环境因子相关性分析(RDA/CCA)结果如何解读

学术   2024-08-26 09:05   上海  

RDA/CCA分析又称多元直接梯度分析,主要用来检测环境因子(如气体成分)、样本、菌群三者间的关系或者两两之间的关系。
RDA/CCA分析将对应分析与多元回归分析相结合,每一步计算均与环境因子进行回归,其中RDA是基于线性模型进行分析,CCA是基于单峰模型进行分析。

RDACCA模型的选择原则:

先用species-sample数据(97%相似性的样本OTU)DCA分析,看分析结果中Lengths of gradient第一轴的大小,如果大于4.0,则选CCA,如果在3.0-4.0之间,选RDACCA均可,如果小于3.0RDA的结果要好于CCA

CCA模式分析结果解读:

图中红色射线代表不同的环境因子,射线的长短代表该环境因子对于物种组成的影响程度(解释量)的大小;环境因子射线间的夹角代表环境因子间的正、负相关性(锐角:正相关;钝角:负相关;直角:无相关性)。

黑色圆点代表样本,图中两圆点间的距离越近,说明两个样本的群落结构组成差异越小,相似度越高;从样本点向环境因子的射线做垂直投影,投影点距离环境因子射线指向方向越近,环境因子对样本群落结构的影响越大。

蓝色三角代表物种,用线段连接物种与样本,线段的长短代表了相应样本中目标微生物丰度的大小,线段越长丰度越小。


RDA模式分析结果解读:

RDA模式下物种呈现为向量,向量的指向方向表示该物种丰度增加的方向。其他解读同CCA模式。


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