5.7 调整数据 EMP_modify_assay

通常情况下，模块EMP_identify_assay能有效处理实验数据。然而在某些特殊情况下，需要手动调整数据以解决问题。

5.7.1 调整基因组数据

在基因表达数据中，有时会出现某些特征的表达量全部为零的情况，这可能会导致一些问题。为了尽可能保留信息，有时会将这些零值替换为一个极小的非零值。这样可以在一定程度上保持数据的结构，同时避免数值计算中的错误。

🏷️示例1：使用模块EMP_assay_extract将组学项目geno_ec的assay中的零值替换为伪计数0.0001。

调整数据前：

MAE |>
  EMP_assay_extract('geno_ec')

调整数据后：

MAE |>
  EMP_assay_extract('geno_ec') |>
  EMP_modify_assay('==0',pseudocount=0.0001)

🏷️示例2：使用模块EMP_modify_assay将组学项目geno_ec的assay中小于阈值10的绝对丰度值转换为伪计数5。

MAE |>
  EMP_assay_extract('geno_ec') |>
  EMP_modify_assay('<10',pseudocount=5)

🏷️示例3：选择特定的样本和特征进行数据调整。

MAE |>
  EMP_assay_extract('geno_ec') |>
  EMP_modify_assay('==0',pseudocount=0.0001,
                   select_feature = c('1.1.1.102','1.1.1.11'),
                   select_sample = c('P11774','P31579'))

5.7.2 调整微生物物种注释数据

在微生物物种注释数据中经常出现一些丰度极小的菌种，这种情况可能由污染、测序或者数据库比对错误导致。有时需要将这些丰度极小的数据转换为0。

🏷️示例：使用模块EMP_modify_assay将属级别相对丰度小于千分之一的数据转换为0。

调整数据前:

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

调整后数据：