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...
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...
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...
如果DCA排序前4个轴的最大值(如图中0.28343)>3,选择单峰模型(CCA)进行排序分析,如果DCA排序前4个轴的最大值≤3,选择线性模型(RDA)进行排序分析。 图13 | DCA分析结果表示例 5.2.4、RDA.env.pvalue文件 RDA或者CCA排序分析后,与环境变量分析的pvalue值,值越大其表示的差异就越不显著。 图14 | RDA.env.p...
排序分析的异同点? 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...
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。
RDA基于线性模型,CCA则是基于单峰模型。此分析是主要用来反映菌群与环境因子之间关系,可以检测环境因子、样本、菌群三者之间的关系或者两两之间的关系。 RDA或CCA模型的选择原则:先用Species Table数据做DCA分析,看分析结果中Axis Lengths of gradient的轴的大小,如果大于4.0,就应该选CCA,如果3.0-4.0之间,选RDA和CCA均...
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，...
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...
test.cca#69.20% 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...