unifrac 距离可视化的代码

UniFrac（Unweighted UniFrac）是一种基于群落结构差异度量的距离分析方法，常用于生态学中研究微生物或物种群落的多样性。它关注的是群落间样点的丰富度差异而非每个样本的具体组成。

在Python中，你可以使用scikit-bio库来计算和可视化UniFrac距离。这里是一个简单的例子：

from skbio import DistanceMatrix
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你已经有了两个样本的OTU表（DataFrame）
otu_table_1 = ... # 样本1的OTU表
otu_table_2 = ... # 样本2的OTU表

# 将OTU表转换为DistanceMatrix对象
distance_matrix = DistanceMatrix(otu_tables, otu_ids)

# 计算UniFrac距离
unifrac_distance = distance_matrix.unweighted_unifrac()

# 可视化
plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = sns.clustermap(unifrac_distance, cmap='viridis', figsize=(10, 8), method='ward')
ax.ax_heatmap.set_title('UniFrac Distance Matrix')
plt.show()

在这个例子中，`sns.clustermap()`函数通常用于热图表示，其中颜色深浅表示样品间的 UniFrac 距离。记得替换 `otu_tables` 和 `otu_ids` 为实际的数据。