LefSe即LDA EffectSize分析，通过它可以找出对样品划分产生显著性差异影响的群落或物种。我们可以通过LefSe网页自己进行LefSe分析。
首先数据格式:
第一行是分组信息
第二行是样品名称
第三行到最后是各分类水平的丰度情况
（示例数据，点击查看大图）
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进入LefSe网页：（http://huttenhower.sph.harvard.edu/galaxy/）
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1、上传数据：
点击左侧的Get Data→upload file 上传本地数据
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选择数据
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开始上传
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当数据上传成功后，网页右侧会显示绿色，此时可以进行下一步的操作。
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回到左侧列表，选择LEfSe，进行LefSe分析
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2、将数据转化成LEfSe识别的格式
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一般默认数据的第一行为分类依据（分组信息），第二分类需要自己设置（样品名称）。
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设置好后，点击Execute就可以了。
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右侧相应列表显示绿色，表明数据已经处理完毕。可以进行下一步操作了。
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3、对数据进行LDA分析
这一步可以根据自己的需求设置参数值，一般情况下只需调整P值，其他默认。
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运行结束后，可以点击右侧的图标对处理后的数据进行查看和下载。
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4、绘制LDA值分布柱状图
统计不同分组中有显著作用的微生物类群通过LDA(线性回归分析)后得到的LDA分值，绘制LDA值分布柱状图。可以调整图片输出格式和分辨率，其他参数默认。
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运行结束后，可以点击右侧的查看图标对生成的图片进行查看
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点击保存图标，将图片下载到本地电脑
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5： Plot Cladogram绘制进化分支图
其他参数默认，可以设置图片输出格式和分辨率。
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不同颜色表示不同分组，不同颜色的节点表示在该颜色所代表的分组中起到重要作用的微生物群。黄色节点表示的是在不同分组中没有起到重要作用的微生物类群。
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6、Plot One Feature和 Plot Differential Features
绘制biomaker在不同组各样本中的丰度比较图
① Plot One Feature
绘制感兴趣的biomaker在不同组各样本中的丰度比较图。选择需要绘制的biomaker，设置图片输出格式和分辨率，其他参数默认。
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② Plot Differential Features
绘制所有biomaker在不同组各样本中的丰度比较图。可以调整图片输出格式和分辨率，其他参数默认。输出结果为：含所有丰度比较图的压缩包。
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