微生物多样性研究—β多样性分析
微生物多样性研究—β多样性分析概述
微生物多样研究中的—β多样性分析概述一、β-多样性分析介绍1. β（Beta）Diversity：是对不同样品/不同组间样品的微生物群落构成进行比较分析。
➢β多样性分析前的数据“来源”：1）OTUs的丰度信息表；2）OTUs之间的系统发生关系，计算Unweighted Unifrac及Weighted Unifrac距离。
➢通过多变量统计学方法主成分分析(PCA，Principal Component Analysis)，主坐标分析(PCoA，Principal Co-ordinates Analysis)，非加权组平均聚类分析(UPGMA，Unweighted Pair-group Method with Arithmetic Means)等分析方法，从中发现不同样品（组）间的差异。
2. PCA & PCoA分析➢主成分分析（PCA）是多变量统计学中最为人熟知的分析方法，它通过线性变换，将原始的高维数据投影至少量新合成的变量（即主成分），从而简化数据结构，展现样品的自然分布。
➢主成分分析不考虑原始变量之间可能存在的相互关系，并且是基于欧式距离评价样品之间的相似度。
➢多维尺度分析与主成分分析类似，但是它可以采用任何距离评价样品之间的相似度。
主坐标分析（Principal coordinates analysis，PCoA）是经典的多维尺度分析方法。
3.UniFrac距离➢由于微生物极其多样，不同微生物彼此之间的系统发育关系往往千差万别，仅仅将群落中不同微生物成员视为相互独立的变量显然并不合理。
➢因此，在比较不同群落样品之间的差异时，需要考虑两个群落成员之间的系统发育关系是否相似。
➢基于这个思想，计算微生物群落样品间距离的UniFrac距离应运而生，通过比较两个群落各自独有的微生物成员之间系统发育关系的远近，更为客观地反映两个群落样品之间的相似程度。
3. UniFrac距离➢UniFrac距离有：➢1）非加权（Unweighted）仅仅考虑微生物成员在群落中存在与否，而不考虑其丰度高低。
微生物多样性研究—β多样性分析
微生物多样性研究—β多样性分析β多样性分析是微生物多样性研究中常用的一种方法，用于比较不同样品中微生物群落的差异程度。
本文将介绍β多样性的基本概念、常用的计算方法以及其在微生物多样性研究中的应用。
β多样性是描述不同样品之间微生物群落差异的指标，用于评估样品间共有的物种种类以及物种组成的差异程度。
β多样性的计算方法有多种，其中最常用的有Jaccard距离、Bray-Curtis距离和Unweighted UniFrac距离等。
Jaccard距离是一种二元数据的比较方法，适用于描述微生物群落样本的组合型多样性。
Jaccard距离的计算公式如下：Jaccard距离 = 1 - c / (a + b - c)其中，a表示两个样品中共有的物种数量，b表示第一个样品特有的物种数量，c表示第二个样品特有的物种数量。
Jaccard距离的取值范围为0到1，值越大表示两个样品的微生物群落差异程度越大。
Bray-Curtis距离是一种基于物种相对丰度的比较方法，适用于描述物种组成和丰度差异较大的微生物群落样本。
Bray-Curtis距离的计算公式如下：Bray-Curtis距离 = 1 - 2s / (a + b)其中，s表示两个样品中每个物种丰度的差异程度的和。
Bray-Curtis距离的取值范围为0到1，值越大表示两个样品的微生物群落差异程度越大。
Unweighted UniFrac距离是一种基于进化关系的比较方法，适用于描述微生物群落样本之间的进化关系差异。
Unweighted UniFrac距离的计算公式如下：Unweighted UniFrac距离 = 2c / (a + b)其中，a表示两个样品中共有的物种数量，b表示第一个样品中未出现的物种数量，c表示第二个样品中未出现的物种数量。
Unweighted UniFrac距离的取值范围为0到1，值越大表示两个样品的微生物群落差异程度越大。
β多样性的分析可以通过计算距离矩阵来实现。
扩增子测序技术在微生物多样性研究中的应用探索
扩增子测序技术在微生物多样性研究中的应用探索随着现代生物技术的快速发展，人们对微生物的多样性研究越发重视。
微生物是地球上最早出现的生物之一，广泛存在于土壤、水体、空气以及人体等环境中，并在地球生态系统的保持和功能维持中发挥着重要角色。
了解微生物的多样性对于解析生态系统的运作机制、研究疾病的发生机理以及开发新的生物资源具有重要意义。
扩增子测序技术（amplicon sequencing）由于其高通量、高准确性、低成本以及便捷操作等优势，成为微生物多样性研究中最主流的方法之一。
扩增子测序技术是通过扩增并测序特定片段的基因序列来评估微生物的多样性。
其中，16S rRNA基因扩增子测序广泛应用于细菌和古菌的多样性研究；ITS（Internal Transcribed Spacer）扩增子测序则主要用于真菌的多样性研究。
这些选择的靶向序列分子在所有细菌、古菌或真菌中具有高度保守性的区域和可变性的区域，提供了对微生物多样性的深入研究。
在微生物多样性研究中，扩增子测序技术的应用可以从不同层面提供信息。
首先，通过扩增子测序技术，可以快速获得一个环境中微生物组成的总体图谱。
以16S rRNA为例，通过PCR扩增并测序样本中的16S rRNA基因，可以得到一个微生物群落的结构和组成。
这种方法可以准确地鉴定出样本中存在的不同菌株或者物种，并量化它们的丰度。
其次，通过对扩增子测序结果进行多样性分析，比如计算α多样性（alpha diversity）和β多样性（beta diversity）指数，可以评估微生物群落的多样性和相似性。
这些指标可以帮助我们了解微生物群落的复杂度、稳定性以及相互作用。
扩增子测序技术的应用也不仅限于微生物群落的描述。
近年来，越来越多的研究证明，扩增子测序技术可以揭示微生物群落与宿主健康状态之间的关系。
比如，微生物群落的失衡（如肠道菌群失调）与多种疾病（如肠道疾病、自身免疫性疾病等）的发生和进展有关。
多样性题库——高级
多样性题库——高级1. 微生物多样性做随机森林平台要求每组样本数量为多少个() [单选题] *A.20B.8C.10(正确答案)D.62. PCR实验中，调节的温度参数通常是?( ) [单选题] *A.退火温度(正确答案)B.变性温度C.延伸温度3. DNA浓度纯度的检测方法为?( ) [单选题] *A.NanoDrop2000 (正确答案)B.Agilent2100C.RIN值4.α多样性sobs=ace=chao指数，这是什么情况()【单选题】 [单选题] *A. 计算bug，需要反馈B.当只含有一条序列数物种数为0时，sobs=ace=chaoC.当优势物种(序列数>10时)序列数不多时，sobs=ace=chaoD.当稀有物种(序列数<10时)=0时，sobs=ace=chao(正确答案)5. 目前云平台上nt库的最高版本?() [单选题] *A、nt_v20200327B、nt_v20210917(正确答案)6. 口腔微生物多样性比对数据库推荐哪个？() [单选题] *A、Human_HOMD_v15.2(正确答案)B、silva138C、greengenes135D、nt_v202109177. 目前功能基因注释使用的数据库？() [单选题] *A、nt_v20210917B、fungene(正确答案)C、greengenes135D、unite8. 研究食性研究，如果是食肉类建议的引物为，如果是食草类建议的引物为？() [单选题] *A、COI，叶绿体基因(正确答案)B、叶绿体基因，COIC、ITSD、16s9.客户在进行DNA提取的时候，为了把革兰氏阳性菌提出来，还需要额外添加溶菌酶吗？() [单选题] *A、需要B、不需要，目前研磨已经很充分，不需要额外添加(正确答案)10.如何准确判断PCA/PCoA结果很好()【单选题】 [单选题] *A. 两组样本分的很开B.使用ANOSIM分析验证，p<0.05(正确答案)C.使用ANOSIM分析验证，p>0.05D. 两组样本融合在了一起11.多组比较与两组比较结果不一致，这是什么情况()【单选题】 [单选题] *A. 平台显示bug，需要反馈B.老师数据表选择有错误C.多组比较与两组比较算法不一样，结果不一致很正常(正确答案)D.多组比较或两组比较计算结果bug，需要反馈12. 关于β多样性分析以下说法错误的是 [单选题] *PCA可以采用unifrac距离进行计算(正确答案)PCoA不受距离算法限制Stress值可以检验NMDS分析结果的优劣β多样性包括PCA、PCoA和NMDS分析13. 关于物种差异分析错误的是平台提供多组、两组及两样本比较分析 [单选题] *LEfse分析只能进行两组比较(正确答案)Metagenomeseq差异分析主要用于两组比较，每组样品个数是否一致对结果并无影响LEfse分析结果中差异物种的着色与其在不同分组的丰度有关14. 关于PICRUSt功能预测分析说法错误的是 [单选题] *PICRUSt2仅能对16s数据进行功能预测(正确答案)PICRUSt分析能得到基于样本的KEGG功能注释结果PICRUSt2可进行MetaCyc pathway功能预测PICRUSt2能对16s、18s和ITS测序数据进行功能预测多选题1.数据中有很多unclassified和norank，怎么解决呢?() *A.直接对unclassified和norank进行描述;(正确答案)B.使用上一个层级，注释到信息的水平进行描述(正确答案)C.对于关键的未知物种，可以采用构建系统进化树的方式，用距离最远的物种代替该物种进行描述D.对于关键的未知物种，可以采用构建系统进化树的方式，用距离最近的物种代替该物种进行描述(正确答案)2.PCoA分析呈现形势不好的解决办法() *A.使用PCoA，选择不同的距离算法(正确答案)B.看p值，若p<0:说明分组同样能够区分我们的样本(正确答案)C.选用PLS-DA分析(正确答案)D.若以上方法均未改善，说明组间差异不显著，建议不放该图(正确答案)3.如何寻找biomarker() *A.使用micorpita分析，获得各组中显著差异的微生物B.Venn图分析，找到各组中独有微生物(正确答案)C.物种差异分析，获得组间显著差异的微生物。
微生物多样性研究—α多样性分析
微生物多样研究中的α 多样性指数分析一、多样性指数介绍➢多样性指数：是指物种多样性测定。
➢主要有三个空间尺度：α多样性，β多样性，γ多样性。
➢每个空间尺度的环境不同测定的数据也不相同。
➢α多样性：主要关注局域均匀生境下的物种数目，因此也被称为生境内的多样性（within-habitat diversity）➢群落生态学中研究微生物多样性，通过单样品的多样性分析（α[Alpha]多样性）可以反映微生物群落的丰度和多样性，包括一系列统计学分析指数估计环境群落的物种丰度和多样性。
➢β多样性：指沿环境梯度不同生境群落之间物种组成的的相异性或物种沿环境梯度的更替速率也被称为生境间的多样性（between-habitat diversity），控制β多样性的主要生态因子有土壤、地貌及干扰等。
➢β多样性意义：①它可以指示生境被物种隔离的程度；②β多样性的测定值可以用来比较不同地段的生境多样性；③β多样性与α多样性一起构成了总体多样性或一定地段的生物异质性。
➢群落生态学中研究微生物多样性，β（Beta）多样性是对不同样品/不同组间样品的微生物群落构成进行比较分析。
➢γ多样性：描述区域或大陆尺度的多样性，是指区域或大陆尺度的物种数量，也被称为区域多样性（regional diversity）。
控制γ多样性的生态过程主要为水热动态，气候和物种形成及演化的历史。
➢群落生态学中研究微生物多样性，γ多样性分析是指α多样性与β多样性相结合的分析。
二、α多样性指数1.计算菌群丰度（Community richness）的指数a)Chao -the Chao1 estimatorChao：是用chao1算法估计样品中所含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。
计算公式如下：S cℎao1=S obs+n1n1−12n2+1•其中，S cℎao1= 估计的OTU数；S obs= 观测到的OTU数；n1= 只有一条序列的OTU数目（如“singletons”）；n2= 只有两条序列的OTU数目（如“doubletons”）。
微生物菌群分析中的关键参数选择方法
微生物菌群分析中的关键参数选择方法随着生物学和计算机技术的快速发展，微生物菌群分析成为一个重要的研究领域。
微生物菌群是指生活在特定环境中的微生物群体，它们在多种生物过程中起着关键作用。
而了解微生物菌群的组成和功能对于理解生态系统、人体健康等方面显得尤为重要。
在进行微生物菌群分析时，选择适当的关键参数对于获得准确的结果至关重要。
下面将介绍几种常用的关键参数选择方法，帮助研究人员在微生物菌群分析中取得更好的效果。
1. Alpha多样性指数的选择Alpha多样性指数是用来衡量样本内部物种多样性的指标。
常用的Alpha多样性指数包括Shannon指数、Simpson指数和Chao1指数等。
选择适当的Alpha多样性指数可以反映出所研究生态系统中物种的多样性程度。
对于一个生态系统，如果我们想了解样本中物种总数或者给定物种的丰度分布，可以选择Chao1指数；如果我们想了解样本中物种的多样性和均匀度，可以选择Shannon 指数或Simpson指数。
2. Beta多样性指数的选择Beta多样性指数用来衡量样本间物种差异的指标。
通过选择适当的Beta多样性指数，可以了解不同样本之间的微生物群落结构差异。
常用的Beta多样性指数包括Jaccard相似度指数、Bray-Curtis相似度指数和Unifrac指数等。
在分析微生物菌群的群落结构差异时，可以选择Jaccard相似度指数用于二进制数据（存在与否），选择Bray-Curtis相似度指数用于对物种丰度进行权重考虑，选择Unifrac指数用于考虑微生物群落之间的演化关系。
3. 物种筛选的方法微生物菌群分析中，物种筛选是选择感兴趣的微生物菌群物种的重要步骤之一。
常见的物种筛选方法有两种，一是按照物种相对丰度比较选择，二是按照物种差异性选择。
按照物种相对丰度比较选择，可以根据微生物菌群中物种的丰度进行筛选。
例如，若想研究两个样本组中特定物种的相对丰度差异，可以选择在两个组中具有显著差异的物种。
beta多样性的应用
beta多样性对于许多生态学和进化生物学问题都非常重要,比如多样性的尺度推衍、生物地理区及其过渡带的划分和区域性动植物区系的形成机制等。
由于beta多样性度量了不同区域间物种组成的差异,其信息也可用于保护区选址和保护区网络设计。
例如, 在beta多样性非常高的区域, 保护区的面积要足够大以囊括物种转换梯度, 或者与其他保护区尽量接近, 以包含物种组成的变化。
此外, 因为环境梯度变化剧烈或存在山脉等扩散障碍, beta多样性高的区域对全球气候变化也可能会比较敏感。
beta多样性在生物多样性保护中的应用为了保护更多的生物多样性, 在选择保护区域及其面积的时候, 必须考虑它们的互补性、灵活性和不可替代性。
这些原则都与beta多样性有一定的关系, 如一个地区相对现有保护系统的互补性越高, 表明此区域的beta多样性越高, 保护价值亦大。
利用beta多样性的信息来更有效地选择合适区域以保护尽可能多的物种。
在beta多样性非常高的区域, 需要增加保护区的面积或者数量以囊括物种变化梯度, 而在beta多样性降低的区域, 只需要较少数量或面积的保护区。
但是由于类群间beta多样性的差异, 根据某一类群制定的保护规划或许不能很好地保护其他类群的多样性。
如两栖动物的beta多样性较高, 如果根据beta多样性低的哺乳动物和鸟类选择少数几个保护区就不能有效地保护两栖动物的多样性。
在资料不够充分的情况下, 我们一般采取替代类群如旗舰种代表其他类群的多样性,进行保护区的规划布局。
但在检验替代类群的有效性时, 若仅分析类群间物种丰富度或者稀有性的相关性是不够的, 类群间beta多样性格局的一致性才能提供更可靠的信息。
李振基等(2006)建议在相邻的保护区间物种组成差异(即beta多样性)较大时, 选择它们之间的一定区域进行保护, 以更好地包含物种分布在空间上的连续性。
目前已有成功的案例利用beta多样性的信息指导保护区的位置选择和空间布局。
微生物多样研究—β多样性分析
微生物多样研究—β多样性分析一、β-多样性分析1. 样品间距离计算•样品间的物种丰度分布差异程度可通过统计学中的距离进行量化分析，使用统计算法Euclidean，Bray-Curtis，Unweighted_unifrac，weighted_unifrac等，计算两两样品间距离，获得距离矩阵，可用于后续进一步的beta多样性分析和可视化统计分析。
•例如：将距离矩阵使用热图表示可直观观察样品间的差异高低分布。
2. PCA 分析•主成分分析(PCA，PrincipalComponent Analysis)，是一种应用方差分解，对多维数据进行降维，从而提取出数据中最主要的元素和结构的方法。
•应用PCA分析，能够提取出最大程度反映样品间差异的两个坐标轴，从而将多维数据的差异反映在二维坐标图上，进而揭示复杂数据背景下的简单规律。
•如果样品的群落组成越相似，则它们在PCA图中的距离越接近。
3. PCoA分析•主坐标分析（PCoA，PrincipalCo-ordinates Analysis），是一种与PCA类似的降维排序方法，通过一系列的特征值和特征向量排序从多维数据中提取出最主要的元素和结构。
•可以基于bray_curtis、WeightedUnifrac距离和UnweightedUnifrac距离分别来进行PCoA分析，并选取贡献率最大的主坐标组合进行作图展示。
•如果样品距离越接近，表示物种组成结构越相似，因此群落结构相似度高的样品倾向于聚集在一起，群落差异很大的样品则会远远分开。
※当PCA或PCoA分析的前两个成分（解释度）较小（如pc1与pc2之和小于50%）时，可尝试将前三个成分用于对假设因素进行验证，并作三维图来反应样品间群落组成的关系。
4. NMDS分析•非度量多维尺度分析（NMDS分析）是一种将多维空间的研究对象（样品或变量）简化到低维空间进行定位、分析和归类，同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
微生物多样研究中的—β多样性分析
一、β-多样性分析
1. 样品间距离计算
➢样品间的物种丰度分布差异程度可通过统计学中的距离进行量化分析，使用统计算法Euclidean，Bray-Curtis，Unweighted_unifrac，weighted_unifrac等，计算两两样品间距离，获得距离矩阵，可用于后续进一步的beta多样性分析和可视化统计分析。
例如：将距离矩阵使用热图表示可直观观察样品间的差异高低分布。
D Bray−Curtis=1−2σmin S A,i，S B,i σS A,i+σS B,i
SA,i=表示A样本中第i个OTU所含的序列数；SB,i=表示B样本中第i个OTU所含的序列数。
样品间距离矩阵构
建的相似度树状图物种丰度差异
基于Bray-Curtis距离heatmap图示意图
2. PCA 分析
➢主成分分析(PCA，Principal Component Analysis)，是一种应用方差分解，对多维数据进行降维，从而提取出数据中最主要的元素和结构的方法。
➢应用PCA分析，能够提取出最大程度反映样品间差异的两个坐标轴，从而将多维数据的差异反映在二维坐标图上，进而揭示复杂数据背景下的简单规律。
➢如果样品的群落组成越相似，则它们在PCA图中的距离越接近。
3.PCoA分析
➢主坐标分析（PCoA，Principal Co-ordinates Analysis），是一种与PCA类似的降维排序方法，通过一系列的特征值和特征向量排序从多维数据中提取出最主要的元素和结构。
➢可以基于bray_curtis、Weighted Unifrac距离和Unweighted Unifrac距离分别来进行PCoA分析，并选取贡献率最大的主坐标组合进行作图展示。
➢如果样品距离越接近，表示物种组成结构越相似，因此群落结构相似度高的样品倾向于聚集在一起，群落差异很大的样品则会远远分开。
PCA & PCoA分析示意图
※ 当PCA或PCoA分析的前两个成分（解释度）较小（如pc1与pc2之和小于50%）时，可尝试将前三个成分用于对假设因素进行验证，并作三维图来反应样品间群落组成的关系。
4. NMDS分析
➢非度量多维尺度分析（NMDS分析）是一种将多维空间的研究对象（样品或变量）简化到低维空间进行定位、分析和归类，同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。
➢适用于无法获得研究对象间精确的相似性或相异性数据，仅能得到他们之间等级关系数据的情形。
➢基本特征是将对象间的相似性或相异性数据看成点间距离的单调函数，在保持原始数据次序关系的基础上，用新的相同次序的数据列替换原始数据进行度量型多维尺度分析。
换句话说，当资料不适合直接进行变量型多维尺度分析时，对其进行变量变换，再采用变量型多维尺度分析，对原始资料而言，就称之为非度量型多维尺度分析。
➢特点是根据样品中包含的物种信息，以点的形式反映在多维空间上，而对不同样品间的差异程度，则是通过点与点间的距离体现的，最终获得样品的空间定位点图。
NMDS分析示意图
5. 多样品相似度树状图
➢利用树枝结构描述和比较多个样品间的相似性和差异关系。
➢首先使用描述群落组成关系和结构的算法计算样品间的距离，即根据beta多样性距离矩阵进行层次聚类（Hierarchical cluatering）分析，使用非加权组平均法UPGMA（Unweighted pair group method with arithmetic mean）算法构建树状结构，得到树状关系形式用于可视化分析。
树枝长度代表样本间的距离多样品相似度树状图示意图
6. PLS-DA分析
➢PLS-DA（Partial Least Squares Discriminant Analysis）分析是以偏最小二乘回归模型为基础，作为一种有监督的模式识别方法，根据给定的样品分布/分组信息，对群落结构数据进行判别分析。
➢PLS-DA通过寻找物种丰度矩阵和给定的样品分布/分组信息的最大协方差，从而在新的低维坐标系中对样品重新排序。
➢PLS-DA可以减少变量间多重共线性产生的影响，因此，比较适合用于微生物群落数据的研究。
PLD-DA分析示意图
分析时，会计算每个物种的VIP（Variable importance in projection）系数（VIP值需>1，值越大，说明该物种对于组间差异的贡献越大）
7. 组合（变换）分析图
➢特点：
•集多种分析结果于一身组合成图，即一整图表解释多种生物学意义。
•展现形式、分析名称发生变化并进行重新调整，但所表述的生物学意义未变化。
•具有一定的观赏性。
分析形式多种多样，但万变不离其宗。
例如：样本聚类树与柱状图组合分析
样本间基于群落组
成的层次聚类分析
群落结构柱状图
样本聚类树与柱状图组合分析示意图。