Resumo A análise posterior eficiente de dados de microbioma continua sendo um grande desafio para pesquisadores. Desde seu lançamento inicial no final de 2020, o pacote R microeco tem sido amplamente utilizado para análise estatística posterior e visualização de dados ômicos, como sequenciamento de amplificon. Comparado com seu lançamento inicial, a atual segunda versão do pacote microeco passou por extensas atualizações e melhorias. As principais atualizações incluem: (1) A adição de classes para normalização de dados e aprendizado de máquina, respectivamente; (2) A incorporação de métodos analíticos adicionais e a adição de funções em várias classes; (3) Otimização do sistema de parâmetros para expandir os cenários aplicáveis de métodos relevantes; (4) Reestruturação de código para melhorar a conectividade entre análise estatística e visualização dentro de cada classe; (5) Extensão de certas funções para permitir a análise de dados de abundância em formatos complexos gerados a partir de análises bioinformáticas de dados metagenômicos/metatranscriptômicos; (6) Incorporação de vários métodos analíticos comumente usados em análises de dados transcriptômicos e metabolômicos. No geral, o pacote microeco 2.0 oferece uma cobertura de métodos mais ampla e uma maior gama de cenários de aplicação em comparação com a versão anterior e outros pacotes R existentes. O crescimento constante no download de usuários demonstra que o pacote microeco, que é baseado em R6 (um sistema de programação orientada a objetos baseado em classes para R), estabeleceu uma base de usuários ampla e ativa. A segunda versão do pacote R microeco é de código aberto e está disponível na Comprehensive R Archive Network e no GitHub ( https://github.com/ChiLiubio/microeco ).
Liu et al. (Sat,) estudaram essa questão.