← Back to branch summary

~ubuntu-branches/ubuntu/trusty/qiime/trusty

« back to all changes in this revision

Viewing changes to doc/tutorials/procrustes_analysis.rst

  • Committer: Package Import Robot
  • Author(s): Andreas Tille
  • Date: 2013-06-17 18:28:26 UTC
  • mfrom: (9.1.2 sid)
  • Revision ID: package-import@ubuntu.com-20130617182826-376az5ad080a0sfe
Tags: 1.7.0+dfsg-1
Upload preparations done for BioLinux to Debian

Show diffs side-by-side

added added

removed removed

Lines of Context:
doc/tutorials/procrustes_analysis.rst
31
31
        screen
32
32
        cd moving_pictures_procrustes_demo
33
33
 
 
34
Defining reference filepaths with environment variables
 
35
-------------------------------------------------------
 
36
 
 
37
Through-out this tutorial we make use of a reference sequence collection, tree, and taxonomy derived from the Greengenes database. As these files may be store in different locations on your system, we'll define them as environment variables using the paths as they would be if you're running in a QIIME virtual machine (e.g., on AWS or with the Virtual Box). We'll then reference the environment variables through-out this tutorial when they are used. If you're not working on either of these systems, you'll have to modify these paths. Run the following::
 
38
 
 
39
        export QIIME_DIR=$HOME/qiime_software
 
40
        export reference_seqs $QIIME_DIR/gg_otus-4feb2011-release/rep_set/gg_97_otus_4feb2011.fasta
 
41
        export reference_tree $QIIME_DIR/gg_otus-4feb2011-release/trees/gg_97_otus_4feb2011.tre
 
42
        export reference_tax $QIIME_DIR/gg_otus-4feb2011-release/taxonomies/greengenes_tax.txt
 
43
 
 
44
 
 
45
 
34
46
Pick OTUs on Illumina data and generate an OTU table (including taxonomic assignment of samples)::
35
47
        
36
 
        pick_reference_otus_through_otu_table.py -i ./subsampled_illumina_seqs.fna -o ./illumina_ucrC/ -r /software/gg_otus-4feb2011-release/rep_set/gg_97_otus_4feb2011.fasta -t /software/gg_otus-4feb2011-release/taxonomies/greengenes_tax.txt -aO8 -p ./otu_params.txt
 
48
        pick_closed_reference_otus.py -i ./subsampled_illumina_seqs.fna -o ./illumina_ucrC/ -r $reference_seqs -t $reference_tax -aO8 -p ./otu_params.txt
37
49
 
38
50
Determine the number of sequences per sample and related statistics. You'll want to choose an even sampling depth for the beta diversity analysis from these data. In this tutorial we choose the smallest number of sequences per sample (239).
39
51
 
40
52
::
41
53
        
42
 
        per_library_stats.py -i ./illumina_ucrC/uclust_ref_picked_otus/otu_table.biom
 
54
        print_biom_table_summary.py -i ./illumina_ucrC/uclust_ref_picked_otus/otu_table.biom
43
55
 
44
56
Compute UniFrac distances between samples, run principal coordinates analysis, and build 3D PCoA plots::
45
57
        
46
 
        beta_diversity_through_plots.py -i ./illumina_ucrC/uclust_ref_picked_otus/otu_table.biom -e 239 -o ./illumina_ucrC/bdiv_even239/ -t /software/gg_otus-4feb2011-release/trees/gg_97_otus_4feb2011.tre -m ./illumina_map.txt -aO8 -p ./bdiv_params.txt --suppress_2d_plots
 
58
        beta_diversity_through_plots.py -i ./illumina_ucrC/uclust_ref_picked_otus/otu_table.biom -e 239 -o ./illumina_ucrC/bdiv_even239/ -t $reference_tree -m ./illumina_map.txt -aO8 -p ./bdiv_params.txt --suppress_2d_plots
47
59
 
48
60
Repeat the above steps on the 454 data::
49
61
 
50
 
        pick_reference_otus_through_otu_table.py -i ./subsampled_454_seqs.fna -o ./454_ucrC/ -r /software/gg_otus-4feb2011-release/rep_set/gg_97_otus_4feb2011.fasta -t /software/gg_otus-4feb2011-release/taxonomies/greengenes_tax.txt -aO8 -p ./otu_params.txt
51
 
        per_library_stats.py -i ./454_ucrC/uclust_ref_picked_otus/otu_table.biom
52
 
        beta_diversity_through_plots.py -i ./454_ucrC/uclust_ref_picked_otus/otu_table.biom -e 135 -o ./454_ucrC/bdiv_even135/ -t /software/gg_otus-4feb2011-release/trees/gg_97_otus_4feb2011.tre -m ./454_map.txt -aO8 -p ./bdiv_params.txt --suppress_2d_plots
 
62
        pick_closed_reference_otus.py -i ./subsampled_454_seqs.fna -o ./454_ucrC/ -r $reference_seqs -t $reference_tax -aO8 -p ./otu_params.txt
 
63
        print_biom_table_summary.py -i ./454_ucrC/uclust_ref_picked_otus/otu_table.biom
 
64
        beta_diversity_through_plots.py -i ./454_ucrC/uclust_ref_picked_otus/otu_table.biom -e 135 -o ./454_ucrC/bdiv_even135/ -t $reference_tree -m ./454_map.txt -aO8 -p ./bdiv_params.txt --suppress_2d_plots
53
65
 
54
66
Perform Procrustes analysis::
55
67
        
61
73
 
62
74
There will now be several results of interest. For the Procrustes analysis you can find the statistical results in ``./454_v_illumina/unweighted_unifrac_pc_unweighted_unifrac_pc_procrustes_results.txt`` and you can view the Procrustes plot by opening ``./454_v_illumina/plots/pc1_transformed_3D_PCoA_plots.html`` in a web browser.
63
75
 
64
 
    
 
 
b'\\ No newline at end of file'
 
76
 
 
77
Comparing data sets with different sample ids
 
78
---------------------------------------------
 
79
 
 
80
In the cases described here, we always have the same samples in our two principal coordinate matrices. If that is not the case for your study, you'll need to pass a sample id mapping file (**which is different from a QIIME metadata mapping file**). For a description of this file format, see :ref:`sample_id_map`.