R 语言并行计算 beta-NTI，加快群落构建分析速度
群落构建分析是微生物生态学分析中重要的组成部分，成为目前文章发表的
热点技术。beta-NTI（beta nearest taxon index）是对群落构建进行量化的常用指
数。beta-NTI 的计算需要根据观察数据（OTU 表和遗传发育树）多次构建零模
型，该过程非常耗时，不利于科研人员进行数据的探索。但每个零模型的构建相
互独立，可同时进行，R 语言并行计算可加快 beta-NTI 的计算速度。本文内容包
括以下三个部分：1.如何理解群落构建；2.如何理解 beta-NTI；3.如何利用 R 语
言并行计算 beta-NTI。初学者可能对群落构建和 beta-NTI 的含义理解很模糊，我
将结合自己的理解对群落构建和 beta-NTI 进行简要的介绍，可通过后面的参考
文献做详细的了解。如果您对群落构建和 beta-NTI 很熟悉可略过 1、2 部分。我
们将重点介绍如何利用 R 语言并行计算 beta-NTI。除了 beta-NTI 还有其它哪些
计算群落构建的方法呢？下一篇文章我们将介绍 R 语言并行计算 beta 多样性零
偏差（null deviation of beta-diveristy）。
1. 如何理解群落构建？
群落构建包含两个过程——确定性过程和随机过程，其中确定性过程包含环
境选择和生物互作，随机性过程包含随机扩散和漂变。本文将要计算的 beta-NTI
就是对群落构建中随机过程和确定性过程的量化。我们可以通过图 1 简单理解随
机过程和确定性过程的含义。水杯中的花粉在水杯中做布朗运动（随机过程），
此时水杯在力 F（确定性过程）的推动下从左边移动到了右边，花粉则从左上角
移动到了右下角。因此花粉的运动既包括随机过程（布朗运动），也包括确定性
过程（推力 F 的作用）。通过对该图的讲解，我们可以大致理解随机过程和确定
性过程的含义了。此时，我们将该思维模型运用到我们的微生物群落结构的变化
中，帮助我们更好地理解群落构建。
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