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物种组成分析:高丰度物种柱状图
在某一分类水平上可以把多个样品中的高丰度微生物组成绘制成柱状图。本分析默认选择相对丰度大于1%的物种绘制柱状图(个数低于30个全画),更直观的展示各分类水平样本中高丰度物种信息。
注:横坐标表示该分类水平下物种注释信息,纵坐标表示样本中物种相对丰度(%),从左到右样本中物种按相对丰度高低依次排列,右上角图例表示对应的Legend分类等级下的物种注释信息,如上图为纲水平。
物种组成差异分析:MetagenomeSeq分析
MetagenomeSeq分析多用于比较不同分类水平(如门,属等)上的物种在两组样本中的丰度差异性,以|logFC|>1且 P value < 0.05作为差异显著性筛选阈值,从而找出两组样本中具有显著差异的微生物物种,若表格中无相关信息则表示没有显著差异的物种。在选定分类学水平上,找到组别中差异成分,可选分类学水平:门、纲、目、科、属、种。T8,T9,T10为组别1,T11,T12,T2为组别2。
注:第一列表示该分类水平差异显著的物种注释信息;各样本下的数值表示物种在每个样本中的reads数目;Norm.样本下的数值表示经标准化之后的物种丰度值;logFC列表示组间差异改变倍数取以2为底的对数值,即log2(fold change)的数值;P values差异显著性P值,一般来说P value < 0.05 时差异显著;adj P value:多重假设检验FDR校正P值;该表中只展示差异显著的物种结果。
物种组成差异分析:关键物种差异比较热图
通过R软件中的MetagenomeSeq包分析筛选两组样本之间具有显著差异的物种(关键物种)用于绘制Heatmap图,差异热图可以直观的展示物种在两类样本中的丰度差异及两类样本间的整体差异性。下图是2组6个样本科水平关键物种差异比较热图,T8,T9,T10为组别1,T11,T12,T2为组别2。
注:每一列代表不同的样本,每一行代表经MetagenomeSeq包分析筛选具有显著差异的物种;相应的颜色代表了物种的丰度大小。图注中颜色由蓝色到红色渐变表示物种丰度由小到大。
物种组成差异分析:高丰度物种差异比较箱体图
通过R软件中的MetagenomeSeq包分析筛选两组样本之间具有显著差异的物种(关键物种)用于绘制boxplot图。对于每个分类水平,本分析默认选择相对丰度大于1%的物种绘制箱体图(个数低于30个全画)。箱体图不仅可以更直观的看出该分类水平下高丰度的物种在两类样本间的丰度差异,也可以看出每个物种在组内样本中的丰度分布的分散程度情况。下图是2组6个样本样本科水平高丰度物种差异比较箱体图。
注:箱体图主要是利用数据中的五个统计量:最小值、第一四分位数(25%)、中位数(50%)、第三四分位数(75%)和最大值来描述数据的一种方法,它也可以粗略地看出每组样本组内是否具有对称性,分布的分散程度等信息,同时可以看出不同组别间物种丰度高低差异。不同颜色分别代表样本不同组别,横坐标表示该分类水平物种注释信息,纵坐标表示物种的相对丰度值,*表示该物种在两组样本中有显著性差异,未标注则说明无显著性差异。
环境因子对群落响应分析:Bioenv分析
Bioenv分析主要是进行生物-环境连接的逐步分析和相关检验,需根据客户提供的环境因子数据,计算并统计出与群落(OTU)相关性最高的环境因子组合。
注:每行表示每个环境因子(环境因子组合)与群落之间的相关性的高低。相关性绝对值越大,相关性越强,对群落的影响越大。TN:总氮;TP:总磷;TK:总钾;NH4:氨盐;NO3:硝酸盐;DOC:溶解氧;DON:溶解性有机氮; MN:微生物氮含量;MC:微生物碳含量;MP:微生物磷含量。
环境因子对群落响应分析:Mantel test分析
Mantel test为环境因子pearson相关性检验,计算并统计环境因素和物种之间相关系数及差异显著性,更关注的是环境因子整体对群落的影响。|r|值越大表示环境因子与群落之间相关性越强,P<0.05时表示环境因子对群落有显著性影响。
注:Martrix A列表示群落OTU矩阵;Martrix B列表示环境因子数据矩阵;r值表示群落与环境因子的pearson相关性大小;P values假阳性概率值,是统计学中常用的判定值,一般来说P value<0.05 时差异显著;Permutations置换次数1000次。 环境因子对群落响应分析:物种与环境因子显著相关性分析
基于Pearson相关性分析物种与环境因子间的相关性,以相关系数|cor|>0.3且P < 0.05作为显著相关性筛选阈值,筛选与各环境因子显著相关的物种。选择相对丰度最高的100个物种(少于100个则全画出)绘制相关性热图,以直观展示各分类水平物种与环境因子之间的相关性。下图是纲水平物种与环境因子显著相关热图。
注:每一列代表不同环境因子,每一行代表不同物种;不同颜色表示两两间相关系数的大小,蓝色越深表示负相关性越强,橙色越深表示正相关性越强。*表示显著性P<0.05,**表示显著性P<0.01。
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