How PICRUSt2 handles differences in sequencing depth (library size) among samples?

[yongming wang]

亲爱的PICRUSt2开发者们，

非常感谢您开发了这样一个强大高效的工具。

我有一个关于PICRUSt2如何处理不同样本测序深度（文库大小）差异的问题。

我了解到在PICRUSt2的工作流程中，KO丰度会根据标记基因（例如16S rRNA基因）的预测拷贝数进行归一化。不过，我想澄清这种归一化是否也考虑了输入ASV丰度表的总测序深度（文库大小）的差异。

例如，如果两个样本的16S读段数量有显著差异，PICRUSt2是否在生成预测的KO/EC丰度前，内部考虑了这种差异？或者输入ASV文库大小的差异可以传递到预测的功能丰度中？

这一区分对于下游统计分析，尤其是差异丰度分析非常重要。如果PICRUSt2已经考虑了文库大小差异，这将影响在差分测试前如何归一化或转换所得的KO/EC丰度表。

请您详细说明PICRUSt2如何处理输入文库大小差异，以及您对预测功能丰度的下游差分分析建议采取何种措施？

非常感谢您的时间和开发PICRUSt2。