PCA、PCoA和NMDS分析属于非约束性排序分析,而RDA/CCA和db-RDA分析属于约束性排序分析,即分别是在环境因子的约束条件下进行的PCA和PCoA分析。因此,一般主要利用PCA、PCoA或NMDS分析进行样本比较,反映样本间菌群结构的相似性和差异性,从而分析组间样本能否明显区分开;而RDA/CCA和db-RDA分析则多用来阐述环境因子对样本菌...
一般我们会选择CCA来做直接梯度分析。但是,如果CCA排序的效果不太好,就可以考虑换做用RDA分析。RDA或CCA选择原则:先用species-sample资料做DCA分析,看分析结果中Lengths of gradient 的第一轴的大小,如果大于4.0,就应选CCA;如果在3.0-4.0之间,选RDA和CCA均可;...
PCA、PCoA和NMDS分析属于非约束性排序分析,而RDA/CCA和db-RDA分析属于约束性排序分析,即分别是在环境因子的约束条件下进行的PCA和PCoA分析。因此,一般主要利用PCA、PCoA或NMDS分析进行样本比较,反映样本间菌群结构的相似性和差异性,从而分析组间样本能否明显区分开;而RDA/CCA和db-RDA分析则多用来阐述环境因子对样本菌...
使用线性响应模型的排序方法叫线性排序(linearordination),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...
PCA、PCoA、NMDS、CCA、RDA的区别首先,以上分析本质上都属于排序分析(Ordination analysis)。排序(ordination)的过程就是在一个可视化的低维空间(通常是二维)重新排列这些样方,使得样方之间的距离最大程度地反映出平面散点图内样方之间的关系信息。 1、只使用物种组成数据的排序称作非限制性排序(unconstrained ordination)...
PCA、PCoA、NMDS、CCA、RDA的区别 PCA、PCoA、NMDS、CCA、RDA的区别 ⾸先，以上分析本质上都属于排序分析（Ordination analysis）。排序(ordination)的过程就是在⼀个可视化的低维空间(通常是⼆维)重新排列这些样⽅,使得样⽅之间的距离最⼤程度地反映出平⾯散点图内样⽅之间的关系信息。1、只使⽤...
无论是主成分分析(PCA)、主坐标分析(PCoA)、非度量多维尺度分析(NMDS),还是冗余分析(RDA)、典范对应分析(CCA)都属于降维排序分析方法。 之所以需要降维,是因为我们检测的样本中往往包含着上百种微生物,为了分析样本与样本间的相似性,我们需要将所有物种进行逐一对比,即以一个物种为一个维度进行比较,那么假设样本有...
说白了非约束排序不需要输入环境变量信息(如 PH,湿度,温度等),而约束排序需要环境信息,对排序图进行约束。典型的非约束排序有PCA,PCoA,NMDS,CA分析等,约束排序典型例子有RDA CCA等分析;其中RDA就是PCA的约束排序版本,CCA是CA分析对应的约束排序分析方法。
排序分析的核心是将样方或物种在低维空间中重新排列，以可视化的方式展示它们之间的复杂关系。排序方法根据物种对环境梯度的响应模型可分为两类：线性排序（如PCA和RDA，基于线性模型）和非线性排序（如CCA、CA、DCA，适用于单峰响应）。线性排序适用于物种数据量纲相同的情况，而非线性排序则考虑物种在环境...
首先我们要明白一个概念:降维。无论是主成分分析(PCA)、主坐标分析(PCoA)、非度量多维尺度分析(NMDS),还是冗余分析(RDA)、典范对应分析(CCA)都属于降维排序分析方法。 之所以需要降维,是因为我们检测的样本中往往包含着上百种微生物,为了分析样本与样本间的相似性,我们需要将所有物种进行逐一对比,即以一个物种为一...