一、LEfSe 简介
LEfSe（Linear discriminant analysis Effect Size）是一种用于揭示微生物组差异的工具，主要用于挖掘群落中代表性生物标志物（biomarker）。该工具能够利用某些性状（如样本类别）对微生物的丰度进行筛选，并用线性判别分析（LDA）对这些生物标志物进行排序，便于分析人员进行挖掘和生物意义的发现。它广泛应用于微生物组学、药理学和生态学研究领域，成为揭示生物体群落结构和功能分子标记的可靠手段。
二、LEfSe 的特点
LEfSe 工具的主要特点如下：
1、高效性：LEfSe 能够在较短时间内处理大量的多维数据，支持高通量测序数据的解析和分析。
2、精度高：LEfSe 能够用 LDA 对生物标志物进行排序和挖掘，且排序结果具有高度的生物意义。
3、易于使用：LEfSe 的使用非常简便，只需要准备好输入文件，选择适当的参数设置，即可进行分析。
4、灵活性：LEfSe 可以处理不同类型的数据，包括多组实验数据、多级因素分析和多个样本的分析。
三、LEfSe 分析过程
LEfSe 分析通常包括以下步骤：
1、数据预处理：该步骤是指在进行分析之前，需要对原始数据进行修正、过滤和标准化，使其更加符合实际研究对象和研究问题的需要。
# 标准化处理，z-score 标准化
biom normalize -i otu_table.biom -o otu_table.normalized.biom --axis samples --inplace
# 剪枝，去除当前样品中不需要的特征（一些极低频的）
biom prune -i otu_table.normalized.biom -o otu_table.normalized_pruned.biom --min-count 10
2、分析设置：该步骤是指选择合适的参数设置，例如对应不同的样本类别，合理设置分组方案，设置 LDA 分析参数等。
# 导入 otu 表
biom convert -i otu_table.txt -o otu_table.biom --table-type="OTU table" --to-hdf5
#拆分分析，三组数据，按组别拆分
python split_otu_table.py in_otu_table.biom file_metadata.txt -s Group -o out
# 进行分析
run_lefse.py out/GroupA_desktop_otus.txt out/GroupA_mobile_otus.txt -a 0.05
3、数据分析：该步骤是指对数据进行生物标志物筛选和 LDA 排序，为后续的生物本质解释打下基础。
# 进一步进行松弛阈值设定，即论文中的 alpha 设为0.01
run_lefse.py final_otu_table.final.biom map.txt lefse_output/ -l 2 -c 2 -o 100000 -u 0.01 -s 0
4、结果展示：该步骤是对结果进行可视化展示，包括生成直方图、散点图、箱线图、热图或者加权网络分析图等。
lefse_plot_res.py lefse_output/lefse.res lefse_output/biomarkers.svg --dpi 1000
四、LEfSe 实际应用
LEfSe 工具可以应用于多个领域的研究和应用场景：
1、微生物组学研究：LEfSe 工具应用于微生物组研究，发掘了多种菌群与某些疾病的相关性，对治疗和预防微生物相关疾病有重要意义。
2、药物研发：LEfSe 工具可以用于分析药物的微生物效应，筛选微生物标志物，为药物的研发和治疗提供依据。
3、环境研究：LEfSe 工具可以应用于生态系统和环境研究，揭示生物体群落间的互动关系和功能状态。
五、总结
LEfSe 工具是一种有效的揭示微生物组差异的工具，具有高效性、高精度、易用性和灵活性等特点，广泛应用于微生物组学、药理学和生态学研究领域。通过对 LEfSe 工具的介绍和分析，我们可以更好地理解该工具的原理和应用，为相关领域的研究提供技术支持和方法论支持。
