5.4 数据标准化 EMP_decostand

在多组学数据分析中，由于不同数据的量纲、量级存在差异，可能导致分析结果出现偏倚。因此，需要采用各种标准化方法来消除这些差异。EMP_decostand继承了vegan包的模块decostand，可以便捷地使用对数比、相对值、中心对数比等方法进行数据标准化。

注意:
模块EMP_decostand中的参数bySample可以指定按照样本内标准化或者按照特征内标准化。不做特殊设定时，参数bySample将按照vegan包内的建议执行。

🏷️示例：提取组学项目taxonomy的assay并按照rowdata的Family列进行折叠，将折叠后assay的feature的绝对丰度转化为相对丰度。

MAE |>
  EMP_collapse(experiment='taxonomy',estimate_group = 'Family',collapse_by = 'row') |>
  EMP_decostand(method = 'relative')

🏷️示例：提取组学项目host_gene的assay并进行log转换。

注意：
①当使用log、pa和integer标准化方法时，无需考虑标准化方向。
②在进行对数转换时，仅对大于0的计数进行处理，0数据则会保持不变。

MAE |>
  EMP_decostand(experiment = 'host_gene',method = 'log',logbase = 2)

注意：
可以直接使用log2+1的写法，则会对全部数据进行加1，再进行对数转化。也可以省略写成log+1，对数则会根据logbase参数获取。

MAE |>
  EMP_decostand(experiment = 'host_gene',method = 'log+1')

5.4 EMP_decostand