R maaslin2 関数: オプションと実例

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このページの最終更新日: 2024/02/24

  1. 概要: Maaslin とは
  2. Maaslin のインプット
  3. Maaslin2 のアウトプット
  4. 実際の解析例
  5. Maaslin2 メモ

関連ページ


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概要: Maaslin とは

Maaslin は Microbiome Multivariable Association with Linear Models の略で、腸内細菌にさまざまな 回帰分析 を適用し、腸内細菌の変動に影響する要因を解析するパッケージである。

GitHub ページ に情報がある。

インストールは Bioconductor から。BiocManager::install("Maaslin2") とする。単に install.packages("Maaslin2") ではダメだった (2023 年 7 月)。

help(Maaslin2) でヘルプを見ることができ、バージョン情報もここに含まれている。

PERMANOVA という手法を使って腸内細菌叢に影響する要因を大まかに特定し、Maaslin を使って詳しく解析するという手法がとられるらしい (1)。

Maaslin のインプット

現在は Maaslin2 というパッケージが主に解析に使われている。script の基本はこんな感じ。

Maaslin2 には、2 つの input files が必要である (3)。

データファイル

列に feature、行に sample を並べる。Microbes, genes, pathways など。transpose しても OK と書かれている。

メタデータファイル

同様に、列に feature、行に sample が基本だが、transpose されていても OK。

2 つのファイルで sample が一致している必要はなく、どちらかで欠けている sample は自動で解析から除かれる。順番も違っていて大丈夫なようだ。

文献 3 で言及されている Maaslin2 source は、文献 4 の GitHub ページのこと。data および metadata の例として、HMP2_taxonomy.tsv と HMP2_metadata.tsv がそれぞれ挙げられている。一部をスクリーンショットで載せておこう。

データファイル HMP2_taxonomy.tsv はこういう感じ。ID があり、バクテリアの量が数値で表されている。

Maaslin example data

メタデータファイル HMP2_metadata.tsv は、同じ ID をもち、バクテリアの数値の代わりに、対象者の年齢、diagnosis などのデータが並ぶ。この 2 つのファイルを読み込み、変数として指定する。

Maaslin example metadata

その他、指定するパラメーターについても表を作っておく。

"output_folder_name"

" " の中に、アウトプットファイルを保存するフォルダの名前を指定する。あまり重要ではないだろう。

fixed_effects

メタデータファイルの列の 1 つを "site" のような形で指定する。Maaslin は基本的には回帰分析なので、1 つを指定すると単回帰分析になる。

ここで、複数の列を指定することもできる。c("site", "age") のようにすると、複数の変数を指定できるようになる。

random_effects

この扱いは難しい。このページ には、以下のようなことが書かれている。

  • Maaslin2 は、交絡因子 confounder を共変量 additional covariates として扱うことができる。
  • それらがカテゴリカルデータなら、fixed effect または random effect としてモデルを作れる。
  • 共変量のレベル (カテゴリーの数) が 5 以上で、サンプリングされていない level が多くあるならば、random effect を使う利点がある。
  • “Both options can take care of confounding: usually fixed effects is enough, but when you have a categorical confounder with multiple levels, you might want to consider random effects”

その他の参考ページ： 固定効果とランダム効果について、Fitting problem only when using random effects、Confounding factors など。

reference

'変数, reference' の形をとり、カテゴリー変数 categorical variable で reference として使う level を指定する。具体例は、ページ下の カテゴリー変数を説明変数に含める を参照のこと。

Categorical variable については、尺度水準のページ を参照のこと。

normalization

デフォルトは TSS (おそらく total sum-scaling ) である。データが既にこの方法でノーマライズされているときは、 normalization = 'NONE' を指定する (参考)。

Maaslin のアウトプット

all_results.tsv と significant_results.tsv というファイルが出てくる。Official manual (Ref. 4) によると、all_results.tsv は全てのデータが q value の順に並べられており、ここから別途設定した q の閾値で有意なものだけが significant_results.tsv に含まれる。

閾値は -s MAX_SIGNIFICANCE で指定し、デフォルトの値は 0.25 である。

アウトプットでは、coef という値が出てくる。これは the model coefficient value で、 効果量 effect size のことであると書かれている (2,3)。しかし、文献 2, 3 のスレッドによると、ほぼ Log22(FC) と同じ とも書かれており、ちょっと解釈が難しい。とりあえずは、絶対値が大きいほどその要因の影響が強く、正の値ならその菌を増やし、負なら減らすと理解しておいて良いだろう。

実際の解析例

では、HMP2_taxonomy.tsv と HMP2_metadata.tsv を実際に input し、解析を実行してみる。

まずは、データを読み込んで fixed_effects を連続変数である age にして解析。ID の列を、ページ後半の解析に合わせてちょっといじっている。

なお、2023 年 1 月にスクリプトの間違いを発見、修正した。前のスクリプトには %>% select(-ID) が含まれておらず、ID が菌の量を示したデータに含まれてしまっていた。

input_metadata の方は、fixed_effects で使う行を指定しているので、もとのファイルに何が含まれていても大丈夫である。しかし、結果を比べてみると、coefficient は ID が入っている場合も入っていない場合も完全に同一だった。log をみてみると、ID の列は解析に含まれていなかった。連続変数でないと、自動的に除くようになっているのかもしれない。

これを実行すると Example_output というフォルダができ、その中に結果のファイルが保存される。各ファイルの詳細については、ページ下方の Maaslin のアウトプット を参照のこと。ここでは、プロセスの理解を目的にメインの結果のみ載せていく。

age.pdf という 59 ページの pdf ファイルができる。このファイルには、指定した要因と菌種のプロットがある。

一例を挙げると、この図。縦軸には input.data に含まれる菌の一つ、Bacterioides. massiliensis の abundance、横軸には age がプロットされており、回帰直線がある。Maaslin は 回帰分析 であることがよくわかる図である。

このような回帰分析が、複数の菌種に対して行われているので、P 値は FDR で補正されている。Coefficient は回帰係数のようなもので (これも Maaslin のアウトプット 参照)、この場合は弱い負の相関があるため、マイナスの値になっている。N は 1595。

Maaslin example data

他の菌種では、弱い正の相関が認められ、coefficient は正の値である。

Maaslin example data

all_results.tsv というファイルには全てのデータが含まれる。input_data には 87 の菌種が含まれ、all_results.tsv ではそれらの全てについて coef や p val が計算されている。ヘッダーを含め 88 行のファイルである。

次に、要因を 2 つ指定してみる。

同じ菌種で、データの分布は同じ (はず) だが、coefficient と FDR が微妙に違っており、もう一つの要因である dysbiosis での調整が入っていることがわかる。

Maaslin example data

dysbiosis.pdf というファイルも作られる。同じような回帰分析のプロットが入っている。

Maaslin example data

all_results.tsv は、87 菌種 x 2 要因 + ヘッダー行の 175 行のデータであり、そのうち有意なものだけが significant_results.tsv に含まれる。

さらに要因を追加。metadata で Yes or No のバイナリデータである antibiotics を要因に加えてみる。

二値変数なので、プロットは以下のようになる。従属変数が二値ならロジスティック回帰だが、この場合は説明変数が二値であり、線形回帰の範疇に入るようだ。

Maaslin example data

maaslin2.log というログファイルを見ると Formula for fixed effects: expr ~ age + dysbiosis + antibiotics という部分があり、モデルにどの因子が含まれているかを確認することができる (2)。

カテゴリー変数を説明変数に含める

メタデータで、diagnosis は CD, UD, nonIBD という 3 つの値を含むカテゴリー変数である。この場合、一番下の行のように reference となる変数を指定しなければならない。この行がないと Please provide the reference for the variable 'diagnosis' which includes more than 2 levels: CD, UC, nonIBD. というエラーになる。

Maaslin2 メモ

2022 年 5 月、xtfrm.data.frame(x) : cannot xtfrm data frames というエラーメッセージ。新しいバージョンの R に関係するエラーで、実際に問題を起こすことはないという ページ がある。

set.seed(1) のようにしても値は変わらないので、seed は使っていないようだ。

バージョン 1.14.1 アップデート時のエラー

2023 年 8 月、バージョン 1.14.1 にアップデートしてから遭遇したエラー。

まず、同じスクリプトを実行すると "If supplying input_data as a data frame, it must have appropriate rownames!" というエラーが。

行の名前がないとダメというエラーに見えたので、rownames() で名前をつけてみたが解決せず。このページ では、read.csv によるデータ読み込みに以下のオプションを追加して解決ししている。

これは、csv の 1 列目を行の名前にするということで、1 列目の内容によってはこれでエラーが解決する。ただし、どうもこの appropriate row name というのは、行名が数字だけだと appropriate と判断してくれないような気がする。数字だけの場合は、適当な文字を付け足して 1A とかにすると動くようになる (参考: ベクターの要素に文字列を追加する)。

なお、input_data と input_metadata の行名が異なっていると、"Unable to find samples in data and metadata files. Rows/columns do not match." というエラーでストップしてしまう。


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References

  1. MaAsLinの使い方のメモ. Link: Last access 2022/05/06.
  2. Coefficient in maaslin2 output. Link: Last access 2022/05/15.
  3. Maaslin2. Link: Last access 2022/05/15.
  4. GitHub Official manual. Link: Last access 2022/05/15.

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