02 Aug

icqa 예제 풀이

그것은 방법의 감도에 따라 달라집니다 … 10l는 exmaple에 대한 50l보다 적은 양의 타액을 가질 것입니다 : 10l 샘플이 2mg 단백질을 포함하는 경우 50l는 10mg을 포함합니다. 비교, 즉 샘플 1및 OTU1 샘플 2의 OTU1은 동일하지 않습니다. DADA2는 앰플리톤 서열 변이체를 정확하게 해결하고 정확한 DNA 서열이 일관된 라벨이기 때문에 DADA2에 의해 독립적으로 처리된 다음 결합할 수 있으며 이것이 기본 동작입니다. 독립적인 샘플 처리에는 두 가지 주요 장점이 있습니다: 계산 시간은 샘플 수에 선형이며 메모리 요구 사항은 샘플 수와 일치합니다. 그러나 풀링을 사용하면 샘플 간에 정보를 공유할 수 있으므로 한 샘플에서 단일톤 또는 더블톤으로 존재했지만 샘플 간에 여러 번 존재했던 희귀 변형을 쉽게 해결할 수 있습니다. 풀링된 샘플 추론은 dada(…, pool=TRUE)를 호출하여 지원됩니다. 선형 시간으로 전체 풀링을 근사화하는 버전 1.8에 도입된 의사 풀링 접근 방식도 참조하십시오. dada 함수는 dada2 패키지의 핵심에 고해상도 샘플 추론을 구현합니다.

다다(dada)는 앰플리톤 서열 변이체(ASV)를 정확하게 해결하기 때문에 최종 시퀀스 테이블에서 샘플을 조합하기 전에 샘플을 별도로 분석할 수 있습니다. 그러나 dada 함수를 사용하면 샘플을 함께 샘플 추론으로 풀화할 수도 있습니다. 여기서는 이러한 기능을 시연하고 풀링의 장단점에 대해 설명합니다. 기본 샘플별 추론을 사용하여 샘플을 처리하는 것으로 시작해 보겠습니다: 샘플을 풀로 보면 표준 편차와 분산을 어떻게 계산합니까? 본질적으로 당신은 할 수없는 감사합니다 – 당신은 당신이 당신의 컨트롤에 비교할 수있는 더 많은 샘플 (그룹)을 얻을 필요가있다. 예상대로 풀링은 희귀 변이체를 감지하는 전력 증가로 인해 몇 가지 앰플리톤 시퀀스 변이체(ASV)를 더 검출했습니다. 대부분의 ASV및 대부분의 읽기(>99%) 일반적으로 이러한 메서드 간에 할당됩니다. 두 방법 중 어느 쪽이든 샘플링된 커뮤니티를 정확하게 재구성할 수 있습니다. 그리고 우리는이 샘플에서 오류 율을 배울 수 있습니다 : 예 물론 우리는 같은 방법으로 테스트 및 제어 그룹을 처리해야합니다….

우리는 특정 샘플에 대한 샘플의 50 마이크로L을 필요로하지만 우리는 각 주제에서 10 마이크로 L을 받고있다면 …