はじめに

QIIME2では、データがqzaに格納されて、qzvに変換することで可視化できるようになる。
qzaからqzvにすると、QIIME2 view内で可視化できて、インタラクティブに図表を確認したりできる。

だけど、QIIME2のデフォルトのグラフはダサいし、結局のところみんな「Download raw data as TSV」とかで出力して、Rのggplot とかPythonのmatplotlib とかにデータを入れ直して、図表や統計解析をやり直しているような気がしている。

なので、多様性指数1個1個のqzaファイルをqzvファイルに変換するのと、QIIME2 Viewにそれぞれ投げるのも面倒なのでその手間を省きたい。
QIIME2 公式ドキュメントにあったMetadata in QIIME 2というページを参考にして、のちの多様性解析が少し楽にできた。

メタデータにAlpha多様性を追加する

多様性解析が少し楽にするためにも、Alpha多様性指数みたいな1サンプルにつき1つの値と決まっているカテゴリは、メタデータに結合したほうがいい。

これは、Rだとqiime2rパッケージを用いてできるが、せっかくなら全部QIIME2内で作成したいなあと思っていたところ、以下のコマンドを実行したらalpha多様性指数をメタデータに結合できた。

qiime metadata tabulate \
--m-input-file metadata.tsv \
--m-input-file faith_pd_vector.qza \
--m-input-file shannon_vector.qza \
--m-input-file observed_features_vector.qza \
--m-input-file evenness_vector.qza \
--o-visualization metadata-combined-adiv.qzv

ちなみに、“Moving Pictures” tutorialに則って解析していると、core-metrics-resultsというディレクトリに、多様性解析に関わる各種.qzaファイルが格納されている。今回記事内で取り上げているデータも“Moving Pictures” tutorialから取ってきた。

可視化して確認してみる

QIIME2 viewにmetadata-combined-adiv.qzvを読み込ませる。
赤線で囲った範囲に、列に各種Alpha多様性指数が追加されている。

ここで、まさかの手動作業が入ってしまうが、QIIME2 viewの画面左上の「Download metadata TSV file」で出力する。

あとはmetadata.tsvを、PythonやRでもう煮るなり焼くなり、好きにしてくれっ！！