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R语言丰度数据分析参数调优实战技巧

共计 30 章节
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01
R语言入门
R与RStudio安装 · 基本数据类型与向量操作
R语言入门RStudio
02
丰度数据基础
OTU/ASV表格 · 物种注释 · 元数据读入
丰度数据基础OTU/ASV
03
数据清洗与预处理
缺失值处理 · 低丰度过滤 · 标准化方法（相对丰度
数据清洗预处理
04
探索性数据分析
基础统计 · 箱线图 · 直方图
探索性数据分析基础统计
05
Alpha多样性计算与比较
Shannon · Simpson · Chao1等指数
Alpha多样性计算
06
Beta多样性距离矩阵
Bray-Curtis · Jaccard · UniFrac
Beta多样性距离矩阵
07
主坐标分析(PCoA)与NMDS
降维参数 · stress值调优
PCoANMDS
08
差异丰度分析基础
t检验 · Wilcoxon检验 · ANOVA等参数比较
差异丰度分析基础t检验
09
DESeq2参数调优
设计公式 · 分散度估计 · p值校正方法
DESeq2参数调优
10
edgeR参数调优
滤波阈值 · 基准水平 · 似然比检验与准似然F检验
edgeR参数调优
11
metagenomeSeq参数调优
零膨胀模型 · norm方法 · 检验效能
metagenomeSe…参数调优
12
ANCOM-BC参数调优
伪计数 · 结构零 · 多重比较校正
ANCOM-BC参数调优
13
LEfSe参数调优
LDA阈值 · 分组变量 · Wilcoxon调整
LEfSe参数调优
14
随机森林分类器
mtry · ntree · 节点大小参数调优（使用caret/t…
随机森林分类器mtry
15
随机森林特征选择
变量重要性 · 递归特征消除交叉验证
随机森林特征选择变量重要性
16
支持向量机(SVM)参数调优
核函数 · C · gamma
SVM支持向量机
17
线性判别分析(LDA)与稀疏LDA
正则化参数 · 交叉验证
LDA线性判别分析
18
神经网络与深度学习
层数 · 神经元数 · dropout调优（使用keras）
神经网络深度学习
19
交叉验证策略
K折 · 留一法 · 分层抽样
交叉验证策略K折
20
超参数搜索方法
网格搜索 · 随机搜索 · 贝叶斯优化（tune包
超参数搜索方法网格搜索
21
模型评估指标
准确率 · AUC · F1
模型评估指标准确率
22
特征工程
基于丰度的特征构造 · 交互项 · 对数变换
特征工程基于丰度的特征构…
23
降维技术
PCA · t-SNE · UMAP参数调优与可视化
降维技术PCA
24
聚类分析
k-means（k选择 · 初始化方法） · 层次聚类（距离
聚类分析k-means
25
共现网络分析
Spearman/Pearson阈值 · 稀疏化 · 模块检测参数
共现网络分析Spearman/Pea…
26
时间序列丰度分析
自回归模型参数 · 平滑方法
时间序列丰度分析自回归模型参数
27
功能预测与通路丰度
PICRUSt2参数 · 功能丰度差异分析
功能预测通路丰度
28
批量分析自动化
for循环 · apply族 · purrr
批量分析自动化for
29
报告生成与可重复性
R Markdown参数 · knitr选项 · 结果缓存
报告生成可重复性
30
综合实战案例
从原始数据到参数调优完整流程演示
综合实战案例从原始数据到参数…