微生物生态学：Beta多样性限制性排序——RDA与CCA

"222CPCoA-席娇2020.7.17 1 - 文涛南京农业大学的Beta多样性限制性排序讲解，包括CCA、RDA、CPCoA、LDA的基本概念和应用" 本文档主要介绍了生态学中的一种数据分析方法——限制性排序，特别是针对微生物生态学中的冗余分析（RDA）和典范对应分析（CCA）。作者文涛来自南京农业大学，提供了详细的教学材料，包括Rmarkdown源文件、Word文档、测试数据和结果图表，鼓励读者参与审阅和反馈。 #### Beta多样性限制性排序 **限制性排序**，也称为约束性排序，与非约束性排序不同，它在分析过程中就考虑了外部解释变量，从而能够提取出与这些变量相关的数据结构。非约束性排序虽然也能结合解释变量，但这种结合是在计算后被动进行的，不受外部变量直接影响。其核心在于探索解释变量矩阵与响应变量矩阵之间的关联，而非约束性排序则主要用于响应变量的描述性分析。 #### CCA（典范对应分析） CCA是一种用于生态学数据分析的统计方法，尤其适用于处理物种分布与环境因子之间的关系。它通过找到最佳的线性组合，使得物种组成的多维空间和环境变量的空间尽可能接近，从而揭示环境变化如何影响生物群落结构。 #### RDA（冗余分析） RDA是另一种常用的生态学分析工具，旨在解析环境变量与物种数据之间的关系。与CCA相似，RDA也是为了找出响应变量与解释变量之间的联系，但RDA更强调降维，可以处理连续和分类的环境变量，同时考虑它们对生物群落结构的综合影响。 #### CPCoA（主坐标分析） CPCoA，即基于距离的限制性排序，是根据物种间距离矩阵进行的，通常用于处理高维数据，以揭示样本间的差异和潜在的环境影响因素。这种方法可以帮助研究者理解哪些环境变量对生物群落的差异起主导作用。 #### LDA（线性判别分析） LDA是一种统计学习方法，常用于分类问题，但也可应用于生态学分析。它通过最大化类间距离和最小化类内距离来确定一个线性判别函数，以便于区分不同环境或生物群落状态。 #### 应用与方法比较 在实际应用中，RDA和CCA的选择往往取决于研究目标和数据特性。RDA更适合于处理连续变量，而CCA则适用于分类变量。CPCoA则是在无法获取环境变量的情况下，仅基于物种数据进行分析的一种选择。LDA在生态学中可能较少直接用于群落结构分析，但在处理分类问题时，如识别不同生境类型的标志物种，仍具有价值。 为了更好地理解和应用这些方法，作者提供了详细的教程和实例数据，鼓励读者通过下载Word文档，使用审阅模式进行批注，或通过微信和邮件反馈，甚至直接在GitHub上参与文档的改进。这为生态学和微生物生态学的研究者提供了一个互动和学习的平台。