Controlling taxa abundance improves metatranscriptomics differential analysis.
Controlling taxa abundance improves metatranscriptomics differential analysis.
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DOI：
10.1186/s12866-023-02799-9
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发表时间：
2023-03-07
期刊：
影响因子：
4.2
通讯作者：
Ma, Li
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ji, Zhicheng;Ma, Li
分析元转录组学数据的一个常见任务是在多个样品组中识别具有差异RNA丰度的微生物代谢途径。利用来自配对宏基因组学数据的信息，一些差异方法控制DNA或分类群丰度，以解决它们与RNA丰度的强相关性。然而，目前尚不清楚是否需要同时控制这两个因素。我们发现，当DNA或类群丰度被控制时，RNA丰度仍然与另一个因素有很强的部分相关性。在模拟研究和真实的数据分析中，我们证明了与仅控制一个因素相比，同时控制DNA和分类群丰度会导致上级性能。为了充分解决元转录组学数据分析中的混杂效应，需要在差异分析中控制DNA和分类群丰度。在线版本包含补充材料，可通过10.1186/s12866-023-02799-9获得。
A common task in analyzing metatranscriptomics data is to identify microbial metabolic pathways with differential RNA abundances across multiple sample groups. With information from paired metagenomics data, some differential methods control for either DNA or taxa abundances to address their strong correlation with RNA abundance. However, it remains unknown if both factors need to be controlled for simultaneously. We discovered that when either DNA or taxa abundance is controlled for, RNA abundance still has a strong partial correlation with the other factor. In both simulation studies and a real data analysis, we demonstrated that controlling for both DNA and taxa abundances leads to superior performance compared to only controlling for one factor. To fully address the confounding effects in analyzing metatranscriptomics data, both DNA and taxa abundances need to be controlled for in the differential analysis. The online version contains supplementary material available at 10.1186/s12866-023-02799-9.
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