微生物群落多样性的基本概念
微生物多样性alpha分析
微生物多样性alpha分析在微生物多样性分析的报告中主要包括五个部分：Alpha多样性分析、Beta多样性分析、物种组成分析、进化关系分析、差异分析，其中Alpha多样性分析是生态学中生物多样性的一个重要的组成部分，也是比较基础的一部分。
Alpha多样性是指一个特定区域或生态系统内的多样性，是反映丰富度和均匀度的综合指标。
Alpha多样性主要与两个因素有关：一是种类数目，即丰富度；二是多样性，群落中个体分配上的均匀性。
群落丰富度(Community richness)的指数主要包括Chaol指数和ACE指数。
群落多样性(Community diversity)的指数，包括Shannon 指数和Simpson 指数。
另外，还有测序深度指数Observed spieces代表OTUs的直观数量统计，Good* s coverage指计•算加入丰度为1的OTUs数LI,加入低丰度影响。
Chaol：是用chaol算法估计群落中含OTU数目的指数，chaol在生态学中常用来估计物种总数,由Chao (1984)最早提出。
Chaol值越大代表物种总数越多。
Schaol=Sobs+nl (nl-l)/2(n2+l),其中 Schaol 为估计的 OTU 数,Sobs 为观测到的 0TU 数，nl为只有一条序列的OTU数目，n2为只有两条序列的OTU数LI。
Chaol指数越大, 表明群落的丰富度越高。
Ace：是用来估计群落中含有OTU数目的指数，同样ill Chao提出(Chao and Yang, 1993),是生态学中估计物种总数的常用指数之一。
默认将序列量10以下的OTU都计算在内，从而估讣群落中实际存在的物种数。
ACE指数越大，表明群落的丰富度越高。
Shannon：(Shannon, 1948a, b)综合考虑了群落的丰富度和均匀度。
Shannon 指数值越高，表明群落的多样性越高。
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。
米饭制品发酵过程中微生物群落的多样性分析
米饭制品发酵过程中微生物群落的多样性分析米饭作为世界各地居民的主食之一，其制作过程中的微生物群落多样性一直备受关注。
本文将通过分析米饭制品发酵过程中微生物群落的多样性，探讨其对米饭品质的影响。
一、引言米饭在发酵过程中常常会添加发酵剂，如酵母菌、乳酸菌等，以促进米饭发酵过程中的酶活性及产生特殊的风味和口感。
然而，不同发酵剂在米饭发酵过程中微生物群落的多样性会有所区别，进而影响米饭的品质。
二、发酵剂对微生物多样性的影响1. 酵母菌酵母菌是一类单细胞真菌，常用于米饭发酵过程中。
研究表明，添加不同菌种的酵母菌会导致发酵过程中微生物群落的多样性差异。
例如，添加Saccharomyces cerevisiae能够促进丰富的微生物群落形成，从而增强米饭口感的丰满度和复杂度。
2. 乳酸菌乳酸菌是一类产酸菌，常用于米饭发酵过程中。
研究发现，添加不同菌种的乳酸菌会对米饭微生物群落的多样性产生显著影响。
以Lactobacillus plantarum为例，添加该乳酸菌可显著增加米饭发酵过程中乳酸浓度，从而影响米饭的酸度和口感。
三、微生物多样性与米饭品质的关系1. 口感米饭的口感是判断其品质的重要指标之一。
微生物多样性对米饭口感的影响主要体现在发酵过程中产生的特殊风味物质。
在丰富的微生物群落中，不同菌种相互作用产生的代谢产物丰富多样，从而增加了米饭的口感层次和复杂度。
2. 营养价值米饭的营养价值也与微生物多样性密切相关。
研究发现，米饭发酵过程中的乳酸菌可促进米饭中某些营养成分的合成，如维生素B群等。
此外，微生物还能分解米饭中的一些难以消化的成分，提高米饭的可消化性和营养吸收率。
四、提高米饭发酵过程中微生物多样性的方法1. 多菌共培在米饭发酵过程中，可以同时添加多种菌种，如酵母菌和乳酸菌，以增加微生物群落的多样性，提高米饭的口感和营养价值。
2. 发酵条件的优化发酵条件对微生物多样性也起着重要的影响。
适宜的温度、湿度和pH值等条件能够创造有利于多样性的环境，提高米饭发酵过程中微生物群落的多样性。
论述生物多样性的概念与研究内容及其多样性指数
论述生物多样性的概念与研究内容及其多样性指数1、生物多样性的概念从基因、细胞、物种到种群、群落乃至生态系统,每一级生命实体都不止有一类,也就是说都具有多样性。
多样性是所有生命系统的基本特征。
生物多样性包括所有植物、动物、微生物物种以及所有的生态系统及其形成的生态过程,是一个描述自然界多样性程度内容的广泛概念,是时间和空间的函数。
它具有三个方面的内容:遗传多样性、物种多样性和生态系统多样性。
生物多样性又具有生物学、生态学和生物地理学三个方面的含义。
遗传多样性是指物种内基因的差异性,包括不同种群间或同一种群内的遗传变异。
遗传的多样性发生在分子水平,并且与核酸的性质有关。
种内遗传的多样性决定了物种以上水平的多样性。
物种多样性是指物种水平的多样性,即一定区域内物种的多样化。
生态系统多样性是指生物圈内生境、生物群落和生态过程的多样化以及生态系统内的生境差异、惊人的生态过程变化的多样性。
另外,景观水平的生物多样性——景观多样性的研究也受到普遍重视。
此项研究对于在实践中评估人类活动对生物多样性的影响以及区域规划和管理具有重要意义。
生物多样性是表现在各个组织层次上的,是相互关联的,都具有其各自特点和研究方法。
生物多样性对于维持人类赖以生存的生态环境起着举足轻重的作用,甚至它们的作用远远超过人们已经了解的程度和想象。
2、生物多样性研究的主要内容和必要措施生物多样性是一个综合的具有复杂相互关系的概念，所以，其研究内容也是极其多种多样的，根据当前的需要和可能应从下列几方面考虑:①生物多样性的就地保护研究:主要通过区域性的生物区系研究，确定不同区域的生物多样性中心，建立或完善自然保护区的有效管理，通过保护生境的办法来保护生物多样性;②物种受威胁的情况和珍稀濒危物种的研究:通过对各个生物多样性中心生物区系研究，就应对物种受威胁的现况和发展趋势作出分析，编写和充实红皮书，制定相应保护措施，特别是对一些珍稀濒危物种更是如此，以维护其生存，发掘其潜在的利用价值;③生物多样性的迁地保护研究:主要通过建立和完善植物园、动物园(养殖场)网来完成。
微生物多样性研究—α多样性分析
微生物多样性研究—α多样性分析微生物多样性研究是现代生物学中的一个重要分支，它关注微生物群落的组成、结构和功能。
α多样性分析是微生物多样性研究中的一个重要内容，用于描述单个样本中微生物的物种丰富度和个体数目的多样性情况。
本文将介绍α多样性分析的基本原理、应用方法和研究进展。
α多样性分析的基本原理是基于群落中不同物种的相对丰度，在一个样本中计算出各个物种的多样性指数，从而揭示样本内部的多样性情况。
常见的多样性指数包括Shannon指数、Simpson指数、Pielou指数等。
Shannon指数综合考虑了物种丰度和物种均匀度的信息，数值越大表示物种丰富度和均匀度越高；Simpson指数表示占据总个体数的比例，数值越小表示物种多样性越高；Pielou指数是在Shannon指数的基础上，用最大可能均匀度来对物种丰富度进行标准化。
通过计算不同多样性指数可以得到一个样本中微生物群落的α多样性。
α多样性分析可以应用于各种不同的研究领域。
在环境微生物学中，α多样性分析可以用于评估微生物群落结构与环境因子的关系，揭示微生物对环境变化的响应机制。
在人体微生物学中，α多样性分析可以用于比较不同部位的微生物群落多样性，研究微生物与人体健康之间的关系。
在农业科学中，α多样性分析可以用于评估农田土壤微生物多样性与农作物产量的关系，探索土壤微生物对农业生产的贡献。
近年来，α多样性分析在微生物多样性研究中的应用逐渐扩展。
传统的α多样性分析主要关注物种的多样性，而忽略了微生物的功能多样性。
因此，研究人员提出了基于功能基因和代谢组的α多样性分析方法，用于评估微生物功能多样性，并探索微生物群落的功能结构。
此外，α多样性分析还可以与其他多样性分析方法相结合，如β多样性分析和γ多样性分析，进一步揭示微生物多样性的空间分布和群落动态变化。
总之，α多样性分析是微生物多样性研究中的基本方法之一，它能够评估样本内微生物的物种多样性和个体丰度，有助于揭示微生物群落的结构和功能。
关于生物多样性论文
关于生物多样性的论文摘要：随着人类科学的进步，生物多样性的作用与意义越来越受到人们的重视，生物多样性是生物及其与环境形成的生态复合体以及与此相关的各种生态过程的总和，是人类生存的物质基础。
本文主要总结了生物多样性的概念及总用与意义，加深人们对生物多样性的认识。
关键词：生物多样性作用价值意义正文：越来越多的人认识到生物多样性在构建和谐社会中到重要性，但许多人对什么是生物多样性以及如何保护生物多样性并不十分清楚。
（一）生物多样性的基本概念什么是生物多样性呢？生物多样性是生物（植物、动物和微生物等）及其与环境形成的生态复合体以及与相关的各种生态过程的总和。
我国是地球上生物多样性最丰富的国家之一。
在全世界占有十分独特的地位。
1990年生物多样性专家把我国生物多样性排在12个全球最丰富国家的第8位。
在北半球国家中，我国是生物多样性最为丰富的国家。
（二）生物多样性的三个层次目前，大家公认的生物多样性的三个主要层次是物种多样性、基因多样性(或称遗传多样性)和生态系统多样性。
这是组建生物多样性的三个基本层次。
物种多样性常用物种丰富度来表示。
所谓物种丰富度是指一定面积内种的总数目。
到目前为止，已被描述和命名的生物种有160万种左右，但科学家对地球上实际存在的生物种的总数估计出入很大，由500万到1亿种。
其中以昆虫和微生物所占的比例最大。
基因多样性代表生物种群之内和种群之间的遗传结构的变异。
每一个物种包括由若干个体组成的若干种群。
各个种群由于突变、自然选择或其他原因，往往在遗传上不同。
因此，某些种群具有在另一些种群中没有的基因突变(等位基因)，或者在一个种群中很稀少的等位基因可能在另一个种群中出现很多。
这些遗传差别使得有机体能在局部环境中的特定条件下更加成功地繁殖和适应。
不仅同一个种的不同种群遗传特征有所不同，即存在种群之间的基因多样性；在同一个种群之内也有基因多样性——在一个种群中某些个体常常具有基因突变。
这种种群之内的基因多样性就是进化材料。
微生物降解动力学
微生物降解动力学微生物降解动力学是研究微生物在生态系统中降解有机物质的速率和机制的学科。
有机物质的降解是一个复杂的过程，涉及到多种微生物和环境因素的相互作用。
了解微生物降解动力学对于环境保护和废物处理具有重要意义。
一、微生物降解动力学的基本概念微生物降解动力学研究的对象是有机物质在生态系统中的降解速率、降解机制以及微生物参与降解的生理和生态特性。
有机物质的降解速率可以用降解速率常数来描述，即微生物在单位时间内降解有机物质的量。
降解速率常数受到多种因素的影响，包括微生物群落的多样性和数量、底物浓度、环境条件（如温度、pH值、氧气浓度等）等。
二、微生物降解动力学的影响因素1. 微生物群落的多样性和数量：不同的微生物具有不同的降解能力，微生物群落的多样性越高，降解的底物范围也就越广，降解速率也会相应增加。
此外，微生物数量的多少也会影响降解速率，微生物数量越多，降解速率越快。
2. 底物浓度：底物浓度越高，微生物降解的速率也就越快。
当底物浓度过低时，微生物可能无法有效降解底物，从而导致降解速率下降。
3. 环境条件：温度、pH值、氧气浓度等环境因素对微生物降解动力学具有重要影响。
不同的微生物对环境条件的适应性不同，适宜的环境条件可以提高降解速率。
三、微生物降解动力学的应用微生物降解动力学的研究对于环境保护和废物处理具有重要应用价值。
通过研究微生物降解动力学，可以评估有机物质在环境中的降解速率，为环境管理和污染控制提供科学依据。
1. 土壤修复：微生物降解动力学的研究可以用于评估土壤中有机污染物的降解速率，为土壤修复提供科学指导。
2. 废水处理：微生物降解动力学可以应用于废水处理工艺的优化，提高有机物质的降解效率。
3. 生物质能源开发：微生物降解动力学可以用于评估生物质能源的可降解性，为生物质能源的开发和利用提供依据。
四、微生物降解动力学的挑战和前景微生物降解动力学研究面临着许多挑战，如微生物多样性的研究、降解机制的解析、环境因素的综合影响等。
微生物群落结构多样性指数计算及意义解读
微生物群落结构多样性指数计算及意义解读微生物群落结构多样性指数是研究微生物生态的重要工具，通过对微生物群落的多样性进行定量描述，可以揭示微生物生态系统的健康状态、功能变化以及人类活动对微生物群落的影响等。
微生物群落结构多样性指数是一种用来描述微生物群落多样性的指标，常用的指数包括物种多样性指数、功能多样性指数和Phylogenetic Diversity指数等。
这些指数可以从不同的角度反映微生物群落的多样性特征，为研究者提供了全面了解微生物群落结构的工具。
常用的微生物群落多样性指数包括Shannon指数、Simpson指数、Pielou指数、Margalef指数等。
其中，Shannon指数是最常用的指标之一，它综合考虑了物种的丰富度和均匀度，可以反映出微生物群落的整体多样性。
Simpson指数则主要考察了物种的丰富度，越高表示物种较为均匀；Pielou指数则用来评估群落的均匀度，值越接近于1，表示各物种的数量相对均衡。
通过计算微生物群落结构多样性指数，可以得出群落的多样性水平。
不同的群落多样性水平可能反映出不同的微生物生态系统状态。
例如，一个群落的多样性较高可能意味着这个群落中有更多的物种，而这些物种可能有不同的生态功能，从而提高了群落的稳定性和抗扰能力。
相反，一个群落的多样性较低可能意味着该群落可能存在潜在的功能丧失和生态系统不稳定性的风险。
微生物群落结构多样性指数计算的结果可以用于比较不同群落之间的多样性水平。
通过对多个群落的多样性指数进行比较，可以发现它们之间的差异以及背后的生态学机制。
例如，某个生态系统中的多样性较高可能是由于环境中具有较多的不同类型的资源和生境，进而吸引了更多种类的微生物种群；而某个环境中的多样性较低可能是由于生境条件相对较为单一，限制了微生物的多样性。
微生物群落结构多样性指数的计算还可以用于评估环境变化对微生物群落的影响。
通过比较不同时间点或不同处理组的多样性指数，我们可以了解到微生物群落的响应和适应能力。
群落的基本概念和特征
群落的基本概念和特征一、群落的基本概念生物群落（biotic community）是指生活在一个特定环境里的所有生物种群的集合。
为了研究的方便，生态学家有时把群落这个概念用于某一类生物的集合体，如动物群落、植物群落、微生物菌群，甚至应用于更狭隘的范围内，如鸟类群落、原生动物群落等。
有时还可以根据不同的生态习性来划分群落，如水生的浮游生物群落、底栖生物群落，农田昆虫群落、草原植物群落等。
生物群落这个概念，最初由德国的生物学家苗比乌司（Möbius）于1880年开始使用，他在研究牡蛎海底群落时，注意到这种动物只有在一定的温度、盐度……等条件下生活，并且，其生活与其他鱼类、甲壳类、环节动物、棘皮动物等密切相关，并共同构成了一个有机的统一体。
于是，他称此统一体为biocoenosis（亦译为生物群落）。
一般说来，英美学者习惯于用biotic community一词，而德、俄等学者则用biocoenosis。
实际上，这两者的含义是相同的。
由此可见，生物群落这个概念的产生，是与强调同一地段内生物种群间的相互作用有关的。
群落概念是生态学思想和生态学应用中最重要的原理之一，它之所以在生态学理论中如此重要，是由于它强调了各种生物能有机地、有规律地在一定空间中共处，而不是各自以独立的物体的面目，任意地散布在地球上的。
换言之，它强调的是生物种群之间的相互作用，生物种群与无机环境之间的相互作用。
正因为这样，生物群落被认为是生物学研究对象中的一个层次。
正如绪论中谈到的那样，从基因—细胞—器官—有机体—种群—群落……。
可见群落是一个高级的层次。
把群落看成自然界中层次结构的一个基本单位，它就成为一个新的整体了，它具有个体和种群层次所不能概括的特征和规律，是一个新的复合体。
群落概念的产生，使生态学研究出现一个新的领域——群落生态学。
群落和生态系统这两个概念是有明显区别的，它们各具独立的含义，这一点是无疑的。
群落是指多种生物种群有机结合的群体，而生态系统的概念却除此以外，还包括无机环境。
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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Roche454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。
Roche454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，美吉生物推出了新的测序平台———MiSeq。
MiSeq高通量测序平台集中了Roche454和Illumina HiSeq2500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；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Roche454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。
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；"Label0.03"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。
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，S obs=实际测量出的OTU数目；n i=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。
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。
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。
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，S A,i=表示A样品中第i个OTU所含的序列数S B,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：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：ØPCA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；Ø样本数量越多，该分析意义越大；反之样本数量过少，会产生个体差异，导致PCA分析成图后形成较大距离的分开，建议多组样品时，每组不少于5个，不分组时样品不少于10个；Ø图10中的圆圈为聚类分析结果，圆圈内的样品，其相似距离比较接近。
8.RDA/CCA分析图基于对应分析发展的一种排序方法，将对应分析与多元回归分析相结合，每一步计算均与环境因子进行回归，又称多元直接梯度分析。
主要用来反映菌群与环境因子之间的关系。
RDA是基于线性模型，CCA是基于单峰模型。
分析可以检测环境因子、样品、菌群三者之间的关系或者两两之间的关系。
横轴和纵轴：RDA和CCA分析，模型不同，横纵坐标上的刻度为每个样品或者物种在与环境因子进行回归分析计算时产生的值，可以绘制于二维图形中。