使用具有×雙端化學的機

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[size=14.6667px]器對合並的文庫進行測序。序列處理聚類和過濾通過內部指令碼使用條形碼序列對所得序列進行多路分解。對於乾旱資料的情況我們下載了短讀存檔專案編號的序列。對序列進行質量過濾然後使用軟體將其組裝成完整的重疊群。任何包含不明確鹼基或長度超過個的序列均被從分析中丟棄。使用管道對照由代表性序列資料庫版本_組成的“串聯體”將高質量序列聚類成版本_然後組裝成表。該表經過過濾以去除質體和線粒體。[size=14.6667px]

[size=14.6667px]為了考慮樣品之間的測序深度差異將每個樣品中的每個除以相應樣品的總測序深度然後乘以得到以每千為單位的相對丰度。從表中過濾掉少於樣本中出現的圖。這一過程將總數從個分類單元減少到個分類單元。由此產生的個分類單元用於分析。統計分析所有統計分析WhatsApp 資料庫[size=14.6667px]均使用版本進行。除非另有說明我們確定ɑ=時的統計顯著性並在適當的情況下使用方法對多重假設檢驗進行校正。使用多樣性函式計算夏農多樣性通過指定僅截距模型程式碼〜使用函式進行無約束分析並使用進行包中的函式。使用函式執行線性模型使用包中的函式執行。使用包進行迴歸。使用包生成和分析模型。使用包中的精確測試進行差異丰度。
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[size=14.6667px]所有圖表和圖都是使用包生成的。用於完整分析的筆記本可以在找到。稀疏射頻模型的生成為了將植物年齡建模為微生物群組成的函式我們首先通過將所有的相對丰度與收集樣品的植物年齡進行迴歸為內圈和根際樣品開發區室特異性的完整模型。對於我們的訓練資料我們從加利福尼亞州年和阿肯色州年的資料中選擇了樣本。每個時間點以及根際和內圈區室的一半樣本被隨機取樣作為訓練集。從這些完整的模型中我們能夠根據各個對模型年齡預測準確性的重要性進行排名。該過程是通過排列的相對丰度水平並計算模型均方誤差的增加來執行的。排列時相對丰度會增加模型