知道了谁在那里(细菌鉴定)，以及它们在那里干什么(功能探索)。接下来，我们需要进行微生物丰度的比较，找出特定疾病组织中显著变化的微生物，分析哪些微生物的丰度出现偏低或偏高的情况，确定可靠的微生物标志物，并进一步进行生物学验证。这其中，我们面临着诸多挑战：首先这些观察到的微生物丰度本质上是随机变量；其次微生物数据还存在零膨胀(Zero Inflation)和组成效应(Compositional Effects) 等问题，其中零膨胀是指数据集中出现过多零值的现象；组成效应是指数据总是加和为一个常数（通常为1或100%）。面对这些挑战，我们需要根据具体的生物学问题，采用统计建模的方法，准确合理的计算假设检验的p value，从而在数据分析上确定显著变化的微生物，为更深入的微生物与疾病关系的研究提供可靠的线索。