R绘制稀释曲线

最新推荐文章于 2025-04-14 14:41:08 发布

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本文介绍了如何使用R语言绘制稀释曲线，以研究样本的alpha多样性随抽平深度的变化。稀释曲线是生态学中评估物种多样性的方法，通过随机抽取序列来预测不同测序深度下的物种总数和相对丰度。当曲线趋于平稳，说明测序数据量合理，否则表明仍不饱和。此外，还提到了利用vegan包的rarecurve()函数绘制Richness指数曲线。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

alpha多样性指数的大小是与使用的ASV/OTU表的抽平深度有关，为探究样本alpha多样性随抽平深度的变化曲线，可绘制稀释曲线（rarefaction curve），这是生态领域的一种常用方法。
稀释曲线通过从每个样本中随机抽取一定数量的序列（即在不超过现有样本测序量的某个深度下进行重新抽样），可以预测在一系列给定的测序深度下，所可能包含的物种总数及其中每个物种的相对丰度。因此，通过绘制稀释曲线，还可以在相同测序深度下，通过比较样本中ASV/OTU数的多少，从而在一定程度上衡量每个样本的多样性高低。

Richness指数（物种丰富度指数）的Alpha多样性曲线在很多情况下等同于稀释曲线（rarefaction curve）。下面小编开始绘制简单的稀释曲线和Richness指数曲线。

数据文件长这样：
在这里插入图片描述
1.调用相关R包，读取otu物种丰度表；

library(vegan)	#用于计算 Shannon 熵指数、Simpson 指数、Chao1 指数、ACE 指数等，同时用于抽样
library(picante)	#用于计算 PD_whole_tree，若不计算它就无需加载。
library(ggplot2)	#用于 ggplot2 作图
library(doBy) 	#用于分组统计
library(ggalt)	#用于绘制拟合曲线

otu <- read.delim('feature-table_taxonomy.txt', row.names = 1, sep = '\t', stringsAsFactors = FALSE, check.names = FALSE)
otu=otu[,-dim(otu)[2]]
otu <- t(otu)

2.定义函数；

#计算多种 Alpha 多样性指数，结果返回至向量
alpha_index <- function(x, method = 'richness', tree = NULL, base = exp(1)) {
   
   
  if (method == 'richness') result <- rowSums(x > 0)    #丰富度指数
  else if (method == 'chao1') result <- estimateR(x)[3, ]    #Chao1 指数