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α多样性分析包括稀释性曲线，α多样性指数计算及α多样性指数的组间显著性差异比较。α多样性指数是对某个样品中物种多样性的分析，包含样品中的物种组成的丰富度和均匀度两个因素。比如Observed OTU指数是指样本中实际测定得到的OTU数量，衡量样品中OTU丰富度的指数；Shannon指数为多样性指数，它的计算考虑到样品中的分类总数，和每个分类所占的比例；Faith's Phylogenetic Diversity是基于系统发生树来计算的一种多样性指数；chao1指数是用来反映物种丰富度 (物种的种类数量) 的指标，它通过观测到的结果推算出一个理论的丰富度。注：在扩增子测序中，singleton通常是由于测序错误造成的，只会带来噪音，qiime2流程得到的OTU表通常会去除singleton，这意味着某些根据singleton计算的指数将没有意义，如ace，goods_coverage，chao1等。在得到整体的α多样性指数之后，结合分组信息来用Kruskal Wallis方法比较在各个样品分组之间α多样性指数是否有显著性差异。β多样性分析是对不同样品间的微生物群落构成进行比较，包括β多样性指数，β多样性组间显著性差异比较。β多样性指数是基于Bray Curtis距离、Weighted Unifrac距离和Unweighted Unifrac距离来进行PCoA分析，并选取贡献率最大的主坐标组合进行作图展示，图中样品的距离越接近，表示样品的物种组成结构越相似。在得到整体的 β多样性指数之后，结合分组信息来用PERMANOVA方法和ANOSIM方法比较在各个样品分组之间的微生物组成结构是否有显著性差异。
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微科盟生科云平台——Qiime2 α多样性实操讲解
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操作方法也可以看我们下面的说明奥~
一、导入ASV (OTU) 丰度表
制表符分隔文本文件ASV (OTU) 丰度表的第一列应该为ASV或OTU的ID；中间列名应该是样本名；最后一列应必须为taxonomy（包含分类信息必须是普遍认同的七个分类水平，界门纲目科属种，分别以k__, p__,c__, o__, f__, g__, s__开头），示例表格如下：
二、导入ASV (OTU) 有根进化树
nwk格式的进化树文件以 “(” 开头，以 “;” 结尾；其中，有根进化树以 “root;” 结尾；进化树由ASV (OTU) 代表序列得到，可使用生信云的“构建进化树”工具生成,其流程如下：
① 导入同源序列文件:
文件格式必须是.fasta,.fa,.fna,.faa。第一行应为>开头的序列标识，唯一不可重复；第二行开始应为序列本身，可换行；接下来的序列也是如此，示例文件格式如下：
② 提交任务
点击提交任务，可选择任务完成时发邮件提醒，可避免等待运行时间，运行结束后下载结果文件查看。
③ 结果展示
三、导入分组信息表
制表符分隔的文本文件表格；第一列为样本名，唯一 (不可重复)，第二、三列为分组方案，其中，第一列的行名必须和丰度表的列名相对应，示例文件如下：
注：1.输入文件不应该包含特殊字符，推荐使用字母数字下划线和点编辑表格；2. 输入文件行名 (第一列)，和列名 (第一行) 不能有重复的值；3. 表格中有缺失值的地方可以空着，但行名 (第一列) 和列名 (第一行) 以及最后一列不能有缺失值 (不能空着)，否则无法通过客户端检查。
四、选定分组方案名
五、α多样性指数、抽样点个数和β多样性组间显著性差异比较方法
选择需要计算和分析的多样性指数,包括：chao1，shannon，observed_otus，faith_pd，simpson等，可选择任意几种进行分析，示例如下：
注：在扩增子测序中，singleton通常是由于测序错误造成的，只会带来噪音，qiime2流程得到的OTU表通常会去除singleton，这意味着某些根据singleton计算的指数将没有意义，如ace，goods_coverage等。
选择不同的抽样点个数进行稀释性曲线的绘制，可选择默认值即可，示例如下：
选择需要计算和分析的β多样性组间显著性差异比较方法，包括permanova，Anosim和permdisp，可随机选择任意一种或者几种进行分析，示例如下：
六、提交任务
点击提交任务，可选择任务完成时发邮件提醒，可避免等待运行时间，运行结束后可预览结果图，并下载结果文件查看。
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