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ANALYSES_DONNEES_METABOLOMIQUES_NON_CIBLEE/FMT4_TG_EnrichAnalyse_KEGG_MetaboNonCiblee_HILIC_copie.Rmd

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+title: "FMT4 TG NEG KEGG MNC"
+author: "Fanny Demange"
+date: "2023-05-13"
+output: html_document
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+```{r setup, include=FALSE}
+
+library(phyloseq)
+data_metabo_NC_TG_NEG <- read.csv('/Users/fannydemange/Desktop/M1_Bioinfo/STAGE_LS2N/datasChangements/MetaboNonCiblee/MetaboNonCiblee_Matrices/HILIC_NEG/KEGG/HILIC_KEGG_FMT4_TG.csv', row.names = 1, header = TRUE)
+
+class(data_metabo_NC_TG_NEG)
+matrix_dmNC_TG_NEG <- as.matrix(data_metabo_NC_TG_NEG)
+#View(matrix_dmNC_WT_NEG)
+
+#View(data_metabo_NC_WT_NEG)
+
+context <- read.csv('/Users/fannydemange/Desktop/MiBiOMICS_Elements/MatriceContexte_FMT4_TG_CA.csv', row.names = 1, header = TRUE)
+class(context)
+#View(context)
+mydata_cont_zoom <- as.data.frame(context)
+
+my_phylo_metabo_TG_NEG <- phyloseq(otu_table(matrix_dmNC_TG_NEG, taxa_are_rows = TRUE), 
+                     sample_data(context))
+
+my_phylo_metabo_TG_NEG_complete <- prune_samples(sample_sums(my_phylo_metabo_TG_NEG) > 0, my_phylo_metabo_TG_NEG)
+
+# Supprimer l'échantillon "FMT4_WT_ctl_B12"
+my_phylo_metabo_TG_NEG_complete_2 <- subset_samples(my_phylo_metabo_TG_NEG_complete, !sample_names(my_phylo_metabo_TG_NEG_complete) %in% c("FMT4_WT_ctl_B12"))
+
+my_phylo_metabo_TG_NEG_complete_2
+
+
+library(vegan)
+library(ade4)
+library(dplyr)
+library(microbiome)
+
+my_phylo_metabo_TG_NEG_transfo <- microbiome::transform(my_phylo_metabo_TG_NEG_complete_2, transform = "log10")
+otu <- abundances(my_phylo_metabo_TG_NEG_transfo)
+meta <- meta(my_phylo_metabo_TG_NEG_transfo)
+
+p <- plot_landscape(my_phylo_metabo_TG_NEG_transfo, method = "NMDS", distance = "euclidean", col = "FeatureC", size = 3)
+print(p)
+
+
+```
+
+
+# Essai Microbiome 
+
+
+```{r}
+library(vegan)
+library(ade4)
+library(dplyr)
+
+my_phylo_metabo_TG_NEG_transfo <- microbiome::transform(my_phylo_metabo_TG_NEG_complete_2, transform = "Z",log10 = TRUE)
+#essayer avec Z 
+otu <- abundances(my_phylo_metabo_TG_NEG_transfo)
+meta <- meta(my_phylo_metabo_TG_NEG_transfo)
+
+p <- plot_landscape(my_phylo_metabo_TG_NEG_transfo, method = "NMDS", distance = "euclidean", col = "FeatureC", size = 3)
+print(p)
+
+library(vegan)
+permanova <- adonis(t(otu) ~ FeatureC,
+               data = meta, permutations=99, method = "euclidean")
+
+# P-value
+print(as.data.frame(permanova$aov.tab)["FeatureC", "Pr(>F)"])
+
+dist <- vegdist(t(otu), method = "euclidean")
+anova(betadisper(dist, meta$FeatureC))
+
+
+coef <- coefficients(permanova)["FeatureC1",]
+top.coef <- coef[rev(order(abs(coef)))[1:20]]
+par(mar = c(3, 10, 2, 0.25))
+barplot(sort(top.coef), horiz = T, las = 1, main = "Top taxa",cex.names = 0.7)
+
+```
+
+# Visualisation M393T785
+
+
+
+```{r}
+coef <- coefficients(permanova)["FeatureC1",]
+top.coef <- coef[rev(order(abs(coef)))[1:22]]
+par(mar = c(3, 10, 2, 0.25))
+# Ajuster la taille de la figure
+png("barplot.png", width = 800, height = 600, res = 100)
+barplot(sort(top.coef), horiz = T, las = 1, main = "Top taxa",
+        cex.names = 0.8) # Réduire la taille de la police de caractères des légendes
+dev.off()
+
+```
+
+
+
+```{r }
+
+
+# Transposer la table OTU
+otu_table_transposed <- t(otu_table(my_phylo_metabo_WT_complete_2))
+
+# Extraire les noms d'échantillons de votre table transposée
+sample_names <- row.names(otu_table_transposed)
+
+# Filtrer les noms d'échantillons contenant "ctl" ou "alz"
+ctl_samples <- sample_names[grepl("ctl", sample_names)]
+alz_samples <- sample_names[grepl("alz", sample_names)]
+
+# Sélectionner les données correspondantes au Cluster_73 pour les deux groupes
+M393T785_ctl <- otu_table_transposed[ctl_samples, "M393T785"]
+M393T785_alz <- otu_table_transposed[alz_samples, "M393T785"]
+
+# Les placer dans une liste
+data_list2 <- list(ctl = M393T785_ctl, alz = M393T785_alz)
+
+# Tracer le boxplot
+boxplot(data_list2)
+
+
+# Définir les couleurs pour chaque groupe
+ctl_color <- "blue"
+alz_color <- "red"
+
+# Tracer le boxplot avec les couleurs appropriées
+boxplot(data_list2, 
+        col = c(ctl_color, alz_color), 
+        border = c(ctl_color, alz_color),
+        main = "")
+
+
+
+
+```
+
+```{r }
+
+
+# Transposer la table OTU
+otu_table_transposed <- t(otu_table(my_phylo_metabo_WT_complete_2))
+
+# Extraire les noms d'échantillons de votre table transposée
+sample_names <- row.names(otu_table_transposed)
+
+# Filtrer les noms d'échantillons contenant "ctl" ou "alz"
+ctl_samples <- sample_names[grepl("ctl", sample_names)]
+alz_samples <- sample_names[grepl("alz", sample_names)]
+
+# Sélectionner les données correspondantes au Cluster_73 pour les deux groupes
+M496T313_ctl <- otu_table_transposed[ctl_samples, "M496T313"]
+M496T313_alz <- otu_table_transposed[alz_samples, "M496T313"]
+
+# Les placer dans une liste
+data_list2 <- list(ctl = M496T313_ctl, alz = M496T313_alz)
+
+# Tracer le boxplot
+boxplot(data_list2)
+
+
+# Définir les couleurs pour chaque groupe
+ctl_color <- "blue"
+alz_color <- "red"
+
+# Tracer le boxplot avec les couleurs appropriées
+boxplot(data_list2, 
+        col = c(ctl_color, alz_color), 
+        border = c(ctl_color, alz_color),
+        main = "")
+
+
+
+
+```
+
+
+```{r }
+
+
+# Transposer la table OTU
+otu_table_transposed <- t(otu_table(my_phylo_metabo_WT_complete_2))
+
+# Extraire les noms d'échantillons de votre table transposée
+sample_names <- row.names(otu_table_transposed)
+
+# Filtrer les noms d'échantillons contenant "ctl" ou "alz"
+ctl_samples <- sample_names[grepl("ctl", sample_names)]
+alz_samples <- sample_names[grepl("alz", sample_names)]
+
+# Sélectionner les données correspondantes au Cluster_73 pour les deux groupes
+M613T966_ctl <- otu_table_transposed[ctl_samples, "M613T966"]
+M613T966_alz <- otu_table_transposed[alz_samples, "M613T966"]
+
+# Les placer dans une liste
+data_list2 <- list(ctl = M613T966_ctl, alz = M613T966_alz)
+
+# Tracer le boxplot
+boxplot(data_list2)
+
+
+# Définir les couleurs pour chaque groupe
+ctl_color <- "blue"
+alz_color <- "red"
+
+# Tracer le boxplot avec les couleurs appropriées
+boxplot(data_list2, 
+        col = c(ctl_color, alz_color), 
+        border = c(ctl_color, alz_color),
+        main = "")
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+
+```
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