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約束排序(RDA/CCA等)
【添加時(shí)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(duì)應(yīng)分析(canonical correspondence analysis, CCA),是基于對(duì)應(yīng)分析(CA)發(fā)展而來的一種排序方法,將對(duì)應(yīng)分析與多元回歸分析相結(jié)合,每一步計(jì)算均與環(huán)境因子進(jìn)行回歸,又稱多元直接梯度分析。
圖1 RDA分析
圖中紅色粗箭頭代表環(huán)境變量,藍(lán)色細(xì)箭頭代表物種(這里是高豐度的屬),形狀符號(hào)代表樣品。箭頭之間的垂影位置及長(zhǎng)度代表兩兩之間的相關(guān)性正負(fù)及大小。
圖2 CCA分析
圖中箭頭代表環(huán)境變量,三角符號(hào)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(hào)代表物種(這里是高豐度的屬)。物種點(diǎn)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(fù)(位于反向延長(zhǎng)線上表示負(fù)相關(guān)),原點(diǎn)到垂足的長(zhǎng)度代表相關(guān)性大小。該圖沒有顯示樣品點(diǎn)。
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(duì)應(yīng)分析(canonical correspondence analysis, CCA),是基于對(duì)應(yīng)分析(CA)發(fā)展而來的一種排序方法,將對(duì)應(yīng)分析與多元回歸分析相結(jié)合,每一步計(jì)算均與環(huán)境因子進(jìn)行回歸,又稱多元直接梯度分析。
圖1 RDA分析
圖2 CCA分析
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