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output:
md_document:
variant: markdown_github
---
<!-- README.md is generated from README.Rmd. Please edit that file -->
```{r, echo = FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, results='hide'}
knitr::opts_chunk$set(
collapse = TRUE,
comment = "#>",
fig.path = "images/readme/README-"
)
# packages ----
SciViews::R
library(skimr)
```
# Analyse métagénomique de type shotgun sur 4 communautés microbiennes
## Guyliann Engels, Raphael Conotte & Philippe Grosjean
## Résumé
Ces données proviennent directement des recherches menées par le chercheur David Gillan de l'université de Mons et ses collaborateurs:
[Paleomicrobiology to investigate copper resistance in bacteria : isolation and description of Cupriavidus necator B9 in the soil of a medieval foundry](http://di.umons.ac.be/details.aspx?pub=0a0de102-c145-403f-9e1c-8ad4fdc1fc39)
Le document mis à votre disposition est un fichier Excel qui comprend deux feuilles :
- raw
- phylum_raw
# Tâches
- Organisez votre projet en un ensemble de sous-dossiers : analysis, R, images,...
- Créez un rapport d'analyse organisé en section : introduction, Matériels et méthodes,...
- Importez les données du fichier *shot_gun_dcg.xlsx* présent dans le dossier *data*.
- De quel type de tableau de données s'agit-il ?
```{r}
meta <- read("data/shot_gun_dcg.xlsx")
```
- Reproduisez ce graphique dans votre rapport
```{r, echo=FALSE, fig.cap = "Compositon des communautés dans 4 types de sols ( règnes)."}
meta %>.%
gather(., C1, C4, C7, C10, key = "batch", value = "sequences") %>.%
chart(., sequences ~ batch %fill=% kingdom) +
geom_col(position = "fill")
```
La fonction `read()` importe la première feuille si vous ne spécifiez pas la feuille que vous souhaitez. Cette fonction utilise en interne la fonction `read_excel()` pour importer les données au format xlsx.
- Importez également la seconde feuille du fichier *shot_gun_dcg.xlsx* qui se nomme *phylum_raw*. Pour cela, utilisez l'aide de la fonction `read_excel()` pour voir comment faire.
```{r, eval=FALSE}
?readxl::read_excel
```
La fonction ci-dessous permet de prendre connaissance des formats supportés par la fonction `read()`
```{r, eval=FALSE}
data_types()
```
- Produisez un graphique en barres afin de représenter les données de cette seconde feuille
- Les données brutes de cette étude se trouvent dans le dossier raw (dans le dossier data), que-pensez vous de ce type d'encodage de données ? Détaillez votre réflexion
## Challenges
- Tentez de reproduire dans votre rapport, la figure 2 de l'article. (Fig. 2. Composition of the bacterial communities of 4 soil samples (Bacterial Phyla) as revealed by shotgun metagenomics and MG- RAST (% of sequences normalized by the number of sequences identified as Bacteria).)