PCoA分析 PCoA（主坐标分析）是一种基于距离矩阵的降维方法，用于将复杂的高维数据投影到低维空间（通常是二维或三维），以便更直观地展示样本之间的相似性和差异。...在物种Beta多样性分析中，PCoA通过以下步骤实现： 计算距离矩阵：选择合适的距离度量方法（如Bray-Curtis距离、Jaccard距离等）计算样本之间的相似性或差异。...实际应用 在微生物群落研究中，PCoA分析常用于比较不同环境条件下的微生物群落结构，帮助研究人员理解环境变化对微生物群落的影响。...例如，在土壤微生物研究中，通过PCoA分析可以发现污染土壤与未污染土壤之间的微生物群落差异。...分析 PCoA本质上是一种特殊的MDS分析，适用于基于距离矩阵的数据降维： k=3：这个参数指定了输出的主坐标数量。
PCA和PCoA分析的区别：PCA分析是基于原始的物种组成矩阵所做的排序分析，而PCoA分析则是基于由物种组成计算得到的距离矩阵得出的。...在生物学研究中，主要分为两大类，一种是物种距离(如常用Jaccard，Bray-Curtis)；另一种是基于进化的距离(Unifrac),基于进化的距离还包含权重(Weighted)和非权重(Unweight...图1.C 主坐标轴分析(PCoA)展示样品间差异(Beta diversity)，距离计算方法采用Weight Unifrac。...，是整体实验中第二大差异贡献原因，可以很好的在第二坐轴上区分开。...图片优点：配色选择各组区分较好，不同图配色方案一致；图片使用矢量图线条和文字清楚(上面介绍水稻的文章全是位图，经过PDF的压缩，文字非常模糊)。
对于微生物群落分析我们一般采用两两比较法，在Mothur中该指数的计算方法为： 其中ST为所有样品总物种数，SA和SB为样品A与B的样品数，A与B共有物种越少，Whittaker越大。...距离以外，微生物群落的距离矩阵均可以通过R计算获得。...最终距离的计算结果也要结合数据标准化处理（见1.4.2.1数据预处理）来进行评断，例如经过卡方转换后的数据使用欧氏距离方法计算会得到卡方距离矩阵。...我们可以基于PCoA比较相同群落不同距离计算对排序的影响，具体如下： 03 组间箱型图比较 对于一个样方内的样品点，或者一个处理组的样品，我们希望其群落相似也即距离相近，为此我们可以做组间或样方间β多样性箱线图...04 β多样性距离热图 样品间的β距离矩阵可以通过聚类距离热图来进行可视化，接下来我们均以weighted unifrac距离矩阵为例进行分析，方法如下所示： dist=read.table("new.weighted.phylip.subsample.dist
欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍本教程旨在使用基于R的函数以及Python脚本来估计使用MetaPhlAn...加载一个由MetaPhlAn量化的物种相对丰度的矩阵表matrix table以及一个与矩阵表逐行匹配的元数据表metadata table，即在矩阵表和元数据表中，每一行都表示一个样本。...的使用，我们将根据来自11个人群的样本微生物组成绘制一个PCoA图，这些人群被分为 W (Westernization), NW (Non-Westernization), NWU (Non-Westernization...using pre-calculated coordinates如果您希望使用R增强PCoA图的美观性，但使用multi_variable_pcoa_plot.py预计算的坐标，并带有标志--df_opt...，建议您使用我们的R函数pcoa_sideplot()，该函数作用于multi_variable_pcoa_plot.py的坐标表，并带有参数coordinate_df: the coordinate
MicrobiomeAnalyst 使用动态导航跟踪条和实时的系统消息提醒来指引用户完成数据预处理和统计分析，已完成的步骤将被添加到页面顶部的导航条中。...所以你也可以直接安装底层 R 包 MicrobiomeAnalystR (https://github.com/xia-lab/MicrobiomeAnalystR) ，然后用这些 R 代码在本地重现结果...3.2 Beta 多样性分析 Beta 多样性用于评估微生物群落之间（样本之间）的差异。通过物种间距离比较两两样本在物种多样性方面的差异，其考虑了物种间的进化距离，指数越大表示样本间差异越大。...加权 UniFrac 考虑序列的丰度，保留物种原度特征；非加权 UniFrac不 考虑序列的丰度，只考虑物种的有无，会扩大或缩小物种丰度的差异。...网站支持 5 种主流的距离算法，并可选用 PCoA 或 NMDS 进行可视化。也支持 3 种统计方法进行统计检验，包括 ANOSIM/adonis，PERMANOVA 和 PERMDISP。 ?
(A) PCoA散点图+箱线图：基于无权重UniFrac距离的PCoA展示5个季节间样品的差异，可以看出不同季节间菌群在 PCoA2 轴存在变化，且随时间周期循环，颜色选用蓝、绿、紫即柔和又容易区分，并添加组主体置信椭圆背景色和...：B图上部从科水平基于Bray-Curtis距离进行PCoA分析，展示哈扎人和现代人区别；下部在PCoA1轴上再按季节时间顺序分组展示哈扎人菌肠随季节每年周期变化的规律； (C) 流图 (一种堆叠面积图...)：各菌门中OTUs累计数量随季节变化(至少在10%样品中检测到的OTUs才用于分析) (D) 桑基图：拟杆菌门、厚壁菌门OTUs在不同季节中物种动态变化；随着时间变化 ，哪些OTUs保留或消失，哪些新来的...点评：(A) PCoA和箱线图在本领域最常用，想要展示传递丰富信息得靠你的科学问题和实验设计，具体绘图和组合的技术障碍，可以在培训班中解决。...(B) 分布密度图在转录组、表观组学中极常用，但在微生物组中很少使用，本文将其巧妙的用于展示分类学沿PCoA1轴上分布，与上图顶部中地区分布相遥相呼应，设计之精巧让令我们这群十年生信老司机都十分佩服。
R语言 - 基础概念和矩阵操作 热图绘制 R语言 - 热图美化 R语言 - 线图绘制 R语言 - 线图一步法 R语言 - 箱线图（小提琴图、抖动图、区域散点图） R语言 - 火山图 R语言 - 富集分析泡泡图...R语言 - 散点图绘制 R语言 - 韦恩图 R语言 - 柱状图 R语言 - 图形设置中英字体 一文看懂PCA主成分分析 读懂PCA和PCoA R包reshape2，轻松实现长、宽数据表格转换 桑基图riverplot...线图；GO富集泡泡图；热图；箱线图；散点图；柱状图；火山图；曼哈顿图；直方图；韦恩图；密度图；PCA；PCoA；CPCoA； Add extra elements（添加其他元素） 在原图上加上一些注释线...） 选择是否聚类，以及计算聚类的方法和距离矩阵计算方法 热图； Annotation matrix（注释矩阵） 导入注释矩阵信息，注意注释矩阵的第一列需要和数据矩阵的第一列一致 热图； 结果生成：成功操作上面两步...为了满足期刊投稿要求，因此目前网站设置的统一字体是“Arial”格式，提供PDF格式下载。 ? 上图报错是因为热图绘制过程中，数据矩阵和注释矩阵信息未匹配。
这些方法都通过一个样本间的距离矩阵或相似性矩阵构建ANOVA分析类似的统计量，然后对每组的观测结果进行随机置换来计算显著性P-value。...它利用距离矩阵(如欧式距离、Bray-Curtis距离)对总方差进行分解，分析不同分组因素或不同环境因子对样品差异的解释度，并使用置换检验对各个变量解释的统计学意义进行显著性分析。...计算出P值小于0.05时拒绝原假设，也就是不同组样品在检测空间的中心点或分布显著不同。 该检验需要预先计算试验样品在检测指标定义的多维空间的距离，如欧式距离、Bray-Curtis距离等。...其基于距离矩阵进行一系列的排序分析。 经典的MDS (`CMDS`)分析就是前面提到的`PCoA`分析，也称为度量性MDS分析。...PCoA分析原理与PCA类似，都是一样的因式分解、求取特征值和特征向量；只是PCA是依赖于欧式距离（隐式依赖），PCoA可以处理任何距离矩阵（显示计算距离作为输入）。
首先PCA是常用的降维算法；利用线性变换，将数据变换到一个新的坐标系统中;然后再利用降维的思想，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上。...其实通俗的讲，PCA主要是基于原始数据矩阵的降维；PCoA主要是基于样本的原始数据计算出来的距离矩阵的降维。...接下来我们看下在R中如何去实现，首先安装ape包和vegan包，联合使用才能达到最终的目的。包的安装我们就不赘述了，其在CRAN平台，直接install.packages()。...接下来就是利用ape中的pcoa函数获取PCOA分析结果。当然也可以应用我们R自带的函数cmdscale。...pcoa(D, correction="none",rn=NULL) 其中主要参数： D 不用多说就是距离矩阵 Correction 主要指需不需进行校正。
其实不论是PCoA还是PCA图均是用散点图来展示结果PCoA和PCA的结果，PCoA和PCA准确来讲是数据降维分析方法。...PCoA与PCA都是降低数据维度的方法，**但是差异在在于PCA是基于原始矩阵，而PCoA是基于通过原始矩阵计算出的距离矩阵。...**因此，PCA是尽力保留数据中的变异让点的位置不改动，而PCoA是尽力保证原本的距离关系不发生改变，也就是使得原始数据间点的距离与投影中即结果中各点之间的距离尽可能相关（如图）。 ?...PCoA示意图 如何进行PCA和PCoA分析 R中有很多包都提供了PCA和PCoA,比如常用的ade4包。...通常来说在微生物组的研究中，我们会根据物种丰度的文件对数据进行PCA或者PCoA分析，也是我们所说的beta-diveristy分析，根据PCA或者PCoA的结果看疾病组和对照组能否分开，以了解微生物组的总体变化情况
偶然间在 youtube 上看到 Dan Knights 的 Microbiome Discovery 宏基因组入门课程，大致浏览了一下，由浅入深，从理论到实践讲得非常不错，真是相见恨晚 QAQ，只看这个应该完全足够入门宏基因组了...(Optional) UNIX Command Line •UNIX 命令介绍以及 Git 的使用 网址 https://youtu.be/u2IQQUMeWy8 5....•用 PCoA 可视化 网址 https://youtu.be/lcbp6EecDg4 9....UniFrac •Beta diversity using UniFrac 网址 https://youtu.be/M8ylvsS0MHg 10....Visualizing Microbiome Diversity, Ordination •用 R 或 QIIME 可视化•PCA•PCoA•NMDS 网址 https://youtu.be/H-u2iyiTzj0
Mantel test 是对两个矩阵相关关系的检验，由Nathan Mantel在1976年提出。...如基于不同植物种类数量可以建立样本间的两两距离矩阵，只需套用距离计算公式即可；不同样本的微生物clone序列，通过Unifrac方法也可以计算得到样本间距离矩阵；不同位置，两两间距离也可以用距离表示。...比如我希望检验微生物群落是否和植被群落有对应关系，就可以将微生物Unifrac矩阵对植物的比如Bray-Curtis距离矩阵做个相关分析，由得到的结果得出自己的推论。...这种方法的好处在于，不管你是什么数据，只要能计算有距离属性的值，都可以转化为距离矩阵进行分析。 Mantel test，顾名思义，是一种检验。...r值在所得r值分布中的位置，如果跟随机置换得到的结果站队较近，则不大相关，如果远远比随机由此得到显著性。
无论是野外环境样品，还是室内试验样品，一般我们都会设置样方或平行样来增强分析的准确性，必要时还会进行区组设计，因此在数据分析中需要进行组间差异的比较判别。...tests）来计算显著性，R语言vegan包含有多种非参数检验方法，包括Anosim、Adonis、MRPP等，不同方法在统计量的选择、零模型等方面存在差异。...PCoA、NMDS等降维图使用。...在R中可以使用vegan包中的mrpp()函数进行分析，其默认距离为distance="euclidean"，可以先计算距离矩阵再进行分析，示例如下： #读取物种和环境因子信息 data=read.csv...可以使用meandist()函数计算组间平均距离，如下所示： #计算组间平均距离 meandist(dist, Position) MRPP分析也常用来识别和检验不同小组在排序图上的差异程度，使用主排序轴数据
生信宝典推出之前推出了一系列画图相关文章，包括多种形式的热图、线图、柱状图、箱线图、泡泡图、韦恩图、进化树、火山图、生存分析、共表达分析聚类如等，都是基于R代码或简便封装的R脚本，便于学习和使用。...现在推出的线上版设计有生信分析常见的16种图(新增4中，曼哈顿图, PcOA, CPcOA, 桑基图), 推出到现在独立访问次数达到3万+次，平均每人访问页面3+次, 总计打开次数9万+次。...具体使用和样例可见之前的推文最简单漂亮的免费在线生信绘图工具。 在大家不断的反馈和我们的错误跟踪下，做出了很多调整，提示信息更友好，数据格式判断不断加强，尤其是涉及到多表格判断的。...后台回复加群，一起讨论使用中的问题。 下面展示下新增的几个图。 曼哈顿图，与火山图类似，主要是点的属性调整。 ? PcOA：基于距离矩阵的样品聚类 ?...桑基图：一种流图，某种程度上可以视为韦恩图的变种，只需要提供类似Venn图的数据就可以。 ?
A图是hybrid-denovo的流程图，B图是使用金标准加三种不同比例的高质量R2数据获得的beta多样性矩阵Mantel相关性检验（unweighted UniFrac, weighted UniFrac...通过计算Spearman与金标准在微生物β多样性（未加权和加权的UniFrac和Bray-Curtis距离）和属水平相对丰度方面的相关性来评估性能。 ?...结果 三种方法中，微生物β多样性与金标准的相关性通常都很高（图1B）但是，当使用BC距离时，基于单端R1的方法往往具有较低的相关性（单端R1方法对于R2的数量不变）。...对于加权UniFrac距离，这三种方法的相关性都相似，因为加权UniFrac受占比例大的分类单元的影响最大，并且所有方法都很好地量化了这些显性分类单元（图1B）。...有趣的是，所有管道都可以产生相似的样本间关系，这是根据基于Bray-Curtis距离矩阵的Mantel相关系数测得的（表1）。数据集技术复制的可用性使我们能够使用类内相关系数比较不同的管道。
poolaccum的结果 群落中的指示物种 labdsv包的indval函数可计算群落中的指示物种。结果中每个OTU都会得到一个P值。挑出P小于0.05的OTU即为指示物种。...计算原理可以简单理解为考察物种组内相对频率与相对丰度的乘积。 ? 这个图为按照H2的含量进行分组，这些指示物种在每组中的相对丰度。 另外，isamic也可以计算指示物种。...而ordiR2step仅针对rda或dbrda的结果依赖adjusted R2 和 P-value进行向前筛选。...Mantel test 代码中出现了两种计算mantel的函数，分别为： vegan包的mantel，输入类型为矩阵或dist； ape包mantel.test，输入必须是矩阵 adonis 和 adonis2...原理是将样本之间的距离降维到主坐标来代表非欧距离，也可以代表样本之间的beta多样性。我感觉跟PCoA有点像。其结果也是 PCoA来表示。放个图： ?
输入只需一个OTU表，最后得到拟合的R2及期望的频率分布值。...上文最后得到的结果中，m为0.02013109，R2为0.06957435。本文的方法m和R2都略低。根据第二个列表的结果即可画图，下篇继续~。 另外，MicEco还有一些其他使用的功能。...1.Phyloseq的拓展： ps_prune：根据丰度或发生率剪切OTU ps_venn：venn图（基于eulerr::euler） ps_euler：Euler图 ps_pheatmap：热图 (...，adonis的替代 UniFrac.multi：UniFrac 距离，树上随机取root proportionality：计算OTU比例 3.16S拷贝数相关： community_rrna：计算样本平均...16S拷贝数 rarefy_rrna：拷贝数校正过的稀释曲线 4.beta多样性零模型 ses.UniFrac：UniFrac的标准效应量 ses.comdist：MPD标准效应量 ses.comdistnt
betadisper函数在vegan包。 betadisper是Levene检验方差齐性的多变量模拟。群落和组中心之间的非欧几里得距离是通过减少原始距离到主坐标来实现的。...这一程序最近被用作评估beta多样性的手段。 一组样本的多变量离散度(方差)是计算群落成员在多变量空间中到群落质心或空间中位数的平均距离。...如果组成员和组中心之间的距离是欧几里得距离，这就是Levene的方差齐性检验的多元模拟。 此外，对于组平均离散度的两两比较也可以使用置换检验进行。...group, type = c("median","centroid"), bias.adjust = FALSE, 2 sqrt.dist = FALSE, add = FALSE) 3d:群落的距离矩阵...axes 39plot(mod) 1boxplot(mod) 实例 Link: https://www.pnas.org/content/111/9/E836 使用PERMDISP方法中的置换检验分析了实际群落与零模型构建的群落之间是否存在显著的差别
前情回顾 方差分析基本概念：方差分析中的“元”和“因素”是什么？ PERMANOVA原理解释：这个统计检验可用于判断PCA/PCoA等的分群效果是否显著！...绘制一个PcOA的图看一下 # 计算加权bray-curtis距离 dune_dist <- vegdist(dune, method="bray", binary=F) dune_pcoa 距离进行PERMANOVA分析，代码和结果如下： dune是转置后的物种丰度表 (抽平或相对比例都行) Management是dune.env中的列名字，代表一列信息，可以是任意样品属性信息或分组信息...permutations设置置换次数 method指定距离计算方法 R2值显示Management可以解释总体差异的34.2%，且P的管理风格下的物种组成差异显著。...当然还有65.8%的差异是其它因素造成的。 这通常是我们对PcOA等降维图标记统计检验P值的常用方式。 注意：因为是随机置换，在未指定随机数种子时，每次执行的结果都会略有不同，但通常对结论没有影响。
Alpha多样性指数差异箱形图 分别对 Alpha diversity 的各个指数进行秩和检验分析（若两组样品比较则使用 R 中的wilcox.test 函数，若两组以上的样品比较则使用 R 中的 kruskal.test...可以找到距离矩阵中最主要的坐标，结果是数据矩阵的一个旋转，它没有改变样品点之间的相互位置关系，只是改变了坐标系统。...横轴和纵轴：表示基于进化或者数量距离矩阵的数值在二维表中成图。与PCA分析的主要差异在于考量了进化上的信息。...，16S和宏基因组数据分析通常用到的是PCA分析和PCoA分析，两者的区别在于： PCA分析是基于原始的物种组成矩阵所做的排序分析，而PCoA分析则是基于由物种组成计算得到的距离矩阵得出的。...在PCoA分析中，计算距离矩阵的方法有很多种，包括如：Euclidean, Bray-Curtis, and Jaccard，以及(un)weighted Unifrac (利用各样品序列间的进化信息来计算样品间距离
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