LDA差异贡献分析（LEfSe方法）

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简介：
简介：LEfSe是一种用于识别高维数据集中显著性差异特征的工具，特别适用于微生物组学研究中通过LDA算法放大关键分类群的差异。 LDA（线性判别分析）差异贡献分析与PCA的主要区别在于：PCA仅将整组数据映射到最能表示该数据的坐标轴上，并不使用任何内部分类信息，属于无监督方法；而LDA则利用了不同类别之间的关系，是一种有监督的方法。它结合显著性差异标准测试（克鲁斯卡尔-沃利斯检验和两两Wilcoxon测试）及线性判别分析进行特征选择。除了识别重要特征外，还能依据效应值对功能特性排序，并解释大部分的生物学差异。 LDA分析主要用于寻找组间丰度上有显著差异的物种，这类物种可以称为生物标记物（biomarkers）。这种分析方法特别适用于微生物研究领域。

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LDA差异贡献分析（LEfSe方法）

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简介：LEfSe是一种用于识别高维数据集中显著性差异特征的工具，特别适用于微生物组学研究中通过LDA算法放大关键分类群的差异。 LDA（线性判别分析）差异贡献分析与PCA的主要区别在于：PCA仅将整组数据映射到最能表示该数据的坐标轴上，并不使用任何内部分类信息，属于无监督方法；而LDA则利用了不同类别之间的关系，是一种有监督的方法。它结合显著性差异标准测试（克鲁斯卡尔-沃利斯检验和两两Wilcoxon测试）及线性判别分析进行特征选择。除了识别重要特征外，还能依据效应值对功能特性排序，并解释大部分的生物学差异。 LDA分析主要用于寻找组间丰度上有显著差异的物种，这类物种可以称为生物标记物（biomarkers）。这种分析方法特别适用于微生物研究领域。

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