微生信生物全部数据获取方式一篇就够了

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第一种数据获取方式

为了使扩增子和统计绘图等部分专题的数据可用，重复性好，这里我将数据上传到github上，并且直接使用 可能以后部分人打不开github或者打开缓慢，此时你可以多试几次，或者连接VPN，免费的就可以，或者使用学校网络，研究所网络等 下面直接通过网络位置的数据建一个完整的phyloseq对象，此时大家就不用找我要数据，想知道什么数据格式了，数据读取里面的https链接 直接用于下载查看数据格式即可

metadata = read.delim("https://raw./taowenmicro/R-_function/main/metadata.tsv",row.names = 1)
otutab = read.delim("https://raw./taowenmicro/R-_function/main/otutab.txt", row.names=1)
taxonomy = read.table("https://raw./taowenmicro/R-_function/main/taxonomy.txt", row.names=1)
tree = read_tree("https://raw./taowenmicro/R-_function/main/otus.tree")

library(Biostrings)
rep = readDNAStringSet("https://raw./taowenmicro/R-_function/main/otus.fa")

library(phyloseq)
ps = phyloseq(sample_data(metadata),
otu_table(as.matrix(otutab), taxa_are_rows=TRUE),
tax_table(as.matrix(taxonomy)), phy_tree(tree),refseq(rep)
)

第二种数据获取方式

其次这个示例的phyloseq对象我已经添加到ggClusterNet包中了，也可以下载安装我使用:

devtools包如果没有，就可以使用install.packages安装

devtools::install_github("taowenmicro/ggClusterNet")

如果报错，一部分可能是因为网络问题，可以下载安装文件，然后使用下面方式：

下载下来的仓库文件解压后指定到这儿：

install.packages("C:/Users/wentao/Desktop/ggClusterNet-master/", repos = NULL, type = "source")

第三种数据获取方式