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約束排序(RDA/CCA等)
【添加時間:2016-09-12 09:26:22】【來源:】【作者:dggadmin】
        約束排序是在特定的梯度上(環(huán)境軸)上探討物種的變化情況,例如:RDA、CCA等。其中RDA基于線性模型 (指物種隨著某一環(huán)境因子的變化而呈線性變化),CCA基于單峰模型。它們主要用來反映環(huán)境因子、樣品、菌群三者之間的關(guān)系或者兩兩之間的關(guān)系。

        冗余分析(redundancy analysis, RDA)是通過原始變量(例如物種豐度)與典型變量(例如環(huán)境因子)之間的相關(guān)性,分析引起原始變量變異的原因。它描述了由于因變量和典型變量的線性關(guān)系引起的因變量變異在因變量總變異中的比例。

        典范對應(yīng)分析(canonical correspondence analysis, CCA),是基于對應(yīng)分析(CA)發(fā)展而來的一種排序方法,將對應(yīng)分析與多元回歸分析相結(jié)合,每一步計算均與環(huán)境因子進行回歸,又稱多元直接梯度分析。


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圖1 RDA分析
        圖中紅色粗箭頭代表環(huán)境變量,藍色細箭頭代表物種(這里是高豐度的屬),形狀符號代表樣品。箭頭之間的垂影位置及長度代表兩兩之間的相關(guān)性正負及大小。

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圖2 CCA分析
        圖中箭頭代表環(huán)境變量,三角符號代表名義變量(例如樣品中是否加入Feces,是為1,否為0),星形符號代表物種(這里是高豐度的屬)。物種點在環(huán)境箭頭上的垂足位置代表兩兩之間的相關(guān)性正負(位于反向延長線上表示負相關(guān)),原點到垂足的長度代表相關(guān)性大小。該圖沒有顯示樣品點。



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