环境微生物群落多样性分析知识讲解
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。
什么是微生物多样性
什么是微生物多样性概述微生物多样性是指地球上微生物种类的丰富程度和多样性。
微生物包括细菌、真菌、病毒等单细胞生物或非多细胞生物，它们广泛存在于土壤、水体、空气以及生物体表面等各种环境中。
微生物多样性是生物多样性研究的重要组成部分，也是生态学和环境科学中的重要概念。
重要性微生物多样性对地球生态系统的稳定性和功能具有重要影响。
首先，微生物是地球上最早的生物形式，是我们了解生命起源和进化的关键。
其次，微生物参与了许多生态功能过程，如有机物降解、养分循环和植物免疫等。
微生物的多样性可以提供更高效、多元化的生态功能，从而保持生态系统的健康和平衡。
最后，微生物还可以作为生物指示物和环境污染评价的重要指标，帮助我们监测和评估环境的健康状况。
影响因素微生物多样性受多种因素影响。
首先是环境因素，如温度、湿度、光照、土壤pH值等，不同的环境条件会选择出不同的微生物种类。
其次是人类活动的干扰，如农药、化肥的使用、土地利用方式等，这些活动会导致微生物多样性的减少和失衡。
另外，生物因素，如物种间的竞争和共生关系也会影响微生物多样性的分布和组成。
维护微生物多样性的意义维护微生物多样性具有重要的生态意义和实践价值。
首先，微生物多样性是生态系统健康和稳定的基础，对维持全球生态平衡具有不可替代的作用。
其次，了解和保护微生物多样性可以帮助我们发展可持续的农业和环境保护策略，提高农作物的产量和质量，减少环境污染。
此外，研究微生物多样性还有助于开发新的医学和环境工程应用，如利用微生物降解有害物质、利用微生物治疗疾病等。
结论微生物多样性是地球生物多样性的重要组成部分，对维持生态系统健康和人类福祉具有重要意义。
在人类活动日益影响和改变地球环境的今天，我们应该加强对微生物多样性的研究和保护，以实现可持续发展的目标。
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。
微生物群落分析的技术与方法综述
微生物群落分析的技术与方法综述概述微生物群落是指一定环境中的所有微生物共同组成的群体。
微生物群落既包括微生物的种类，也包括它们之间的相互作用与功能。
了解微生物群落的组成和功能对于研究生态系统的结构与功能、探索微生物在环境中的作用以及人类和动植物的健康等方面都具有重要意义。
本文将综述微生物群落分析的技术与方法，介绍微生物群落的样品采集与处理、DNA提取与测序、数据处理与分析等关键步骤和研究方法。
微生物群落分析的关键步骤1. 样品采集与处理样品采集是微生物群落研究的第一步。
各类生态系统的微生物群落样品可以来自土壤、水样、气样、消化道、皮肤等各种环境，样品收集应遵循相关标准操作规范，以减少外源性微生物污染。
对于复杂生态系统，如土壤或水样，应采集多个不同位置和时间点的样品以获得全面的信息。
在采集过程中还要注意样品处理，如快速冷冻或添加保护剂，以保持微生物群落的原样。
2. DNA提取与测序DNA提取是微生物群落分析的关键步骤之一。
常用的方法包括化学裂解、机械裂解和热激裂解等，以从样品中提取微生物细胞的DNA。
DNA浓度和纯度的测定对于后续的测序和分析非常重要。
提取到的DNA可通过PCR扩增特定区域的基因（如16S rRNA或ITS等）以获得微生物群落的信息。
目前，高通量测序技术如Illumina MiSeq或PacBio Sequel等已经逐渐取代传统的Sanger测序，成为微生物群落测序的主流技术。
3. 数据处理与分析对于微生物群落测序数据的处理与分析是微生物群落研究的最关键部分。
首先，需要对原始测序数据进行质量控制、截断和过滤，以去除低质量序列和噪音。
然后，对截断、过滤后的序列进行聚类，得到OTUs（操作分类单元）或ASVs（对应序列变体）。
随后，可以计算微生物群落的多样性指数，如物种丰度、Shannon指数等。
对不同样品之间的微生物群落进行比较，可以使用多样性分析、主坐标分析（PCoA）、非参数多元分析（NMDS）等方法。
环境微生物群落多样性调查报告
环境微生物群落多样性调查报告背景介绍：环境微生物群落多样性是指在特定环境中存在的微生物的种类和数量。
微生物是地球上最丰富的生物类群之一，同时也是维持生物圈功能平衡的重要组成部分。
了解环境微生物群落多样性的调查结果，有助于我们更好地理解和管理环境，保护生物多样性，以及探索微生物在环境中的功能和潜力。
调查目的：本次调查的目的是通过对特定环境中微生物群落的调查，了解该环境中微生物的多样性状况，为进一步研究和应用微生物资源提供参考。
调查方法：1. 采样：选择特定环境的不同地点进行采样，包括土壤、水体、大气等。
根据实际情况选择合适的采样方法进行采集，确保样品的代表性。
2. 样品处理：将采集到的样品进行初步处理，如去除冗余物质，剁碎土壤样品等，以便后续的实验处理。
3. DNA提取：运用适当的DNA提取方法提取样品中的微生物DNA，以获得相关的分子信息。
4. 扩增：利用PCR技术扩增微生物16S rRNA基因，以获取微生物的DNA序列。
5. 测序：将扩增获得的DNA样品进行高通量测序，以获得大量的微生物序列数据。
6. 数据分析：对测序获得的数据进行生物信息学分析，包括序列的相似性比对、物种组成和多样性指数分析等。
调查结果：通过对特定环境中微生物群落的调查，得到了大量的微生物序列数据。
经过数据处理和分析，我们获得了以下结果：1. 物种组成：在调查的特定环境中，我们发现了丰富的微生物物种组成。
根据对序列相似性的比对和分类，我们鉴定出了多种微生物类群，包括细菌、真菌、古菌等。
这些微生物物种的丰富性对于环境的功能稳定性和健康至关重要。
2. 多样性指数：通过计算多样性指数，我们评估了微生物群落的多样性水平。
多样性指数包括物种丰富度、物种均匀度等。
我们发现，在该环境中微生物群落的多样性水平较高，表明该环境具有较为丰富和稳定的微生物群落。
3. 特定物种的丰度分析：通过分析微生物序列的相对丰度，我们可以获得特定物种在群落中的相对占比。
微生物生态系统的多样性及其功能
微生物生态系统的多样性及其功能微生物生态系统指的是微生物在一个生态系统内所占据的地位和作用，成为生态系统的最基本基石。
微生物的种类非常多样化，包括细菌、真菌、原生动物、病毒等。
它们与植物、动物之间相互作用，形成了复杂而精密的微生物生态系统。
本文将会就微生物生态系统的多样性及其功能展开探讨。
一、微生物的多样性微生物的种类非常多样化，目前全球已知的微生物总种类数超过一百万。
细菌是其中最为常见基础的微生物，在自然界中与各种生态系统密切相关。
单细胞真菌和原生动物则往往能够在极端环境下生存，这些不能忍受高温或酸碱性极强的环境呈现出极其丰富的物种多样性。
微生物的多样性不仅体现在特定生态系统内，也体现在生态系统之间。
以肠道为例，肠道里有大约500-1000种不同的细菌种类，这些细菌发挥着对消化、免疫功能等的重要作用。
同时，户外的水源中也存在着种类不相同的微生物，例如：河流、湖泊中存在着真菌类微生物，能够进行水质净化。
二、微生物生态系统的功能微生物生态系统不仅具备独具特点的物种多样性，更是拥有着强大的生态功能。
微生物生态系统的功能主要分为两个类别：生态贡献和环境调节。
1、生态贡献微生物在自然界中具有较高的生态贡献，其中最重要的便是对生态系统的资源循环所带来的贡献。
微生物能够分解各类有机物，使其成为植物和动物生长的基础物质。
这个过程是生态系统中原有的物质再循环过程的核心。
同时，在微生物的生长过程中，一些有益元素的排放和注入，也对生态系统的平衡产生积极的贡献。
2、环境调节微生物的多样性和丰富性在各种环境中具有不可替代的功能。
最主要的功能是对环境做出调节，使其维持平衡以及在特定的环境下扮演着重要角色。
例如，微生物在空气和土壤中起到了原始的氧气、二氧化碳和氮的循环。
同时，微生物能够在大气中发挥着对气候的规律性影响。
微生物在草地上作用于草莓根系和根际内的分布，可以促进草莓良好的生长，而在需要增加土地固定性的条件下，特定的细菌能够有效地增加土壤的粘土量，有助于土地固定和增加水保能力。
微生物群落的多样性与功能研究
微生物群落的多样性与功能研究微生物是指其体积太小不能单独观察到的微生物体。
微生物的种类非常丰富，包括细菌、真菌、病毒等等。
微生物是地球上最为广泛存在的生物类别，其分布范围包括空气、土壤、水体、植物、动物等等。
其中微生物群落的生态学研究得到了越来越多的关注。
微生物群落是指生态系统中微生物的种类和数量。
一般来说，微生物群落的多样性与生态系统的稳定性有着密切的关系。
微生物群落的丰富度、均匀度和多样性可以用生物学指数来描述。
而针对微生物群落的多样性和功能研究，目前主要采用的方法有环境测序技术和代谢组分析技术。
环境测序技术是一种通过分析微生物群落基因序列，了解其多样性与功能的先进技术。
环境测序技术一般分为16S rRNA测序和全基因组测序两种。
16S rRNA序列是微生物的特有标记，我们可以通过检测该序列来分析微生物群落的多样性和结构。
全基因组测序则是对微生物群落中所有细菌基因进行测序，以描绘微生物群落的功能图谱。
这种方法不单可以了解微生物的结构和多样性，还能揭示细菌的遗传特性、代谢途径以及免疫机制等等。
代谢组分析技术则是基于代谢产物的分析。
通过代谢产物的分析，我们可以大致了解微生物的功能以及微生物群落的多样性。
代谢组分析技术通常采用质谱技术和核磁共振技术等多种方法进行，以实现对微生物群落的突变、代谢、转录和翻译等生物学过程的研究。
虽然微生物群落的多样性和功能研究尚有许多困难，但是这种研究对于我们了解微生物与生态系统的关系有着非常重要的作用。
未来，我们需要采用更加先进的技术和更加系统化的研究方案，以揭示微生物群落多样性与功能的奥秘，为环保、农业、医学等各领域的发展做出贡献。
微生物群落多样性调查及其生态功能评估
微生物群落多样性调查及其生态功能评估概述：微生物群落多样性调查是指通过收集和分析微生物样本中的不同种类和数量的微生物群落，以评估微生物群落多样性及其在生态系统中的功能。
微生物群落包括细菌、真菌、病毒等微生物的全体群集，它们在生态系统的物质转化、养分循环、能量流动等方面发挥着重要的作用。
了解微生物群落的多样性以及其生态功能，对于维持和改善生态系统的稳定性和健康状态至关重要。
1. 微生物群落多样性调查方法微生物群落多样性调查可以通过多种方法进行，常用的包括：1.1 DNA测序技术：利用高通量测序技术对微生物样本中的DNA进行测序，获得微生物群落的丰富度、多样性和组成情况。
常用的测序方法包括16S rRNA基因测序（用于细菌和古菌）和ITS序列测序（用于真菌）。
1.2 培养基法：通过在特定培养基上培养微生物来评估微生物群落的多样性和组成情况。
该方法可以获得具有可培养性的微生物信息，但无法获得全部微生物信息。
1.3 光学显微镜观察：通过显微镜观察微生物样本的形态特征，了解微生物群落的组成情况和数量分布。
该方法简单直观，但只能观察到较大的微生物。
2. 微生物群落多样性调查的意义微生物群落多样性调查的意义主要体现在以下几个方面：2.1 生物多样性保护：微生物是地球上最丰富的生物群落之一，调查微生物群落多样性有助于了解微生物的组成和分布规律，促进生物多样性的保护。
2.2 生态系统健康评估：微生物群落是生态系统的重要组成部分，其多样性和功能直接关系到生态系统的稳定性和健康状态。
通过评估微生物群落多样性，可以获得生态系统健康状况的指标。
2.3 疾病和病原体监测：微生物群落多样性的调查可以对潜在的疾病和病原体进行监测和预测，有助于制定相应的防控策略。
3. 微生物群落多样性调查与生态功能评估微生物群落的多样性和功能密切相关，多样性通常与功能多样性呈正相关。
通过评估微生物群落多样性，可以初步了解微生物群落在生态系统中的功能。
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精品文档 精品文档 环境微生物群落多样性分析 微生物群落多样性的基本概念
环境中微生物的群落结构及多样性和微生物的功能及代谢机理是微生物生态学的研究热点。长期以来，由于受到技术限制，对微生物群落结构和多样性的认识还不全面，对微生物功能及代谢机理方面了解的也很少。但随着高通量测序、基因芯片等新技术的不断更新，微生物分子生态学的研究方法和研究途径也在不断变化。第二代高通量测序技术（尤其是Roche 454高通量测序技术）的成熟和普及，使我们能够对环境微生物进行深度测序，灵敏地探测出环境微生物群落结构随外界环境的改变而发生的极其微弱的变化，对于我们研究微生物与环境的关系、环境治理和微生物资源的利用以及人类医疗健康有着重要的理论和现实意义。 在国内，微生物多样性的研究涉及农业、土壤、林业、海洋、矿井、人体医学等诸多领域。以在医疗领域的应用为例，通过比较正常和疾病状态下或疾病不同进程中人体微生物群落的结构和功能变化，可以对正常人群与某些疾病患者体内的微生物群体多样性进行比较分析，研究获得人体微生物群落变化同疾病之间的关系；通过深度测序还可以快速地发现和检测常见病原及新发传染病病原微生物。 研究方法进展
环境微生物多样性的研究方法很多，从国内外目前采用的方法来看大致上包括以下四类：传统的微生物平板纯培养方法、微平板分析方法、磷脂脂肪酸法以及分子生物学方法等等。 近几年，随着分子生物学的发展，尤其是高通量测序技术的研发及应用，为微生物分子生态学的研究策略注入了新的力量。 目前用于研究微生物多样性的分子生物学技术主要包括:DGGE/TGGE/TTGE、T-RFLP、SSCP、FISH、印记杂交、定量PCR、基因芯片等。DGGE等分子指纹图谱技术，在其实验结果中往往只含有数十条条带，只能反映出样品中少数优势菌的信息；另一方面，由于分辨率的误差，部分电泳条带中可能包含不只一种16S rDNA序列，因此要获悉电泳图谱中具体的菌种信息，还需对每一条带构建克隆文库，并筛选克隆进行测序，此实验操作相对繁琐；此外，采用这种方法无法对样品中的微生物做到绝对定量。生物芯片是通过固定在芯片上的探针来获得微生物多样性的信息，“只能验证已知，却无法探索未知”，此方法通过信号强弱判断微生物的丰度也不是非常的准确。 而近年来以454焦磷酸测序为代表的高通量测序技术凭借低成本、高通量、流程自动化的优势为研究微生物群落结构提供了新的技术平台。Roche 454高通量测序技术能同时对样品中的优势物种、稀有物种及一些未知的物种进行检测，获得样品中的微生物群落组成，并将其含量进行数字化。最近，美吉生物精品文档 精品文档 推出了新的测序平台———MiSeq。MiSeq高通量测序平台集中了Roche 454和Illumina HiSeq 2500的优点，不仅可实现对多样品的多个可变区同时测序，而且在测序速度和测序通量上都有进一步提升，目前此平台已在微生物多样性群落结构研究方面受到了广大学者的认可。 第二代高通量测序技术
产品优势 无需培养分离菌群： 直接从环境样本中扩增核糖体RNA 高变区进行测序，解决了大部分菌株不可培养的难题。 客观还原菌群结构： 专业、成熟、稳定的样本制备流程，严格控制PCR 循环数，客观还原样品本身的菌群结构及丰度比例。 痕量菌检测： 充分发挥高通量测序的大数据量优势，能检测出丰度低至万分之一的痕量菌。 服务流程 精品文档
精品文档 样本要求 环境样品 土壤：5-10g； 水体：2L水样或0.22μm滤膜过滤； 粪便：3g； 黏膜：指甲大小； 植物内生菌：10-20g叶片；3-5g根系； 精品文档 精品文档 底泥：5-10g； 血液：10mL； 叶片：50-100g。
DNA 浓度＞10ng/μL 总量＞500ng的DNA， OD260/280介于1.8-2.0之间并确保DNA无降解。
PCR产物 （仅限Roche 454平台） PCR产物浓度＞5ng/μL，总量＞100ng，OD260/280介于1.8-2.0之间并确保PCR产物无降解； PCR产物需经电泳切胶回收纯化； 送样管管口使用 Parafilm封口膜密封； 样品保存期间切忌反复冻融，使用干冰运输。 生信分析
1. 稀释性曲线（Rarefaction Curve） 采用对测序序列进行随机抽样的方法，以抽到的序列数与它们所能代表OTU的数目构建曲线，即稀释性曲线。 精品文档 精品文档 当曲线趋于平坦时，说明测序数据量合理，更多的数据量对发现新OTU的边际贡献很小；反之则表明继续测序还可能产生较多新的OTU。
横轴：从某个样品中随机抽取的测序条数；"Label 0.03" 表示该分析是基于OTU 序列差异水平在0.03，即相似度为97% 的水平上进行运算的，客户可以选取其他不同的相似度水平。 纵轴：基于该测序条数能构建的OTU数量。 曲线解读： Ø 图1中每条曲线代表一个样品，用不同颜色标记； Ø 随测序深度增加，被发现OTU 的数量增加。当曲线趋于平缓时表示此时的测序数据量较为合理。 2. Shannon-Wiener 曲线 反映样品中微生物多样性的指数，利用各样品的测序量在不同测序深度时的微生物多样性指数构建曲线，以此反映各样本在不同测序数量时的微生物多样性。 当曲线趋向平坦时，说明测序数据量足够大，可以反映样品中绝大多数的微生物物种信息。 精品文档
精品文档 横轴：从某个样品中随机抽取的测序条数。 纵轴：Shannon-Wiener 指数，用来估算群落多样性的高低。
Shannon 指数计算公式： 其中， Sobs= 实际测量出的OTU数目； ni= 含有i 条序列的OTU数目； N = 所有的序列数。 曲线解读： Ø 图2每条曲线代表一个样品，用不同颜色标记，末端数字为实际测序条数； Ø 起初曲线直线上升，是由于测序条数远不足覆盖样品导致； Ø 数值升高直至平滑说明测序条数足以覆盖样品中的大部分微生物。 3.Rank-Abundance 曲线 用于同时解释样品多样性的两个方面，即样品所含物种的丰富程度和均匀程度。 精品文档 精品文档 物种的丰富程度由曲线在横轴上的长度来反映，曲线越宽，表示物种的组成越丰富； 物种组成的均匀程度由曲线的形状来反映，曲线越平坦，表示物种组成的均匀程度越高。
横轴：OTU 相对丰度含量等级降序排列。 纵轴：相对丰度比例。 曲线解读： Ø 图3与图4中每条曲线对应一个样本（参考右上角图标）； Ø 图3与图4中横坐标表示的是OTU（物种）丰度排列顺序，纵坐标对应的是OTU（物种）所占相对丰度比例（图3为相对百分比例，图4为换算后Log值），曲线趋于水平则表示样品中各物种所占比例相似；曲线整体斜率越大则表示样品中各物种所占比例差异较大。 4. 样本群落组成分析：多样本柱状图/ 单样本饼状图 根据分类学分析结果，可以得知一个或多个样品在各分类水平上的物种组成比例情况，反映样品在不同分类学水平上的群落结构。 精品文档
精品文档 柱状图（图5） 横轴：各样品的编号。 纵轴：相对丰度比例。 图标解读： Ø 颜色对应此分类学水平下各物种名称，不同色块宽度表示不同物种相对丰度比例； Ø 可以在不同分类学水平下作图分析。 饼状图（图6） 在某一分类学水平上，不同菌群所占的相对丰度比例。不同颜色代表不同的物种。 5. 样品OTU 分布Venn 图 精品文档 精品文档 用于统计多个样品中共有或独有的OTU数目，可以比较直观地表现各环境样品之间的OTU 组成相似程度。 不同样品用不同颜色标记，各个数字代表了某个样品独有或几种样品共有的OTU 数量，对应的OTU编号会以EXCEL 表的形式在结题报告中呈现。
分析要求 单张分析图，样本分组至少两个，最多5 个。 Ø 默认设置为97% 相似度水平下以OTU 为单位进行分析作图。 6. Heatmap 图 用颜色变化来反映二维矩阵或表格中的数据信息，它可以直观地将数据值的大小以定义的颜色深浅表示出来。将高丰度和低丰度的物种分块聚集，通过颜色梯度及相似程度来反映多个样品在各分类水平上群落组成的相似性和差异性。 精品文档
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相对丰度比例： 热图（图8）中每小格代表其所在样品中某个OTU 的相对丰度。以图8为例，红框高亮的小格所对应的信息为：样本（R11-1Z）中OTU（OTU128）的相对丰度比例大概为0.2%。 丰度比例计算公式（Bray Curtis 算法）：
其中， SA,i = 表示A样品中第i个OTU所含的序列数 SB,i = 表示B样品中第i个OTU所含的序列数 样品间聚类关系树： 进化树表示在选用成图数据中，样本与样本间序列的进化关系（差异关系）。处于同一分支内的样品序列进化关系相近。 物种/OTU 丰度相似性树： 精品文档 精品文档 丰度相似性树表示选用成图的数据中样品与样品中的OTU 或序列在丰度上的相似程度。丰度最相近的会分配到同一分支上。 客户自定义分组：根据研究需求对菌群物种/OTU 研究样本进行二级分组 Ø 二级物种/OTU 分组：将下级分类学水平物种或OTU 分配到对应的上级分类学水平，以不同颜色区分； Ø 二级样品分组：根据研究需要，对样品进行人为的分组，以不同颜色区分。 7. 主成分分析PCA (Principal Component Analysis) 在多元统计分析中，主成分分析是一种简化数据集的技术。主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中对方差贡献最大的特征，从而有效地找出数据中最“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。 通过分析不同样品的OTU 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，坐标轴为能够最大程度反映方差的两个特征值。如样品组成越相似，反映在PCA图中的距离越近。
横轴和纵轴：以百分数的形式体现主成分主要影响程度。以图9为例，主成分1（PC1）和主成分2（PC2）是造成四组样品（红色，蓝色，黄色和绿色）的两个最大差异特征，贡献率分别为41.1% 和27.1%。 十字交叉线：在图9中作为0 点基线存在，起到辅助分析的作用，本身没有意义。 图例解读： Ø PCA 分析图是基于每个样品中所含有的全部OTU 完成的； Ø 图9中每个点代表了一个样本；颜色则代表不同的样品分组； Ø 两点之间在横、纵坐标上的距离，代表了样品受主成分（PC1 或 PC2）影响下的相似性距离；