5高通量測(cè)序：環(huán)境微生物群落多樣性分析(編輯修改稿)
2025-05-01 23:02 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 圖用于統(tǒng)計(jì)多個(gè)樣品中共有或獨(dú)有的OTU數(shù)目，可以比較直觀地表現(xiàn)各環(huán)境樣品之間的OTU 組成相似程度。不同樣品用不同顏色標(biāo)記，各個(gè)數(shù)字代表了某個(gè)樣品獨(dú)有或幾種樣品共有的OTU 數(shù)量，對(duì)應(yīng)的OTU編號(hào)會(huì)以EXCEL 表的形式在結(jié)題報(bào)告中呈現(xiàn)。 分析要求單張分析圖，樣本分組至少兩個(gè)，最多5 個(gè)。? 默認(rèn)設(shè)置為97% 相似度水平下以O(shè)TU 為單位進(jìn)行分析作圖。6. Heatmap 圖用顏色變化來反映二維矩陣或表格中的數(shù)據(jù)信息，它可以直觀地將數(shù)據(jù)值的大小以定義的顏色深淺表示出來。將高豐度和低豐度的物種分塊聚集，通過顏色梯度及相似程度來反映多個(gè)樣品在各分類水平上群落組成的相似性和差異性。 相對(duì)豐度比例：熱圖（圖8）中每小格代表其所在樣品中某個(gè)OTU 的相對(duì)豐度。以圖8為例，紅框高亮的小格所對(duì)應(yīng)的信息為：樣本（R111Z）中OTU（OTU128）%。豐度比例計(jì)算公式（Bray Curtis 算法）：其中，SA,i = 表示A樣品中第i個(gè)OTU所含的序列數(shù)SB,i = 表示B樣品中第i個(gè)OTU所含的序列數(shù)樣品間聚類關(guān)系樹：進(jìn)化樹表示在選用成圖數(shù)據(jù)中，樣本與樣本間序列的進(jìn)化關(guān)系（差異關(guān)系）。處于同一分支內(nèi)的樣品序列進(jìn)化關(guān)系相近。物種/OTU 豐度相似性樹：豐度相似性樹表示選用成圖的數(shù)據(jù)中樣品與樣品中的OTU 或序列在豐度上的相似程度。豐度最相近的會(huì)分配到同一分支上。客戶自定義分組：根據(jù)研究需求對(duì)菌群物種/OTU 研究樣本進(jìn)行二級(jí)分組? 二級(jí)物種/OTU 分組：將下級(jí)分類學(xué)水平物種或OTU 分配到對(duì)應(yīng)的上級(jí)分類學(xué)水平，以不同顏色區(qū)分；? 二級(jí)樣品分組：根據(jù)研究需要，對(duì)樣品進(jìn)行人為的分組，以不同顏色區(qū)分。7. 主成分分析PCA (Principal Component Analysis)在多元統(tǒng)計(jì)分析中，主成分分析是一種簡化數(shù)據(jù)集的技術(shù)。主成分分析經(jīng)常用于減少數(shù)據(jù)集的維數(shù)，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)集中對(duì)方差貢獻(xiàn)最大的特征，從而有效地找出數(shù)據(jù)中最“主要”的元素和結(jié)構(gòu)，去除噪音和冗余，將原有的復(fù)雜數(shù)據(jù)降維，揭示隱藏在復(fù)雜數(shù)據(jù)背后的簡單結(jié)構(gòu)。通過分析不同樣品的OTU 組成可以反映樣品間的差異和距離，PCA 運(yùn)用方差分解，將多組數(shù)據(jù)的差異反映在二維坐標(biāo)圖上，坐標(biāo)軸為能夠最大程度反映方差的兩個(gè)特征值。如樣品組成越相似，反映在PCA圖中的距離越近。 橫軸和縱軸：以百分?jǐn)?shù)的形式體現(xiàn)主成分主要影響程度。以圖9為例，主成分1（PC1）和主成分2（PC2）是造成四組樣品（紅色，藍(lán)色，黃色和綠色）的兩個(gè)最大差異特征，% %。十字交叉線：在圖9中作為0 點(diǎn)基線存在，起到輔助分析的作用，本身沒有意義。圖例解讀：? PCA 分析圖是基于每個(gè)樣品中所含有的全部OTU 完成的；? 圖9中每個(gè)點(diǎn)代表了一個(gè)樣本；顏色則代表不同的樣品分組；? 兩點(diǎn)之間在橫、縱坐標(biāo)上的距離，代表了樣品受主成分（PC1 或 PC2）影響下的相似性距離；? 樣本數(shù)量越多，該分析意義越大；反之樣本數(shù)量過少，會(huì)產(chǎn)生個(gè)體差異，導(dǎo)致PCA分析成圖后形
化學(xué)相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1