RDA/CCA分析又称多元直接梯度分析,主要用来检测环境因子(如气体成分)、样本、菌群三者间的关系或者两两之间的关系。 RDA/CCA分析将对应分析与多元回归分析相结合,每一步计算均与环境因子进行回归,其中RDA是基于线性模型进行分析,CCA是基于单峰模型进行分析。 RDA或CCA模型的选择原则: 先用species-sample数据(97%相似性...
RDA分析(Redundancy analysis),即冗余分析,对比主成分分析可以发现,其实冗余分析就是约束化的主成分分析。冗余分析(redundancy analysis, RDA)或者典范对应分析(canonical correspondence analysis, CCA)是基于对应分析(correspondence analysis, CA)发展而来的一种排序方法,将对应分析与多元回归分析相结合,每一步计算均与环境...
无论是RDA分析还是CCA分析，都需要两个数据框（data.frame）[已经对行名和列名进行了定义，行名为样方，列名为物种变量或者环境变量]，分别是环境因子数据和物种数据。我们面临的第一问题是如何选择这两种排序分析，曾经有人建议使用vegan包里面的decorana函数来判断是选择RDA还是CCA。具体的，通过运行该函数，如果前4...
冗余分析(redundancy analysis, RDA)或者典范对应分析(canonical correspondence analysis, CCA)是基于对应分析(correspondence analysis, CA)发展而来的一种排序方法,将对应分析与多元回归分析相结合,每一步计算均与环境因子进行回归,故又称多元直接梯度分析。此分析是主要用来反映菌群与环境因子之间的关系。接下来我们来尝试...
RDA/CCA分析 RDA/CCA(Redundancy Analysis/Canonical Correspondence Analysis)是使用最早和使用频率最高的环境因子关联分析方法,在微生物群落研究中常用于探究哪些环境因子会对微生物群落产生影响,以及哪些环境因子是主要的影响因素。本文将从以下三个方面介绍RDA/CCA分析的相关内容:注意事项、分析要求以及图形含义。
CCA/RDA工具中,在工具界面可以选择一系列绘图参数,比如是否显示物种名称、点的样式等。当然也别忘了选择分析类型。 点下载可以得到带样本标签及不带样本标签两种图形(PDF及PNG格式),当然,参数中选择了显示物种名称,图中也会显示物种名称。 当然,想绘制上述高分文献中的同款图形,还需要对CCA/RDA图形进行一些些调整,比...
使用同一数据分别进行PCA和RDA分析。小美无论选择多少环境因子对PCA排序结果是没有任何影响的;而RDA分析中选择不同的环境因子可得到不同的排序结果。 出现这种情况的结果的原因是PCA分析作为非约束性排序,环境因子加入并不会影响样本间菌群差异获得的排序结果;而RDA分析是在所选择的环境因子的约束条件下进行的PCA分析,...
通常情况下，由于CCA对单峰数据的适用性，我们倾向于选择CCA进行分析。然而，如果结果不尽如人意，RDA是值得考虑的备选方案。根据DCA分析结果，当梯度长度大于4.0时，优先考虑CCA；在3.0到4.0之间，两者皆可；梯度长度小于3.0时，RDA的表现更佳。第三部分：在线作图利器——图图云 无需精通R语言，...
CCA适用于物种组成与连续型环境因子的分析,而RDA适用于物种组成与定性和/或数量型环境因子的分析。 二、数据准备 在进行CCA或RDA分析前,需要准备两个数据文件:物种数据和环境数据。物种数据包括物种丰度或物种相对丰富度信息。环境数据包括与物种组成相关的环境因子,如土壤pH、温度、湿度等。 在数据准备过程中,要确保...
选择RDA还是CCA时，通常根据“Lengths of gradient”在DCA分析中的表现。若大于4.0，CCA是首选；在3.0到4.0之间，两者皆可；小于3.0时，RDA可能更为合适。无需在R语言中操作，图图云平台提供了一种简便的解决方案，用户可以直接登录该平台，无需注册，通过上传数据（如物种丰度表和环境因子数据）并...