通过同时做RDA和CCA我们发现，在RDA中环境因子对物种分布的解释量更高。对结果的解读：constrained（约束）指自变量（环境）矩阵能对因变量矩阵（物种）的整体解释量，如RDA分析中的79.97%和CCA分析中的69.20%。unconstrained（非约束）指还剩下的没有被解释的部分，如RDA分析中的20.03%和CCA分析中的30.80%。如...
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...
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,比如添加外围椭圆,改变线条、样本点样式等等。 对图形进行细调,可以使用AI等软件;但是使用动态CCA/动态RDA两个在线动态工具就更“一步到位”了。 下面以动态RDA工具为例: 上传表格提交后,在工具页下方选择“项目编号”即可看到初始得出的图形...
CCA (Canonical Correspondence Analysis):CCA是一种用于分析响应变量(通常是物种丰度数据)与解释变量(例如环境变量)之间关系的多变量技术。它旨在识别最大化响应变量与解释变量之间相关性的线性组合。 DCA (Detrended Correspondence Analysis):DCA是一种用于排序和可视化生态数据的方法。通常应用于物种丰度数据,以探索样本...
RDA 或CCA 模型的选择原则:RDA是基于线性模型,CCA是基于单峰模型。一般会选择CCA来做直接梯度分析。但是如果CCA排序的效果不太好,就可以考虑用RDA分析。 先用species-sample数据(97%相似性的样品OTU表)做DCA(detrendedcorrespondence analysis) 分析,看分析结果中Lengths ofgradient 的第一轴的大小。如果大于4.0,就应该...
使用线性响应模型的排序方法叫线性排序(linear ordination),包括RDA和PCA等;而基于单峰响应模型的被称为非线性排序(nonlinear ordination),包括CCA、CA、DCA和DCCA等。线性响应模型通常使用最小二乘法进行回归拟合。单峰响应模型则是通过基于所有包含该物种的样方中环境因子的加权平均得到该物种在环境梯度上的最适値。单峰...
通过同时做RDA和CCA我们发现,在RDA中环境因子对物种分布的解释量更高。 对结果的解读: constrained(约束)指自变量(环境)矩阵能对因变量矩阵(物种)的整体解释量,如RDA分析中的79.97%和CCA分析中的69.20%。 unconstrained(非约束)指还剩下的没有被解释的部分,如RDA分析中的20.03%和CCA分析中的30.80%。
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,又称多元直接梯度分析。 RDA 或CCA 模型的选择原则:RDA是基于线性模型,CCA是基于单峰模型...
在做微生物研究时,常规的PCA分析可以帮助研究样本与物种关系,RDA分析(Redundancy analysis)和CCA(Canonical Correspondence Analysis)还增加考虑了环境因子(如土壤研究中的pH值,酸碱度,疾病研究中临床理化因子等)的影响,同时反映样本、环境因子和物种三者或两两之间的关系,在微生物组学应用广泛。