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约束排序(RDA/CCA等)
【添加时间:2016-09-12 09:26:22】【来源:】【作者:dggadmin】
        约束排序是在特定的梯度上(环境轴)上探讨物种的变化情况,例如:RDA、CCA等。其中RDA基于线性模型 (指物种随着某一环境因子的变化而呈线性变化),CCA基于单峰模型。它们主要用来反映环境因子、样品、菌群三者之间的关系或者两两之间的关系。

        冗余分析(redundancy analysis, RDA)是通过原始变量(例如物种丰度)与典型变量(例如环境因子)之间的相关性,分析引起原始变量变异的原因。它描述了由于因变量和典型变量的线性关系引起的因变量变异在因变量总变异中的比例。

        典范对应分析(canonical correspondence analysis, CCA),是基于对应分析(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因子进行回归,又称多元直接梯度分析。


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图1 RDA分析
        图中红色粗箭头代表环境变量,蓝色细箭头代表物种(这里是高丰度的属),形状符号代表样品。箭头之间的垂影位置及长度代表两两之间的相关性正负及大小。

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图2 CCA分析
        图中箭头代表环境变量,三角符号代表名义变量(例如样品中是否加入Feces,是为1,否为0),星形符号代表物种(这里是高丰度的属)。物种点在环境箭头上的垂足位置代表两两之间的相关性正负(位于反向延长线上表示负相关),原点到垂足的长度代表相关性大小。该图没有显示样品点。



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