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PCA主成分分析

  PCA 分析(Principal Component Analysis),即主成分分析,是一种对数据进行简化分析的技术,这种方法可以有效的找出数据中最“主要”的元素和结构,去除噪音和冗余,将原有的复杂数据降维,揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。其优点是简单且无参数限制。通过分析不同样品OTU(97%相似性)组成可以反映样品间的差异和距离,PCA 运用方差分解,将多组数据的差异反映在二维坐标图上,坐标轴取能够最大反映方差值的两个特征值。如样品组成越相似,反映在PCA 图中的距离越近。不同环境间的样品可能表现出分散和聚集的分布情况,PCA 结果中对样品差异性解释度最高的两个或三个成分可以用于对假设因素进行验证。
软件:使用97%相似度的OTU,PC-ORD或是CANOCO作图。
参考文献:
  Yu Wang, Hua-Fang Sheng, et al. Comparison of the Levels of Bacterial Diversity in Freshwater, Intertidal Wetland, and Marine Sediments by Using Millions of Illumina Tags. Appl. Environ. Microbiol. 2012, 78(23):8264. DOI: 10.1128/AEM.01821-12
例图:
PCA01
PCA02
  注:坐标轴百分比解释:如果PC1 值为50%,则表示x 轴的差异可以解释全面分析结果的50%。
  不同颜色或形状的点代表不同环境或条件下的样本组,横、纵坐标轴的刻度是相对距离,无实际意义。PC1、PC2 分别代表对于两组样本微生物组成发生偏移的疑似影响因素,需要结合样本特征信息归纳总结,例如C 组(黄色)和D 组(蓝色)样品在pc1 轴的方向上分离开来,则可分析为PC1 是导致C 组和D 组分开(可以是两个地点或酸碱不同)的主要因素,同时验证了这个因素有较高的可能性影响了样品的组成。