进化树分析

挑选各样品丰度≥0.1%的OTU的代表序列，构建系统发育树，不同颜色代表不同phylum

全样本相似度与进化树分析，首发于微基生物。

稀释性曲线分析结果

默认是在 97%相似性水平下划分OUT并制作各样品的稀疏曲线。

稀释性曲线(rarefaction curve)，首发于微基生物。

Heatmap(热图)，首发于微基生物。

本次分析选取评估指数包括：ace，chao，simpson，shannon，jackknife；用于评估的OTU相似水平：unique，97% (0.03)，95% (0.05)，90% (0.10)。

计算菌群丰度（Community richness）的指数有：

（1）Chao：是用chao1 算法估计群落中含OTU 数目的指数，chao1 在生态学中常用来估计物种总数，由Chao (1984) 最早提出。

（2）Ace：用来估计群落中含有OTU 数目的指数，由Chao 提出，是生态学中估计物种总数的常用指数之一，与Chao I 的算法不同。

计算菌群多样性（Community diversity）的指数有：

（1）Simpson：用来估算样品中微生物的多样性指数之一，由Edward Hugh Simpson ( 1949) 提出，在生态学中常用来定量的描述一个区域的生物多样性。Simpson 指数值越大，说明群落多样性越低。

（2）Shannon：用来估算样品中微生物的多样性指数之一。它与Simpson 多样性指数均为常用的反映alpha 多样性的指数。Shannon值越大，说明群落多样性越高。

测序深度指数有：

Coverage：是指各样品文库的覆盖率，其数值越高，则样本中序列没有被测出的概率越低。该指数实际反映了本次测序结果是否代表样本的真实情况。

菌群多样性指数，首发于微基生物。

典范相关分析是研究两组变量之间相关程度的多元分析方法。典范相关分析把两组变量的相关变为两个新变量之间的相关来进行研究，第一组变量中找出一个变量的线性组合，在第二组中找出一个变量的线性组合，并使这两个线性组合形成的新变量具有最大的相关性，这种相关为典范相关，形成的两个新的变量为典范变量。

数据准备格式

典范相关分析实例

家庭特征与家庭消费

长子和次子头型相关关系

身体形态和健康状况

植物种（A,B,C）的多度分布与土壤ph值，和土壤有机质含量环境因子的关系

现以植物种（A,B,C）的多度分布与土壤ph值，和土壤有机质含量环境因子的关系为例

准备数据

模拟结果可以得到土壤有机质含量队伍中B有较大影响。

典范相关分析（canonical correlation analysis，CCoA），首发于微基生物。