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分析实战中使用R语言的纯素包的varpart()函数来执行VPA 分析，然后使用plot函数来可视化结果 。R语言计算β多样性指数和各种A在分析Statistics分析microbiomeanalysis中有大量的A，如PCA，【R语言】非度量多维标度分析(NMDS分析)是将多维空间中的研究对象(样本或变量)简化到低维空间进行定位的方法 。

1、Qiime1-9.如何 分析OTU表?我们可以从多个角度和层面对OTU表进行分析 。首先，我们可以从α多样性的水平来了解微生物的组成多样性 ， 常用的指标有Shannon和Chao1 。然后我们可以进一步分析β多样性，主要是利用PCA和PCoA的方法来探究不同类群的微生物之间是否存在差异，哪些因素影响微生物的组成 。通过统计检验(Wilicox检验等 。)，可以探索不同类群微生物的物种差异，找出不同的菌群 。通常我们会研究门、科、属的差异，16SrRNA测序结果在类目层面不够准确，所以我们通常不会研究这个层面的差异 。

2、微生物多样研究—β多样性 分析 1，β分集分析1 。计算样本间的距离样本间物种多度分布的差异可以用statistics 分析中的距离来量化，使用统计算法Euclidean、BrayCurtis、Unweighted_unifrac、weighted_unifrac等 。计算每两个样本之间的距离 ， 得到距离矩阵 ， 可用于进一步的beta分集分析和视觉统计分析 。比如距离矩阵可以用热图来表示，可以直接观察样本之间差异的分布 。

3、方差分解 分析(VPA这篇短文很好，我转发给自己的智囊团，供以后学习 。衷心感谢每一位知识的奉献者 。VPA，全称VariancePartitioningAnalysis，中文叫方差分解分析 。这个分析的目的是确定规定的环境因素对群落结构变化的解释比例 。我们采用CCA/RDA 分析的排序方法，得到参与分析的所有环境因子对群落变化的解释率 。

在bias/123，456，789-2/之后，对于每一类环境因子，可以计算出每一个环境因子单独以及不同环境因子的交互作用对生物群落变化的贡献 。分析实战中使用R语言的纯素包的varpart()函数来执行VPA 分析，然后使用plot函数来可视化结果 。VPA是要确定不同类型的环境因素对群落变化的解释，所以我们必须首先对环境因素进行分类 。这一类怎么分类？

4、R语言计算β多样性指数及 分析 5、统计 分析中的各种A在微生物分析中，有大量的A ， 如PCA、PCoA、RDA、CCA、ICA等 。网上介绍每一种的文章很多，但是把它们放在一起比较，解释清楚的文章很少，而且它们之间有一些显著的差异，甚至有些在知道的人看来很蠢 。那我就在这里重点跟大家介绍一下 。

大部分A都是围绕着一个点，这个点就是降维 。PCA可能是最常见的一种 。由于其原理简单 ， 与降维前的数据相关性好，所以应用范围也非常广泛 。然而，由于其过于简单的假设，在许多实际应用中的降维效果是有限的 。原则上我们已经完成了PCA，这里不再赘述 。可以看看参考文章PCA的数学原理 ， 基本上就是线性代数中各种矩阵的运算 。

6、【R语言】非度量多维标度 分析法(Non-metricmultidimensionalscal...【pcoa分析 软件,PCOA分析】非公制多维标度分析(NMDS分析)是一种将多维空间中的研究对象(样本或变量)简化到低维空间进行定位、分析和分类 ， 同时保留对象间原有关系的数据 。与PCoA类似 ， NMDS可以基于任何类型的距离矩阵对对象(样方)进行排序；然而，也有不同之处 。NMDS不是基于距离矩阵值，而是根据排名顺序计算的 。
因为NMDS不是特征根排序技术，所以不会让排序轴负载变差 。所以NMDS排名图可以随意旋转、居中、倒置(赖江山，数量生态)，预设m个分拣轴；构造m维空间中物体的初始结构，这是调整物体之间位置关系的起点；在M维空间中，用迭代程序连续调整物体的位置，目标是连续最小化Stressfunction，其值转换为0到1之间的值，可以检验NMDS 分析的结果 。

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