在线作图|微生物多样性分析——丰度等级曲线

本文介绍了如何使用TUTU云图图网站在线绘制微生物多样性的丰度等级曲线,包括上传数据文件、参数设置及下载编辑图表的详细步骤。用户可免费使用此平台进行数据分析。

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丰度等级曲线Rank abundace curve

丰度等级曲线(Rank abundance curve)在群落分析中,可以直接反应群落中高丰度和稀有ASV/OTU的数量,该曲线将每个样品的按其丰度大小延横坐标依次排列,并以各自的丰度值为纵坐标,用折线或曲线将各asv/otu互相连接,从而反应各样本中ASV/OTU丰度的分布规律。
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TUTU网站工具使用

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(https://www.cloudtutu.com/#/index,免费的哦~),操作步骤如下:
①登录网址:https://www.cloudtutu.com/#/index(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,无需注册,直接使用,不必担心隐私泄露,是不是诚意满满~
③登录后在工具一栏(全部工具)里找到丰度等级曲线,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分钟内获得一张丰度等级曲线~
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Step 01 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);
b)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

### MicrobiotaProcess 进行 Alpha 多样性分析与绘图的方法 #### 数据准备 在进行 Alpha 多样性分析之前,通常需要准备好 OTU 表或者特征表以及对应的样本分组文件。OTU 表包含了不同样本中微生物丰度信息[^1]。 #### 计算 Alpha 多样性指数 Alpha 多样性可以通过多种指标来衡量,常见的包括 Shannon 指数、Simpson 指数、Chao1 和 Observed Species 等。这些指标可以反映群落的丰富度和均匀度。例如,在 Python 中可以利用 `scikit-bio` 或者 `qiime2` 工具包来进行计算: ```python from skbio.diversity import alpha_diversity import pandas as pd # 假设 otu_table 是一个 Pandas DataFrame, rows 为 samples, columns 为 features (OTUs) otu_table = pd.read_csv('otu_table.csv', index_col=0) # 使用 Shannon 指数计算 Alpha 多样性 shannon_index = alpha_diversity(metric='shannon', counts=otu_table.values, ids=otu_table.index.tolist()) print(shannon_index.to_series()) ``` 上述代码展示了如何通过 `skbio` 库计算 Shannon 指数[^3]。 #### 可视化 Alpha 多样性 完成 Alpha 多样性指数的计算之后,可以选择合适的可视化方式展示数据差异。最常用的方式之一是箱线图(Boxplot),它能够清晰地显示组间的分布情况及其统计学意义[^2]。 以下是基于 Matplotlib 的简单实现案例: ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 将 shannon_index 转换为 Pandas Series 并附加分组信息 group_info group_info = ['GroupA'] * 5 + ['GroupB'] * 5 # 示例分组信息 data = {'Shannon Index': list(shannon_index), 'Groups': group_info} df = pd.DataFrame(data) plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.boxplot(x="Groups", y="Shannon Index", data=df) plt.title("Comparison of Shannon Diversity between Groups") plt.show() ``` 除了箱线图外,还可以考虑稀疏曲线(Rarefaction Curve)作为补充手段,用于验证测序深度是否足够支持当前结论。 #### 图形后期处理 如果希望进一步美化生成的图表,则推荐使用专业的矢量图像编辑工具对其进行修饰,比如 Adobe Illustrator 或 Inkscape。TUTU云平台提供的 PDF 文件非常适合这类操作,并允许用户自定义字体样式、尺寸以及其他细节设置[^4]。 ---
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