R語言中的MRPP分析是怎樣的

今天就跟大家聊聊有關(guān)R語言中的MRPP分析是怎樣的，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

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無論是野外環(huán)境樣品，還是室內(nèi)試驗樣品，一般我們都會設(shè)置樣方或平行樣來增強分析的準確性，必要時還會進行區(qū)組設(shè)計，因此在數(shù)據(jù)分析中需要進行組間差異的比較判別。然而對于微生物群落數(shù)據(jù)，由于物種繁多，而且不同物種的敏感環(huán)境因子不同，因此基于正態(tài)分布的參數(shù)檢驗難以滿足分析需要，要進行多元非參數(shù)檢驗（non-parametric multivariate statistical tests）來計算顯著性，R語言vegan包含有多種非參數(shù)檢驗方法，包括Anosim、Adonis、MRPP等，不同方法在統(tǒng)計量的選擇、零模型等方面存在差異。

今天繼續(xù)介紹 MRPP 分析。

MRPP 分析即多重響應(yīng)排列程序（ Multiple ResponsePermutation Procedure ），使用方法與 Anosim 類似，用于分析組間微生物群落結(jié)構(gòu)的差異是否顯著，通常可以配合 PCA 、 PCoA 、 NMDS 等降維圖使用。 MRPP 的研究原理是通過置換把所有觀察對象統(tǒng)一分成各種可能的組合情況，構(gòu)造統(tǒng)計量 δ ：

R語言中的MRPP分析是怎樣的

然后計算每種分組下統(tǒng)計量的值并統(tǒng)計該統(tǒng)計量的分布，其中 n 為組數(shù)， C_i 為第 i 組的權(quán)重，一般為改組觀察值占全部觀察值的比例， ξ_i 為第 i 個小組的平均對象距離，可以想象如果統(tǒng)計量 δ 值越小分組越有效，然后根據(jù)實際觀察值計算統(tǒng)計量進行檢驗?？梢钥闯?， MRPP 與 Anosim 以及 Adonis 的理念完全不同， Anosim 與 Adonis 旨在比較組內(nèi)與組間差異，而 MRPP 旨在搜尋組內(nèi)距離最小的分組方案而不考慮組間距離，也即堅信一定存在一種顯著的分組。

在 R 中可以使用 vegan 包中的 mrpp() 函數(shù)進行分析，其默認距離為 distance="euclidean" ，可以先計算距離矩陣再進行分析，示例如下：

#讀取物種和環(huán)境因子信息data=read.csv("otu_table.csv", header=TRUE, row.names=1)envir=read.table("environment.txt", header=TRUE)rownames(envir)=envir[,1]env=envir[,-1]#篩選高豐度物種means=apply(data, 1, mean)otu=data[names(means[means>10]),]otu=t(otu)#計算距離矩陣library(vegan)dist=vegdist(otu, method="bray", diag=TRUE, upper=TRUE)#根據(jù)地理距離聚類kms=kmeans(env, centers=3, nstart=22)Position=factor(kms$cluster)#進行MRPP分析mrpp=mrpp(dist, Position, permutations=999)mrpp

R語言中的MRPP分析是怎樣的

結(jié)果給出了每個組的樣品數(shù)目以及組內(nèi)平均對象距離（ class delta ）、分組解釋的距離比例（ A) ?？梢允褂? meandist() 函數(shù)計算組間平均距離，如下所示：

#計算組間平均距離meandist(dist, Position)

R語言中的MRPP分析是怎樣的

MRPP 分析也常用來識別和檢驗不同小組在排序圖上的差異程度，使用主排序軸數(shù)據(jù)（需要歐氏距離！）和分組數(shù)據(jù)，來檢驗排序結(jié)果是否符合預期。例如如下所示 PCoA 排序：

R語言中的MRPP分析是怎樣的

我們想要判斷兩種動物腸道微生物群落的排序坐標是否具有顯著差異：

dist=read.table("new.weighted.phylip.subsample.dist", header=FALSE)rownames(dist)=dist[,1]dist=dist[,-1]colnames(dist)=t(rownames(dist))dist=as.dist(dist, diag=TRUE)#進行PCoA分析otu_pca=prcomp(dist, scal=FALSE)pc12=otu_pca$x[, 1:2]#檢驗排序結(jié)果fish=c(rep("Bp", 10), rep("Ci", 10))mrpp2=mrpp(pc12, fish, distance="euclidean", permutations=999)mrpp2

檢驗結(jié)果顯著，也即排序結(jié)果與實驗設(shè)計分組是相符的。

看完上述內(nèi)容，你們對R語言中的MRPP分析是怎樣的有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關(guān)內(nèi)容，請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。

新聞名稱：R語言中的MRPP分析是怎樣的
當前網(wǎng)址：http://jinyejixie.com/article22/jdogjc.html

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