已有16S的相对丰度数据，数据的每一行代表一个OTU，每一列代表一个样本，要怎么计算阿尔法多样性的shannon指数，simpson指数，chao指数，ace指数和PD_whole_tree指数，请写出R软件的代码

假设OTU相对丰度数据存储在一个名为"otu_table"的数据框中，其中第一列为OTU名称，其他列为样品名称。则可以使用以下代码计算阿尔法多样性的shannon指数、simpson指数、chao指数、ace指数和PD_whole_tree指数：

# 导入必要的包
library(vegan)
library(iNEXT)

# 将OTU名称列从数据框中剔除
otu_table <- otu_table[, -1]

# 计算shannon指数
shannon <- diversity(otu_table, index = "shannon")

# 计算simpson指数
simpson <- diversity(otu_table, index = "simpson")

# 计算chao指数
chao <- estimateR(otu_table, method = "chao")

# 计算ace指数
ace <- estimateR(otu_table, method = "ace")

# 计算PD_whole_tree指数
PD <- iNEXT(otu_table, q = 0.5, datatype = "incidence_raw", endpoint = 100)$PD[1]

# 输出结果
print(paste("shannon指数：", shannon))
print(paste("simpson指数：", simpson))
print(paste("chao指数：", chao$chao))
print(paste("ace指数：", ace$ace))
print(paste("PD_whole_tree指数：", PD))

其中，`diversity`函数用于计算shannon指数和simpson指数，`estimateR`函数用于计算chao指数和ace指数，`iNEXT`函数用于计算PD_whole_tree指数。注意，在使用`iNEXT`函数计算PD_whole_tree指数时，需要将OTU相对丰度数据转换成“incidence_raw”格式，即将每个样本中出现的OTU标记为1，未出现的OTU标记为0。