在线作图|在线做Unifrac PCoA分析

最新推荐文章于 2023-06-13 09:45:16 发布
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本文介绍了如何在云图图网站上进行Unifrac PCoA分析，包括数据上传、参数设置、下载结果以及作图后处理。该平台支持.txt和.csv文件上传，提供在线修改分组名称、选择不同UniFrac方法等功能，并生成PDF矢量图。

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

Unifrac PCoA分析

UniFrac分析利用各样品序列间的进化信息来比较环境样品在特定的进化谱系中是否有显著的微生物群落差异。UniFrac 可用于beta 多样性的评估分析，即对样品两两之间进行比较分析，得到样品间的unifrac距离矩阵。Unifrac 分析得到的距离矩阵可用于多种分析方法，可通过多变量统计学方法PCoA 分析，直观显示不同环境样品中微生物进化上的相似性及差异性。

如何不使用R做Unifrac PCoA分析？

小编和他的小伙伴们开发了一个在线的作图小网站——云图图（www.cloudtutu.com，免费的哦~），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，如果不显示可添加文末二维码添加小编获取），输入验证码后即可登录；
③登录后在全部工具那一栏找到Unifrac PCoA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~

Step 1 上传数据

※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。(平台可对不规范的数据格式进行部分处理，但还是请您尽量按照示例数据的格式调整数据，以便机器可以识别)
a)准备一个数据矩阵(形式参照示例数据，如微生物物种丰度表、基因表达量矩阵等等)和一个otu序列表（fasta文件）；
b)丰度文件表格需要带表头和列名，每一列为样本名，每一行为各种指标数据名，例如OTU、基因ID等等；
c)请提交txt(制表符分隔)文本文件或者.csv文件。操作方法为：全选excel中的所有内容（ctrl+A），复制到记事本中，将记事本文件另存后点击“上传”按钮上传该文件。

文件一：丰度文件
在这里插入图片描述

文件二：otu序列(fas

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三维PCOA PCoA(Principal Co-ordinates Analysis)分析即主坐标分析，可呈现研究数据相似性或差异性的可视化坐标，是一种非约束性的数据降维分析方法，可用来研究样本群落组成的相似性或相异性。它与PCA类似，通过一系列的特征值和特征向量进行排序后，选择主要排在前几位的特征值，找到距离矩阵中最主要的坐标，结果是数据矩阵的一个旋转，它没有改变样本点之间的相互位置关系，只是改变了坐标系统。两者的区别为PCA是基于样本的相似系数矩阵(如欧式距离)来寻找主成分，而PCoA是基于距离矩阵(
在线作图丨数据降维方法①——主成分分析PCA
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PCA是什么？ 主成分分析算法（PCA）是最常用的线性降维方法，它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中，并期望在所投影的维度上数据的信息量最大（方差最大），以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原数据点的特性。PCA降维的目的，就是为了在尽量保证“信息量不丢失”的情况下，对原始特征进行降维，也就是尽可能将原始特征往具有最大投影信息量的维度上进行投影。将原特征投影到这些维度上，使降维后信息量损失最小。 PCA和PCoA的区别 PCoA(Principal Co-ordinate
带多元方差分析的PCoA分析
最新发布
03-08
### 如何在PCoA分析中应用多元方差分析进行生物信息学数据分析 #### 主坐标分析（PCoA） 主坐标分析（Principal Coordinates Analysis, PCoA）是一种用于降维的技术，能够将复杂的距离矩阵转换成低维度的空间表示形式。通过这种方式可以直观地展示样本之间的相似性和差异性[^1]。 对于生物信息学数据而言，在执行PCoA之前通常会先计算样品间的相异度或距离矩阵，比如利用Bray-Curtis dissimilarity或其他适用的距离测度来衡量微生物群落结构上的变化[^5]。 ```r library(vegan) # 构建距离矩阵 dist_matrix <- vegdist(data_matrix, method="bray") # 执行PCoA pcoa_result <- cmdscale(dist_matrix, k=2, eig=TRUE) ``` 这段R代码展示了如何构建一个基于Bray-Curtis不相似性的距离矩阵并对其进行二维的PCoA变换。 #### 多元方差分析（PERMANOVA） 当希望评估不同因素对整体微生物组成的贡献时，则可采用多元方差分析（Permutational Multivariate ANalysis Of VAriance, PERMANOVA）。这种方法允许测试两个及以上分组间是否存在显著差异，并能控制假阳性率。它特别适合用来解析复杂生态系统内的多样本比较问题。 下面是一个简单的例子说明怎样结合`adonis()`函数来进行PERMANOVA： ```r library(vegan) # 设定因子变量 group_factor <- factor(c(rep("Control", nrow(control_data)), rep("Treatment", nrow(treatment_data)))) # 合并原始数据框 combined_data <- rbind(control_data, treatment_data) # 创建距离矩阵 distance_matrix <- vegdist(combined_data, method='bray') # 应用PERMANOVA permanova_results <- adonis(distance_matrix ~ group_factor, permutations = 999) print(permanova_results) ``` 上述脚本首先定义了实验设计中的分类变量（即对照组和处理组），接着组合所有观测值形成一个新的表格；之后再次生成距离矩阵作为输入给`adonis()`函数完成最终的统计检验过程。 #### 结合PCoA与PERMANOVA的结果解读 一旦完成了PCoA绘图以及PERMANOVA检验后，就可以进一步探讨各组之间分布模式及其统计意义。如果发现某些特定条件下微生物构成发生了明显改变，那么这可能暗示着该条件下的环境压力或者干预措施确实影响到了宿主体内菌群的状态。此时可以通过绘制带有置信椭圆的散点图等方式辅助理解这些趋势[^3]。 ```python import seaborn as sns from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd def plot_pcoa_with_ellipse(pcoa_df, metadata_series): fig, ax = plt.subplots() # 绘制PCA散点图 scatterplot = sns.scatterplot( x=pcoa_df.iloc[:,0], y=pcoa_df.iloc[:,1], hue=metadata_series, palette='Set2', s=70, alpha=.8, edgecolor='black' ) handles, labels = scatterplot.get_legend_handles_labels() # 添加置信区间椭圆形区域 for label in set(metadata_series): subset = pcoa_df.loc[metadata_series==label,:] covar = np.cov(subset.values.T) lambda_, v = np.linalg.eig(covar) theta = np.degrees(np.arctan2(*v[::-1])) width, height = 2 * np.sqrt(lambda_) ellip = Ellipse(xy=(subset.mean().values), width=width*2, height=height*2, angle=theta, fill=False, linestyle="--", color=sns.color_palette('Set2')[list(set(labels)).index(label)]) ax.add_artist(ellip) ax.legend(handles, labels, loc='best') plt.show() ``` 此Python片段提供了绘制带有多边形轮廓线圈覆盖层的PCoA图表的功能，有助于更加清晰地区分各个类别之间的界限。
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