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    生物信息學服務
    約束排序(RDA/CCA等)
    【添加時間:2016-09-12 09:26:22】【來源:】【作者:dggadmin】
            約束排序是在特定的梯度上(環境軸)上探討物種的變化情況,例如:RDA、CCA等。其中RDA基于線性模型 (指物種隨著某一環境因子的變化而呈線性變化),CCA基于單峰模型。它們主要用來反映環境因子、樣品、菌群三者之間的關系或者兩兩之間的關系。

            冗余分析(redundancy analysis, RDA)是通過原始變量(例如物種豐度)與典型變量(例如環境因子)之間的相關性,分析引起原始變量變異的原因。它描述了由于因變量和典型變量的線性關系引起的因變量變異在因變量總變異中的比例。

            典范對應分析(canonical correspondence analysis, CCA),是基于對應分析(CA)發展而來的一種排序方法,將對應分析與多元回歸分析相結合,每一步計算均與環境因子進行回歸,又稱多元直接梯度分析。


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    圖1 RDA分析
            圖中紅色粗箭頭代表環境變量,藍色細箭頭代表物種(這里是高豐度的屬),形狀符號代表樣品。箭頭之間的垂影位置及長度代表兩兩之間的相關性正負及大小。

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    圖2 CCA分析
            圖中箭頭代表環境變量,三角符號代表名義變量(例如樣品中是否加入Feces,是為1,否為0),星形符號代表物種(這里是高豐度的屬)。物種點在環境箭頭上的垂足位置代表兩兩之間的相關性正負(位于反向延長線上表示負相關),原點到垂足的長度代表相關性大小。該圖沒有顯示樣品點。



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