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三招组合拿下宏基因组群落组成分析

基迪奥生物  · 公众号  ·  · 2024-08-16 18:00

正文

游戏中常常有华丽的组合技，通过不同招式的组合拿下Boss顺利通关。与游戏中的组合技一样， 物种分布 、 Alpha多样性 与 Beta多样性分析 通常是评估 分组间物种群落组成整体差异 常用的分析模块，它们往往组合在一起出现，作为连招一击拿下宏基因组群落组成分析。下面我们就通过一篇基迪奥客户文章，一起来看看怎么将这些“招式”组合在一起，拿下群落组成分析吧！

图1 基迪奥客户文章-物种群落组成分析 [1]

图2 基迪奥客户文章群落组成分析应用的分析点

第一招


观察物种数量—Alapha多样性分析


第一招先从“物种量”的层面拆解群落组成，宏基因组通常能够识别上千个微生物物种，Alpha多样性分析主要是评估样本中微生物种/属水平物种的数量， 进而可以通过统计检验判断不同分组间的物种量是否有显著差异 。Chao1和ACE指数仅仅能反映物种数量（丰富度），具有一定的局限性，因此在文章发表时更多选用或结合Shannon/Simpson指数进行Alpha多样性分析，可以同时反应群落中微生物的数量（丰富度）和是否有突出的高丰度物种（均匀度）。

图3 基迪奥客户文章Alpha多样性图形复现

更多Alpha多样性分析的内容可以点击之前的推文： Alpha多样性分析原来这么简单

第二招


分析整体差异—Beta多样性分析


第二招再从“组成”的层面解读样本间的群落差异，通过计算不同分类水平下各样本间的物种组成差异距离指数代表样本间的Beta多样性，用Beta多样性距离来代表样本组成的差异程度，距离指数越大代表群落差异越大，通过多元统计分析（如，PCoA、NMDS等）可以直观地反应Beta多样性的差异。

图4 基迪奥客户文章Beta多样性图形复现

在实际分析时有些分组差异结果通常会比较显著，而有些分组的差异并没有很明显（如，图中的OF1-3组），如果有研究需求可以通过组间差异检验（Anosim或Adonis）进行进一步检验。

图5 距离较近的分组进行进一步Adonis差异检验，有显著差异

更多Beta多样性分析的内容可以点击之前的推文： 10分钟带你了解Beta多样性

第三招


对比具体物种—物种分布分析


前两招分别从“数量”和“组成”分析了群落组成，第三招物种分布分析就是从具体的物种角度对比分组间群落各物种组分占比。最常用的图形就是物种堆叠图，通过堆叠图的各柱子的大小了解样本中各样本的优势微生物类型。

图6 基迪奥客户文章属水平物种分布结果复现

样本间若存在连续变化的情况，可以通过河流图更直观地展示物种的连续变化的情况。

图7 通过河流图展示具体物种的连续变化情况

基迪奥Omicsmart宏基因组平台可以满足群落组成分析三招“组合技”的多种分析需求，任务一键投递，只用“点点鼠标”就能获得满足发文需求的图形结果。快在Omicsmart上施展“拳脚”，一举拿捏群落组成分析攻下SCI文章吧~



参考文献








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