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协惯量分析（CoIA）

协惯量分析（co-intertia anaysis ，CoIA）是一种多元统计方法和排序方法，它计算两个数据集内变量交叉的协方差矩阵，找出两种数据集空间中存在的协同结构，并将这两种数据集的变量投影到同一空间（也叫协惯量平面，Co-incritia plane）。CoIA用于衡量两组数据集之间的一致性，它所分析的两数据集之间无解释变量与响应变量之分，二者无解释与被解释关系。CoIA分析与偏最小二乘回归相关联，是经典回归的可靠替代方法，对于物种-环境关系的确立，CoIA无需考虑对环境变量数量的限制。CoIA分析在生物学领域的多组学研究中应用广泛，如物种-环境的交互（微生物群落）、确定两组环境变量的相关性或者物种间的共变（微生物群落）、物种组成与功能的关系以及群落功能的一致性等。

应用举例

Fig. 2 Co-inertia analysis of candidate and non-candidate climate-selected loci of Carex gayana considering the entire study area and each river basin separately. Each arrow of the CoIA plots corresponds to a single individual, denoting the position of its genetic data for non-candidate (origins of the arrows) and candidate climate-selected (arrowheads) loci.(Genome-wide genetic diversity yields insights into genomic responses of candidate climate-selected loci in an Ande