microeco 2：面向微生物组多组学数据下游分析的综合R语言软件包

《iMeta》：microeco 2: A comprehensive R package for downstream analysis of microbiome omics data

　　

高效开展微生物组数据下游分析仍是研究人员面临的重要挑战。自2020年末首次发布以来，R语言microeco软件包已被广泛用于扩增子测序等多组学数据的下游统计分析与可视化。相较于初始版本，当前发布的第二版microeco软件包进行了全面更新与功能增强，核心升级内容包括：（1）新增数据标准化与机器学习相关类；（2）在各模块中补充更多分析方法与功能函数；（3）优化参数体系以拓展方法的适用场景；（4）重构代码以增强各模块内统计分析到可视化流程的衔接性；（5）扩展部分功能以支持宏基因组/宏转录组生物信息学分析产生的复杂格式丰度数据处理；（6）纳入转录组学与代谢组学中常用的多种分析方法。总体而言，microeco 2.0相较于前一版本及其他现有R语言软件包，覆盖了更广泛的分析方法与应用场景。该软件包基于R6（一种面向对象的R语言编程系统）构建，用户下载量的稳步增长表明其已拥有广泛且活跃的用户群体。microeco R语言软件包第二版已在综合R语言档案网络（CRAN）与GitHub平台开源（https://github.com/ChiLiubio/microeco）。

《iMeta》发表的这项研究开发并发布了microeco软件包的第二版，旨在解决微生物组多组学数据下游分析中存在的流程繁琐、兼容性不足、多组学整合困难等问题。随着微生物组技术尤其是扩增子测序的普及，相关研究已从单一组学走向多组学联合分析，但宏基因组、宏转录组等数据输出格式复杂，缺乏能够兼容多种数据类型、集成丰富分析方法且操作高效的下游分析工具。研究人员通过重构代码架构、扩展功能模块，开发了支持复杂格式解析、多组学整合分析的microeco 2.0，为微生物组学研究提供了统一的下游分析框架。该软件包累计下载量已超过12万次，被1600余篇出版物引用，验证了其广泛的实用性与用户认可度。

关键技术方法方面，研究人员基于R6面向对象编程系统设计软件架构，新增trans_norm、trans_classifier、trans_metab三个核心类；整合了包括Beta-GLMM（广义线性混合效应模型）、DESeq2、edgeR在内的20余种统计分析方法；开发humann2meco函数实现HUMAnN软件输出的MetaCyc代谢通路复杂格式数据解析；通过文件2meco软件包实现与上游生物信息学流程的无缝对接；采用管道操作符（$符号）优化分析流程的可读性与可操作性。

研究结果部分包含以下核心发现：

第一，版本主要更新总结。microeco 2.0从六个维度完成升级：新增数据标准化与机器学习类、丰富算法库、优化函数与参数体系、实现统计分析与可视化无缝衔接、支持复杂格式输入数据、整合多组学分析方法。内部设计遵循统计分析独立于可视化的原则，提升了模块的灵活性与可维护性。

第二，新增功能类。trans_norm类集成稀疏重采样、稳健中心对数比变换（RCLR）、累积和标度（CSS）等10余种标准化与数据转换方法；trans_classifier类基于caret包构建完整的机器学习工作流，涵盖训练集划分、特征选择、模型训练、性能评估与多模型比较；trans_metab类针对代谢组学数据开发代谢物来源推断与代谢物-微生物关联网络构建功能。

第三，与其他软件包的方法比较。通过系统对比microeco 2.0与phyloseq、MicrobiotaProcess及前一版本的功能覆盖度，结果显示该版本在统计方法类别与具体算法数量上均显著占优，尤其在差异丰度分析、机器学习、零模型等前沿领域提供了独有功能，且可视化函数的参数可调性更强。

第四，运算效率比较。在相同硬件条件下处理同一数据集，microeco计算并保存各分类层级相对丰度的代码行数最少，运行时间最短，且通过by_group等参数设计避免了手动数据子集划分，提升了操作便捷性。

第五，统计分析与可视化整合。重构后的代码实现统计分析与可视化解耦，可视化函数可自动识别对象中存储的统计结果并匹配对应展示方式，同时新增trans_ordination等转换函数提升复杂结果的可视化灵活性，形成连贯的分析工作流。

第六，方法组合性。不同类的功能可通过接口灵活串联，例如将trans_func生成的Functional Redundancy（功能冗余，FR）数据转换为microtable对象后，可直接用trans_diff进行组间差异检验，支持分层递进的研究设计。

第七，复杂格式数据解析优势。通过与file2meco软件包的协同，microeco可自动解析HUMAnN输出的含多重标签的MetaCyc代谢通路数据，cal_abund函数通过识别“&&”分隔符拆分复合注释并计算各层级丰度，解决了非标准格式数据的导入难题。

第八，工作流示例。研究人员以包含16S rRNA基因、ITS扩增子、宏基因组及非靶向代谢组的多组学数据集为例，展示了从多因素分析到特定分组比较、跨组学联合分析的全流程操作，验证了软件包在实际研究中的应用价值。

讨论部分指出，方法多样化是应对不同研究场景需求的必然选择，trans_diff类中集成的14种差异分析方法可帮助研究人员根据数据特征选择最优方案。软件包采用R6架构实现的模块化设计，既避免了S4类系统在复杂分析中的灵活性限制，又通过类间的可组合性支持了定制化分析需求。工作流设计兼顾简洁性与灵活性，管道操作符的使用降低了学习成本，适合不同编程基础的研究人员使用。

结论部分表明，microeco 2.0相较于初始版本在设计连贯性与方法覆盖度上均有显著提升，结合其扩展软件包，可为微生物组学各领域的多组学数据提供稳健、集成的下游分析框架。