功能差异分析在微生物群落研究中扮演着至关重要的角色，它能够揭示微生物群落结构和功能的复杂性，帮助我们理解微生物如何在不同环境条件下发挥作用。在医学研究中，功能差异分析有助于识别与疾病相关的微生物功能变化，这对于理解疾病机制和开发治疗策略具有重要意义。功能差异分析还可以揭示微生物之间的相互作用和生态网络，这对于理解微生物群落的稳定性和抵抗力至关重要。功能差异分析不仅揭示了微生物群落的组成，还深入探讨了它们的功能潜力和生态作用，为我们提供了一个更全面的视角来理解微生物在自然界和人类健康中的作用。在宏基因组学研究中，功能差异分析可以揭示不同微生物群落中基因功能的差异，这对于理解微生物群落的结构和功能具有重要意义。
1.非参数特性：秩和检验是非参数检验的一种方法，它不依赖于数据的分布形态，特别适用于微生物组数据，因为这些数据往往不符合正态分布的假设。
2.处理数据稀疏性和零值：微生物组数据通常具有高维稀疏性和零膨胀的特点，秩和检验能够更好地处理这些问题，因为它不依赖于数据的具体数值，而是依赖于数据的秩次。
3.适用性广：秩和检验适用于各种样本量的数据集，对于小样本数据集（小于等于20）使用Wilcoxon秩和检验，而对于大样本数据集（大于20）则采用曼-惠特尼U检验。
4.方差不齐的适应性：在微生物组数据中，不同组的方差可能不同，秩和检验不像参数检验那样严格要求方差齐性，因此更加适用。
5.稳健性：秩和检验对异常值和极端值的敏感性较低，这使得它在处理可能包含异常值的微生物组数据时更为稳健。
6.灵活性：秩和检验可以用于两组独立样本的比较，也可以扩展到多组独立样本的比较，如Kruskal-Wallis秩和检验。
1.W值（Wilcoxon Rank Sum Test Statistic）：这是秩和检验中的一个关键统计量，表示在两组独立样本的比较中，一组样本的秩次之和。W值的大小可以用来判断两组样本是否存在显著差异。
2.秩和（Rank Sum）：在秩和检验中，每个数据点根据其在所有数据中的顺序位置被赋予一个秩次，秩和即一组数据中所有秩次的总和。
3.平均秩（Average Rank）：每个样本组的平均秩是该组秩和除以样本量的结果，用于描述该组数据在整体中的中心趋势。
4.Z值（Standardized Z-value）：在某些情况下，需要将W值标准化为Z值以便于比较不同样本大小的检验结果。Z值的计算涉及到W值、样本量以及秩和分布的性质。
5.效应量（Effect Size）：虽然不是统计显著性的直接指标，但效应量（如Cohen's d）可以提供关于两组之间差异大小的信息，这对于解释秩和检验的结果非常重要。
6.卡方值（Chi-square Statistic）：在Kruskal-Wallis秩和检验中，检验统计量的结果通常以卡方值表示，因为Kruskal-Wallis检验的统计量服从卡方分布。
【图1 “联川苍穹”-功能差异分析页面】
在联川苍穹，我们可以轻松拿捏功能差异分析，进入主页面后，点击页面左侧的【功能差异分析】选项即可进入。我们的差异分析模块就是通过秩和检验来进行的。
如下图所示，我们不仅可以针对比较组来进行筛选，同时还可以选择主要关注的菌群类型、特定的数据库等。
而在数据表格中，我们可以根据不同的指标进行筛选、排序、检索，快速锁定我们主要关注的差异微生物。不仅如此，表格也可以下载，或选择特定条目以后，投递至工具箱绘制不同的图形。
对于功能差异分析的结果，我们以箱线图、柱状图、热图三种形式将复杂的微生物群落数据可视化展示。如下图所示，我们还可以根据自己的喜好和需求对展示图进行个性化调整，只需在完成样本选择后点击【重新绘制】，就可以开始对结果图进行艺术创作，让繁杂枯燥的数据与优雅美妙的艺术来一场浪漫的邂逅。
功能差异分析为我们揭开微生物世界的神秘面纱，解码微生物世界的结构和功能的奥秘，为人类与微生物群体的互惠互利之路添砖加瓦。【联川苍穹】如其名，广阔浩瀚，繁星闪耀，远不止功能差异分析模块这一颗星，更多元的分析工具，更高效的数据获取，更深层的微生物世界，等你来探索！联川生物云平台（https://www.omicstudio.cn/home），一键启动你生物学习的高效便捷键！
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