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！
主成分分析（Principal components analysis，PCA）是一种统计分析、简化数据集的方法。它利用正交变换来对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换，从而投影为一系列线性不相关变量的值，这些不相关变量称为主成分（Principal Components）。具体地，主成分可以看做一个线性方程，其包含一系列线性系数来指示投影方向（如图）。PCA对原始数据的正则化或预处理敏感（相对缩放）。PCA是最简单的以特征量分析多元统计分布的方法。通常情况下，这种运算可以被看作是揭露数据的内部结构，从而更好的解释数据的变量的方法。
试验中要考察的指标称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素所处的状态称为水平 (通常用于3个或更多水平时；如果只有2个水平考虑T-test);若试验中只有一个因素改变则称为单因素试验，若有两个因素改变则称为双因素试验，若有多个因素改变则称为多因素试验。
由于高通量测序的价格降的越来越低，现在很多人的研究已经从早期几个、十几个样品的研究发展到了几十、几百、甚至上千个样品，这种确实在以扩增子测序为基础的研究中越发明显。
大家对主成分分析(principal components analysis, PCA) 都很熟悉，但是今天我们来介绍下主坐标分析(principal coordinate analysis, PCoA)。那么这两个差了个o字母具体有什么区别？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。这种降维的思想首先减少数据集的维数，同时还保持数据集的对方差贡献最大的特征，最终使数据直观呈现在二维坐标系。PCoA主要是探索数据相似度或者相异度可视化方法。可呈现研究数据相似性或差异性的可视化坐标，是一种非约束性的数据降维分析方法，可用来研究样本群落组成的相似性或相异性。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。如果样本数目比较多，而物种数目比较少，那肯定首选PCA;如果样本数目比较少，而物种数目比较多，那肯定首选PCoA。
本教程旨在使用基于R的函数以及Python脚本来估计使用MetaPhlAn profile的微生物群落的Beta多样性
PERMDISP procedure可分析multivariate homogeneity of group dispersions (variances)（组分散(方差)的多元同质性）。
好的分析和可视化，可以提供大量的信息，同时兼顾简洁优雅。 今天我们抛开实验设计、方法和工作量等因素，仅从文章最吸引人的图片来讨论3分和30分(顶级)文章差距在哪里？ 以2017年8月25日发表在Sci
https://www.nature.com/articles/s41467-022-29144-4#code-availability
1.基于线性模型所建立的排序方法叫做线性排序（linear ordination），以主分量分析（Principal components analysis，PCA）为主。
最近读微生态公众号中宏基因组的文章，发现阿童木写的教程，宏基因组的数据可以导入qiime2分析。于是有了发现新大陆的感觉，qiime2是一个优秀的可视化工具，有它在手，分析不愁呀，可是作者并没有给出怎样导入数据的教程，我摸索了一番，基本解决了问题，欢迎交流呀！数据是使用biobakery的流程得到的metaphlan3的结果，如下图所示：
作者: 刘永鑫 日期：2017-6-29 阅读时长：10 min 背景介绍(Introduction) 宏基因组学 宏基因组学目前的主要研究方法包括：16S/ITS/18S扩增子、宏基因组、宏转录组和代谢组，其中以扩增子研究最为广泛。 目的意义 本系列文章将带领大家结合较新的16S扩增子相关文献，来理解宏基因组16S扩增子文章中常用图表种类、图中包括的基本信息，以及作者想表达的结果。 主要内容 本系列文章内容包括：箱线图、散点图、热图、曼哈顿图、维恩图、三元图和网络图等。 学习思路 罗列知识点，熟悉专业
https://github.com/GRONINGEN-MICROBIOME-CENTRE/DMP
上周在南京举办了第三期微生物群落生态学信息分析研讨培训班。有学员想要我之前写的ggplot画图的代码。其实类似的代码在网上已经有很多了，不需要什么搜索技巧就能找到。我的这些代码就有一些参考了别人的。
一文学会PCA/PCoA相关统计检验(PERMANOVA)和可视化 详细论述了PERMANOVA 检验（也包括最基本的方差检验基础），PERMANOVA检验的问题，并提供了代码生成 PCoA+统计结果。
刚刚结束了本年度的最后一次扩增子课程和宏基因组课程（都是爆满，2020年的课程提前开始报名了。就看后面的转录组和单细胞课程的参与度了），数据分析得到的大部分结果都可以用ImageGP绘图展示。在运行流程之余，收到学员的反馈，说希望有一个手册来熟悉网站有哪些功能。在此之前，我们也零星收到一些关于网站的使用咨询和功能建议，因次借这次的ImageGP答疑，来给ImageGP正正名，是的，它不是imagp，也不是imap，更不是GPS（此处有个省略50字的悲伤故事）。它是ImageGP — 画个Picture。
MRPP分析即多重响应排列程序（Multiple ResponsePermutation Procedure），使用方法与Anosim类似，用于分析组间微生物群落结构的差异是否显著，通常可以配合PCA、PCoA、NMDS等降维图使用。MRPP的研究原理是通过置换把所有观察对象统一分成各种可能的组合情况，构造统计量δ：
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。另外还有Cytoscape和其它作图工具以及图形排版的介绍，是在家作图、出门收藏的必备良品。 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
microbiome是专门针对微生物数据分析的R包。 详细的用法参考： https://microbiome.github.io/tutorials/Diversity.html#content
肠型，Enterotype，是2011年在这篇文章中提出的，即将过去的2018年又有20多们肠道微生物的大佬对肠型的概念进行了回顾和确认。一直比较好奇怎样来用代码分析肠型，今天找到了这个教程，放在这：
今天介绍一个tidydr包，还是来自于y叔，这个包就做一件事，可视化各种降维结果，比如大家耳熟能详的pca、pcoa、umap、tsne等等。
Journal: PLOS COMPUT BIOL Published: June20,2019 Link: https://journals.plos.org/ploscompbiol/arti
做了一次搬运工，把 Qiime2 官方教程搬到了 B 站，B 站确实有机器的字幕，但是现阶段的 AI 字幕对于生物领域还是比较不友好的，特别是对于些专有名词，比如 qiime 直接翻译成 china。所以，未来每个人有个专属的工作 AI 助手应该是个未来的趋势啦！鉴于字幕不好， 我就每个视频把字幕校正了一遍，断断续续有半年多，终于理完啦！字幕重新上传了 B 站。当然，这也是一个学习的过程，大佬的讲解，让我也学到了不少，这里就选三个亮点分享一下！
adespatial这个包功能十分强大，如还可以进行向前筛选（forward.sel）。但是注意forward.sel只能用于RDA，而vegan中的ordistep可用于RDA和CCA。 变量筛选之前也写过： MRM中进行变量筛选
https://www.researchgate.net/post/Why_do_I_obtain_different_results_using_PERMANOVA_or_ANOSIM
在线平台BIC 是 ImageGP的重构升级版，重构于2020年初。该平台采用配置文件快速部署工具、生成结果或结果报告。其绘图和分析基于 R 语言(ImageGP 包, 在早期ImageGP脚本的基础上重新进行了封装， GitHub, Gitee)、Python 语言。
可用rarefy得到结果后在ggplot里自己画。核心是设定一个步长，这些步长都用rarefy函数进行重抽，再组合到一起即可。
# install.packages("ggplot2") # install.packages("ggalt") # OR: devtools::install_github("hrbrmstr/ggalt") library(ggplot2) library(ggalt) gg <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point(aes(color = manufacturer)) + geom_encircle(aes(group = manufact
多维排列 (Multidimensional scaling,MDS)是可视化多变量样品(如多个物种丰度、多个基因表达)相似性水平的一种方法。其基于距离矩阵进行一系列的排序分析。
16S rRNA 基因是编码原核生物核糖体小亚基的基因，长度约为1542bp，其分子大小适中，突变率小，是细菌系统分类学研究中最常用和最有用的标志。
请注意，本文编写于 381 天前，最后修改于 67 天前，其中某些信息可能已经过时。
作者的团队发现，相比于正常胰腺组织，在人类患者和小鼠 PDA 模型中，真菌增加了约 3000 倍。同时，剔除真菌微生物组可阻止 PDA 肿瘤生长。另外，病原真菌通过激活甘露糖结合凝集素 (mannose-bindinglectin, MBL) 来驱动补体级联反应，从而促进 PDA 的生长。
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~
这是一篇2015年发表在cell上的文章，虽然有点老，但是研究的内容依然具有参考价值，这里仔细读了一遍，分享一下！
在分析高维数据时，降维（Dimensionality reduction，DR）方法是我们不可或缺的好帮手。
降维分为三种：特征选择、线性降维和非线性降维。本文主要介绍一些关于降维的基础知识以及线性降维的典例PCA（主成分分析法）。
2. 如果我只需要分析前3组样本，这时候应该先选出前3组样本，然后做NMDS画图；还是先用所有样本做出来NMDS结果，再筛选前3组样本的结果画图？
Link: https://sfamjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/1462-2920.15090
首先，有两个常规成列的数据，分别是有效测序数据和高质量测序数据，以及后面的高质量序列数的占比，是对测序结果的最直观最基本的描述。
数据是一种珍贵资产。尤其是在当今快消品当道的背景下，你需要数据来帮助你准确定位、深度投入和优化前景。如果你不能合理的管理这些数据，就可能会错失良机、降低效率，甚至对你的盈亏造成负面影响。 市场数据尤为
最近看到一些机器学习方法用于微生物的文章。这也是一个趋势，先模拟寻找规律，再拿数据验证。这样发展到最后是不是就可以不用做实验了，直接模拟就完事了。。。
在科学研究中处理高维数据的童鞋们，常常会遇到这种问题：我们明明知道自己的数据具有很好的内部特征，却无法找到合适的降维算法展示出来。由于每一个样品特征内都可能会存在一些离散点，线性降维例如PCA、PCoA常常难以有效的区分不同的样品特征，而且忠实于相互距离的线性算法往往难以获得满意的排序结果。这时候，你就需要更新自己的算法库啦！
本系列为交流群一周问题汇总。目前群人数比较多，如果你想加群，加我微信回复进群，我拉你进来。
往期文章层次聚类与聚类树、比较聚类与聚类簇划分介绍了层次聚类的使用，今天为大家介绍非层次聚类的使用。非层次聚类（non- hierarchical clustering）是对一组对象进行简单分组的方法，其分类依据是尽量使得组内对象之间比组间对象之间的相似度更高，在分析之前需要预设小组的数目。非层次聚类需要首先有个预设的结构，比如假设有k个类群，那么将所有对象任意分为k组，然后在这个基础上不断进行替换迭代，来达到最优化的分组结果。
计划的下一个QIIME 2版本计划于2023年2月发布（QIIME2 2023.12）。
2022年1月21日，广州医科大学呼吸疾病国家重点实验室赵金存教授团队与深圳华大生命科学研究院（下简称“华大研究院”）联合科研团队在国际著名学术杂志Genome Research (IF: 9， 一区杂志，冷泉港出版，专注于计算分析类文章)上发表了题为Plasma cell-free RNA characteristics in COVID-19 patients的研究论文。该文通过解析新冠轻重症患者血浆游离RNA （cfRNA）特征谱，填补了新冠在血浆游离RNA （cfRNA）特征谱研究领域的空白，揭示了新冠可能的发病机制。
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