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生物信息分析之CCA分析_微基生物

  SHOW一张!

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  知道这是神马分析吗?RDA分析?
 
  NO!!!其实这是一张CCA分析!

  各位童鞋是不是已经哭倒在地了?!   这期小编跟大家聊一下RDA分析的“孪生兄弟”CCA分析。为什么它们两个叫“孪生兄弟”呢?请听小编一一道来!

  CCA分析又叫典范对应分析, 它也有个帅气的英文名叫Canonical Correspondence Analysis!

  同RDA分析一样,CCA分析是限制性排序,用于分析物种组成与环境因子之间的关系。

  它们图形的解释是一样的。如在图1中,箭头代表不同的环境因子,射线越长表示该环境因子影响越大。环境因子之间的夹角表示环境因子时间的关系,当为锐角时表示两个环境因子之间呈正相关关系,钝角时呈负相关关系。

  它们可以用相同的软件做出,如CANOCO、R语言的Vegan 软件包。

  但是它们之间又有不同,CCA则是基于单峰模型,RDA则是基于线性模型。见图2

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  在分析时,什么时候用CCA分析,什么时候用RDA分析呢?

  用CANOCO对数据分析时,先要对物种数据进行DCA分析,根据DCA的分析结果来选择用CCA分析或RDA分析。以图3-CANOCO分析结果为例。

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  对于Lengths ofgradient,如果四个轴中,梯度最大的值大于4,选择CCA分析比较合适;如果值在3.0-4.0之间,选RDA分析和CCA分析均可;如果小于3.0, RDA分析的结果要好于CCA分析。

  是不是觉得很涨姿势呢?

  其实在微基生物的生物信息服务中,RDA、CCA、PCA、PCoA等等分析,我们通通都可以帮您搞定哈!