BetaDivPCoA_NMDS-席娇2020.6.191

: "理解Beta多样性分析：PCoA与NMDS排序" : "本文深入探讨了在微生物群落研究中，如何利用Beta多样性分析，特别是通过PCoA（主坐标分析）和NMDS（非度量多维尺度分析）进行非约束排序，以及生态相似性的重要性。" : "微生物群落, 生态多样性, 数据分析" 【正文】: Beta多样性是衡量不同生境或样本间物种多样性的变化，它关注的是群落之间的差异而非群落内部的多样性。这种多样性反映了物种在空间、时间和环境梯度上的分布模式，是生态学研究中的关键指标。在微生物群落的研究中，由于高通量测序技术的发展，Beta多样性的分析变得尤为重要。 非约束排序，如PCA（主成分分析）和PCoA，是分析Beta多样性的常用方法。PCoA是基于距离矩阵的降维技术，旨在最大化保留样本间原始距离信息的同时，将高维数据映射到二维或三维空间，以便于可视化和解释。NMDS则是一种非线性的降维方法，尤其适用于非欧几里得距离矩阵，能够较好地保持数据的相对距离结构。 层次聚类是另一种常用的Beta多样性分析工具，它根据物种组成相似性将样本进行分组。通过构建树状结构（dendrogram），可以清晰地观察到样本间的相似性关系。在实际应用中，常常将聚类和排序结果结合，如图1所示，以揭示样本间的空间分布和聚类趋势。 生态相似性是分析Beta多样性的基础，它涉及到计算样本间群落组成的相似程度或距离。常见的相似性指数有Jaccard相似性指数，计算公式为：J = (a / (a + b + c))，其中a是两个样本共享的物种数量，b和c分别是样本独有物种的数量。此外，还有Bray-Curtis距离、UniFrac距离等，它们在处理定量和定性数据时各有优劣。 距离指数是衡量群落间差异的量化指标，如欧几里得距离、Bray-Curtis距离等。不同的距离指数有不同的数学定义和适用场景。例如，Bray-Curtis距离适合处理丰度数据，而欧几里得距离则适用于等频数据。值得注意的是，不是所有距离指数都能直接转化为相似性指数，如欧几里得距离和卡方距离。 在选择合适的相似性或距离衡量标准时，需要根据研究目的和数据特性来决定。Legendre和Legendre在他们的《Numerical Ecology》一书中详细列举了约30种方法，提供了丰富的参考。 Beta多样性分析通过PCoA和NMDS等工具，结合生态相似性指数，为理解微生物群落的结构变化和环境响应提供了有力的工具。在实际操作中，应根据研究需求选择适当的分析方法，并充分理解各种指标的含义，以确保结果的准确性和可解释性。