在线作图丨做一张叠加mantel test的相关性热图

本文介绍了如何使用云图图网站在线制作Mantel test和相关性热图的组合图,详细阐述了上传数据文件、设置参数和下载编辑图片的步骤,并提供了操作建议。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

下边这张图摘自2015年的Science(暂且叫他Mantel test和相关性热图的组合图吧),这张图在各大论坛都有R语言的教程,今天小编教大家如何不使用R语言,分分钟在线做出这样的高水平图片。参考文献:Structure and function of the global ocean microbiome (Fig. 5B).

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Q1:什么是Mantel test?
Mantel test分析对两个矩阵相关关系进行检验。)可以Mantel test 多用在生态学上,用来检验群落距离矩阵(如 Bray-Curtis distance matrix)和环境变量距离矩阵(如 pH, 温度 或者地理位置的差异矩阵)之间的相关性(Spearman 系数。Mantel test的相关性系数越大,p值越小,则说明环境因子对微生物群落的影响越大。同时,mantel test的偏分析(partial Mantel test等)可排除环境因子之间自相关的干扰。

Q2:如何在线做一个Mantel test和热图的组合图?
作图小网站——云图图(www.cloudtutu.com),操作步骤如下:
①登录网址:www.cloudtutu.com(推荐使用360或者谷歌浏览器)
②输入用户名和密码(小编已经为大家填好了),输入验证码后即可登录;
③登录后在工具一栏(高级分析)里找到Mantel test分析,点击进入;
④请按照界面右侧的说明书或者下文进行操作,即可在2分钟内获得一张精美的普氏分析图喽~

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Step 1 上传文件

※目前平台仅支持.txt(制表符分隔)文本文件或者.csv文件的文件上传。
平台

<think>好的,我现在需要帮助用户找到在R语言中实现Mantel检验的代码示例。用户的问题是关于Mantel检验的相关性测试在R中的具体实现,所以首先我得确认自己对Mantel检验的理解是否正确,以及R中有哪些常用的包可以用来执行这个检验。 首先,Mantel检验是一种统计方法,用于评估两个距离矩阵之间的相关性。这在生态学、遗传学等领域比较常见,比如研究物种分布与环境因素之间的关系,或者基因表达与地理距离的关系。用户可能需要的是如何用R代码来进行这种分析,所以需要提供具体的包和函数,以及示例代码。 我记得R中有几个包可以实现Mantel检验,比如vegan包里的mantel函数,还有ecodist包里的mantel.test。另外,ade4包也可能有相关的函数。需要确认这些包的使用方法和参数设置是否正确。 接下来,我需要确保提供的代码示例是正确的。比如,使用vegan包时,通常需要先安装并加载包,然后生成两个距离矩阵,再调用mantel函数。要注意的是,距离矩阵的类型,比如欧氏距离、Bray-Curtis距离等,可能影响结果。同时,permutations参数用于指定置换检验的次数,以计算p值,这个参数设置是否合理也需要检查。 用户可能需要不同情况的代码,比如基本实现、处理不同类型的数据,或者比较部分矩阵。这时候应该分点说明,每个情况对应的函数和示例。比如,使用mantel.test处理部分矩阵的比较,或者使用mantel.randtest进行随机化检验。 另外,还需要考虑用户可能遇到的问题,比如如何安装包、如何处理数据格式,或者如何解释结果。比如,结果中的统计量r和p值的意义是什么,如何判断相关性是否显著。 然后,根据用户提供的引用,虽然引用中的multiHiCcompare和特征工程的文章可能与Mantel检验不直接相关,但可能需要确保示例代码的正确性,避免误导用户。不过用户可能只是希望得到直接的R代码示例,所以应该专注于Mantel检验本身的实现。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步探索。比如,Mantel检验与Pearson相关性的区别,如何解释结果,或者如何处理不满足假设的情况。这些问题可以帮助用户更深入地理解Mantel检验的应用和限制。 总结一下,我需要分步骤提供R中的Mantel检验实现方法,涵盖不同的包和函数,确保代码示例正确,并解释关键参数和结果。同时,生成相关问题,引导用户扩展学习。</think>在R语言中实现Mantel检验(用于评估两个距离矩阵的相关性)可通过以下代码示例实现,使用`vegan`包或`ecodist`包: ### 1. 基础实现(使用`vegan`包) ```r # 安装并加载包 install.packages("vegan") library(vegan) # 生成示例数据(假设有环境变量矩阵env和物种丰度矩阵species) env <- matrix(rnorm(100), nrow=10) # 10个样本,10个环境变量 species <- matrix(rpois(100, 5), nrow=10) # 计算距离矩阵 env_dist <- dist(env, method = "euclidean") species_dist <- dist(species, method = "bray") # 执行Mantel检验 mantel_result <- mantel(env_dist, species_dist, method = "pearson", permutations = 999) print(mantel_result) ``` 输出结果包含: - `Mantel statistic r`: 相关系数(范围-1到1) - `Significance`: 基于置换检验的p值[^1] ### 2. 部分矩阵比较(使用`ecodist`包) ```r install.packages("ecodist") library(ecodist) # 执行偏Mantel检验(控制第三个变量) geo_dist <- dist(matrix(runif(20), nrow=10)) # 地理距离矩阵 mantel_test <- mantel(species_dist ~ env_dist + geo_dist, nperm = 999) print(mantel_test) ``` ### 3. 替代方法(使用`ade4`包) ```r install.packages("ade4") library(ade4) mantel_rtest <- mantel.randtest(env_dist, species_dist, nrepet = 999) plot(mantel_rtest) ``` ### 关键参数说明 - `method`: 相关性类型(pearson/spearman/kendall) - `permutations/nperm`: 置换检验次数(建议≥999) - 数据要求:输入必须为`dist`类对象
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