在本研究中,我们将基于Bray-Curtis距离指数进行PCoA分析。Bray-Curtis距离是一种非加权距离指数,广泛用于生态学研究中,因为它能够有效地反映群落组成的相似性和差异性。通过这种方法,我们可以更准确地描绘和理解不同处理下群落结构的变化。 示例数据如下:(自己随便编写的数据,主要是文件格式) #清空工作环境 rm(list=...
由图5A可知,在基于Bray-Curtis距离的PCoA图中,A酒厂高温大曲主要集中在第3象限,而B酒厂高温大曲则较为分散,不同高温大曲在空间上呈现明显的分离趋势(F=1.256,P=0.204);由图5B可知,在基于Jaccard距离的PCoA图中,A酒厂高温大曲主要集中...
在β多样性分析中，选取适当的距离指数至关重要。vegan包作为R语言的强力工具，支持计算包括Bray-Curtis、Jaccard在内的多种距离指数。本研究选择基于Bray-Curtis距离的PCoA分析，Bray-Curtis距离指数因其在生态学研究中的非加权特性，能精确反映群落组成差异性，助力精准描绘不同处理条件下的群落结构演变。示...
在确定混合模型分布后，使用概率分布通过样本之间的两两距离计算距离度量。为了进行比较，考虑了基于L2范数的三种距离度量（L2-PDF、L2CDF、L2-DCDF、L2-CCDF）。除此之外还选择了一些其他的距离度量进行比较，即Manhattan距离和Euclidean距离，以及微生物组分析中特有的三个距离度量：Bray-Curtis距离、加权UniFrac距离和...
1、计算bray_curtis距离 otu.distance <- vegdist(otu, method = 'bray') 2、NMDS排序分析 #NMDS排序分析——vegan包中的metaMDS函数df_nmds <- metaMDS(otu.distance, k = 2) #结果查看——关注stress、points及species三个指标 summary(df_nmds) ...
主坐标分析(principalcoordinate analysis,PcoA)法是一种非约束性的数据降维分析方法,是基于除欧氏距离以外的其他距离法,通过降维找出影响样本群落组成差异的潜在主成分,是分析beta多样性的一种常用方法[29]。这里主要采用了基于Bray-Curtis、Jacc...
图1| 基于Bray-Curtis距离的PCoA图谱所表示的肠道微生物群落结构的变化 2.长期乳制品消费的分类学生物标志物 结果表明,在最高的总牛奶摄入量组和最高的牛奶摄入量组中分别有多个属的富集(图2)。其中,双歧杆菌、链球菌、梭状芽孢杆菌和Gemellaceae_other在两个奶牛类群中均富集。相比之下,肠杆菌科的一个属被鉴定...
1、计算bray_curtis距离 otu.distance<-vegdist(otu,method='bray') 2、NMDS排序分析 #NMDS排序分析——vegan包中的metaMDS函数df_nmds<-metaMDS(otu.distance,k=2)#结果查看——关注stress、points及species三个指标summary(df_nmds) 3、适用性检验——基于stress结果 ...
一种基于距离的方法,可以计算每个分类单元对两个或多个组之间观察到的总体平均不相似性(OAD)的相对贡献。可用ANOSIM或者PERMANOVA检验显著性。 Clarke最开始使用Bray–Curtis距离,考虑发生率数据,该距离退化为Sørensen距离。公式为: a为在j和k中都出现的物种数,b和c为仅在j或k中出现的物种数。
距离指数(distance indices)或称距离测度(distance measures),与相似性指数相反,距离数值越大表明群落间差异越大。存在多种距离类型,例如欧几里得(Euclidean)距离、Bray-Curtis距离、UniFrac距离等。对于物种组成数据,距离指数的最小值为0(两个群落的物种类型和丰度完全一致),最大取值取决于距离类型和数据本身。