5高通量測序：環(huán)境微生物群落多樣性分析-資料下載頁
2025-04-04 23:02本頁面
【正文】 )Weighted UniFrac PCoA/Tree 分析利用各樣品序列間的進(jìn)化信息來計(jì)算樣品間距離，反映環(huán)境樣品在進(jìn)化樹中是否有顯著的微生物群落差異。PCoA（principal coordinates analysis）是一種研究數(shù)據(jù)相似性或差異性的可視化方法，通過一系列的特征值和特征向量進(jìn)行排序后，選擇主要排在前幾位的特征值，PCoA 可以找到 距離矩陣中最主要的坐標(biāo)，結(jié)果是數(shù)據(jù)矩陣的一個(gè)旋轉(zhuǎn)，它沒有改變樣品點(diǎn)之間的相互位置關(guān)系，只是改變了坐標(biāo)系統(tǒng)。通過PCoA 可以觀察個(gè)體或群體間的差異。 圖例解讀：? 圖16和圖17中不同顏色代表不同分組；? PCoA 分析建議不分組時(shí)，樣本數(shù)量不少于10 個(gè)；多組樣本時(shí)，每組樣本數(shù)量不少于5 個(gè)；? 對于某一功能基因，進(jìn)行進(jìn)化樹分析時(shí)，建議采用OTU數(shù)目控制在10,000以內(nèi)，或者由客戶指定分析優(yōu)勢OTU個(gè)數(shù)。12. NMDS 分析NMDS（Nonmetric Multidimensional Scaling）常用于比對樣本組之間的差異，可以基于進(jìn)化關(guān)系或數(shù)量距離矩陣。橫軸和縱軸：表示基于進(jìn)化或者數(shù)量距離矩陣的數(shù)值在二維表中成圖。 圖例解讀：? 圖18中不同的顏色代表不同的分組；? 建議不分組時(shí)，樣本數(shù)量不少于10個(gè)；多組樣本時(shí)，每組樣本數(shù)量不少于5個(gè)；? 圖18中的點(diǎn)代表樣本，點(diǎn)與點(diǎn)之間的距離表示差異程度。13. 含相似性樹柱狀圖根據(jù)樣品中相似程度進(jìn)行排布，并繪制對應(yīng)樣本樹狀圖反映樣本中群落結(jié)構(gòu)。 圖例解讀：? 圖19中左側(cè)是相似度樹狀圖，樣本之間的差異越小，樣本便會處在相近的同一分支上；? 右側(cè)柱狀圖，展示樣本中微生物的群落結(jié)構(gòu)。不同顏色代表不同物種。 顯著性差異分析比較樣品間進(jìn)化差異的顯著性分析。 圖例解讀：? 圖20橫坐標(biāo)為兩組樣品；? 縱軸坐標(biāo)為unifrac 進(jìn)化距離（序列差異）。15. 單因素unweighted unifrac PCA 分析在某單一因素上，進(jìn)行unweighted unifrac PCA 分析。 圖例解讀：? 圖21橫軸為不同變量（本例為不同年齡階段）下的樣本；? 縱坐標(biāo)為主成分，圖21中顯示同一年齡階段內(nèi)和不同年齡階段間的由主成分導(dǎo)致的差異情況。16.個(gè)性化分析案例展示案例描述一Community position ofrootassociated fungi in a Quercusdominated temperateforest:codominance of mycorrhizal and rootendophytic fungi. EcolEvol. 2013 May。 3(5):128193. 樣本來源樣本數(shù)量高變區(qū)測序平臺測序量（reads）植物根系/ 泥土159/38ITSRoche GS70,495
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