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...
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。
在线分析中，RDA（冗余分析）和CCA（典型相关分析）是两种重要的统计分析方法。RDA作为约束化的主成分分析，结合环境因子进行多元直接梯度分析，而CCA则用于揭示两组变量之间的深层关联，尤其适用于单峰模型的排序。RDA基于线性模型，而CCA适用于解决多变量关联问题，如果排序效果不佳，RDA可能是个备选方案。...
1、如何选择RDA还是CCA 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，...
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...
RDA或者CCA是基于对应分析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。此分析是主要用来反映菌群与环境因子之间关系。RDA是基于线性模型,CCA 是基于单峰模型。分析可以检测环境因子、样品、菌群三者之间的关系或者两两之间的关系。
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。
http://cloud.geneskybiotech.com/#/tools/all/RDA_CCA 示例图冗余分析(RDA)和典范对应分析(CCA)是当今生物学两种常用的约束性排序方法,RDA是基于线性模型,CCA是基于单峰模型。相对于PCA、PCoA、NMDS等非约束排序(只基于样本的物种组成数据),约束性排序可以同时使用物种组成和环境因子数据进行排序分析,从而解释环境...