 완료된 WMS_TAXONOMY 실행의 결과 디렉토리

  • 향상된 분석을 위한 CSV 형식의 선택적 추가 메타데이터 파일

출력#

  • 다양한 형식(PNG, PDF, SVG)의 내보낸 시각화

  • 통계 분석 결과(CSV, TSV)

  • 필터링된 분류학 테이블

  • 출판 준비된 그림

출력 디렉토리 구조#

생성된 파일은 타임스탬프가 지정된 출력 디렉토리에 저장됩니다:

출력 디렉토리 구조#
${launchDir}/results/interactive_taxonomy/YYYYMMDDHHMMSS/
├── exported_figures/                   # 내보낸 시각화
│   ├── taxonomic_barplot_[timestamp].pdf    # 스택 막대 그래프
│   ├── taxonomic_boxplot_[timestamp].pdf    # 특정 분류군에 대한 박스 플롯
│   ├── alpha_diversity_[timestamp].pdf      # 알파 다양성 그림
│   ├── beta_diversity_[timestamp].pdf       # 순서 그림
│   └── volcano_plot_[timestamp].pdf         # 차등 풍부도 그림
├── statistical_results/                # 통계 테스트 결과
│   ├── alpha_diversity_stats_[timestamp].csv  # 알파 다양성 통계
│   ├── beta_diversity_stats_[timestamp].csv   # PERMANOVA 결과
│   ├── differential_abundance_[timestamp].csv # MaAsLin2 결과
│   └── correlation_results_[timestamp].csv    # 상관 분석 
└── exported_data/                      # 내보낸 데이터 테이블
    ├── filtered_taxa_[timestamp].csv       # 필터링된 분류군 테이블
    ├── raw_metadata_[timestamp].csv        # 메타데이터 테이블
    └── normalized_counts_[timestamp].csv   # 정규화된 풍부도 테이블

인터페이스 구성 요소#

탭별 분석 설계

이 인터페이스의 모든 분석은 각 탭 내에서만 적용되도록 설계되었습니다. 각 분석 모듈은 독립적으로 작동하므로:

  • 한 탭에서 변경된 설정은 다른 탭의 분석에 영향을 미치지 않습니다

  • 각 탭은 자체 상태와 구성을 유지합니다

  • 한 탭에서 생성된 결과는 해당 탭의 분석에 특정합니다

  • 이 모듈식 설계는 간섭 없이 다른 매개변수로 다른 분석을 동시에 실행할 수 있도록 합니다

유일한 예외는 여러 시각화 탭의 데이터를 초기화하는 마스터 분석 실행 버튼을 제공하는 마스터 컨트롤러 패널입니다.

Composition Explorer#

이 다용도 분석 모듈에는 네 가지 고유한 분석 도구가 포함되어 있습니다:

  1. Metadata Explorer:

    • 메타데이터 카테고리 전반에 걸친 샘플 분포를 시각화합니다

    • 샘플 전체에 걸친 메타데이터 변수의 분포 제공

    • 데이터셋의 주요 특성 식별

    • 메타데이터 변수 간의 가능한 상관관계 표시

    • 추가 탐색을 위해 특정 관심 샘플 그룹 선택

  2. Taxon Analyzer:

    • 개별 분류군에 대한 정보 표시

    • 특정 분류학적 그룹의 상세 분석

    • 조건별 풍부도 패턴 비교

    • 분류학적 계급 전반에 걸친 풍부도 탐색

    • 콜라 그림 및 박스플롯을 사용한 그룹 간 통계 비교

  3. Composition Barplot:

    • 전체 샘플의 분류학적 구성 시각화

    • 상대적 및 절대적 풍부도 시각화 제공

    • 범주형 메타데이터 변수별 샘플 그룹화

    • 여러 샘플 간의 다양한 분류학적 조합 쉽게 식별

    • 샘플 및 그룹 간의 주요 분류학적 차이 강조

  4. Composition Boxplot:

    • 메타데이터 그룹 간의 분류군 풍부도에 대한 통계 비교

    • 분류군 특정 비교 수행

    • 그룹 간의 유의한 차이 식별

    • 생물학적 특성과 관련된 분류군 탐색

    • 변동성 및 통계적 차이 시각화

Diversity Explorer#

이 모듈은 두 가지 주요 유형의 다양성 분석을 제공합니다:

  1. Alpha Diversity Explorer:

    • 샘플 내 다양성(리치니스 및 이벤니스) 분석

    • Shannon, Simpson, Chao1 등의 다양한 다양성 메트릭 지원

    • 메타데이터 변수별 세분화된 다양성 비교

    • 박스플롯, 바이올린 플롯, 산점도를 포함한 다양한 시각화 옵션

    • 자동화된 통계 테스트 및 유의성 표기

  2. Beta Diversity Explorer:

    • 샘플 간 다양성 유사성 및 차이 분석

    • PCoA, NMDS, UMAP 등 다양한 순서 방법 지원

    • Bray-Curtis, Jaccard, UniFrac 등 여러 거리 메트릭 옵션

    • 그룹 간 분리에 대한 PERMANOVA 통계 테스트

    • 2D 및 3D 순서 그림의 대화형 탐색 가능

Differential Abundance Analysis (DAA)#

이 강력한 분석 모듈은 다음 기능을 제공합니다:

  • 메타데이터 변수와 관련된 분류 특성 식별

  • 생물학적으로 의미 있는 효과 탐지를 위한 MaAsLin2 통합

  • 다양한 통계 모델 옵션(선형, 로지스틱 등)

  • p-값 조정 및 변환 방법 선택

  • 화산 그림, 히트맵, 박스플롯 시각화

  • 통계 결과 테이블 필터링 및 내보내기

주요 워크플로우#

INTERACTIVE_TAXONOMY 모듈을 효과적으로 사용하려면:

  1. 데이터 로드:

    • 데이터 소스 선택(로컬 또는 서버)

    • “Load Phyloseq” 버튼 클릭

    • 성공적으로 로드되었을 때 확인 메시지 확인

  2. 분석 실행:

    • 분석 설정 구성(분류학적 계급, 메타데이터 그룹 등)

    • “Run Analysis” 버튼 클릭

    • 분석 완료 대기

  3. 시각화 및 탐색:

    • 탭 인터페이스를 사용하여 다양한 분석 모듈 사이를 이동

    • 시각화 설정을 조정하여 그림 맞춤 설정

    • 필요에 따라 다운스트림 분석을 위해 그림 및 데이터 내보내기

  4. 고급 분석:

    • 차등 풍부도 분석을 위한 통계 모델 적용

    • 메타데이터 변수와 분류학적 특성 간의 연관성 식별

    • 계층적 분석을 통해 관찰된 패턴의 생물학적 의미 해석

이 워크플로우는 메타게놈 데이터의 심층 분석을 가능하게 하여 연구자가 완전하고 철저한 메타게놈 프로파일링 연구를 수행할 수 있도록 합니다.

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