分析方法选择:在进行排序分析之前,我们需要先对物种群落数据进 DCA分析,根据结果中Lengths of gradient的第一轴的大小来进行判断,如果大于4.0,就选CCA,如果在3.0-4.0之间,选RDA和CCA均可,如果小于3.0,RDA的结果要好于CCA。但是这种标准并不是100%合适,在实际的使用中,我们最好是同时进行CCA和RDA,根据结果进行选择。
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。 线性模型和单峰模型 所有排序方法都是基于一定的模型之上,这种模型反映物种和环境之间的关系以及在某一环境梯度上的种间关系。最常用的关系模型有两种:一种是线形模型(...
目前CCA要比RDA用得更普遍,有两个原因: 大部分情况下,两者的分析结果并差别并不大。其实,CCA非线性模型其实可以容纳线性模型,线性关系可以算是非线性模型的特例。所有用RDA可以做的,CCA也可以做,只不过在如果梯度比较短的话RDA要精确一点。但是,如果是非线性关系,用线性的RDA来分析,那个准确度就大大打折扣了。因...
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。 OmicStudio最新云工具——R...
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/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/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。