R语言与微生物群落分析：非度量多维尺度(NMDS)及绘图教程

"这篇文档是关于在R语言中进行非度量多维尺度分析（NMDS）的教程，特别关注于16S扩增子数据分析，以揭示化学物质对土壤微生物群落影响的研究。文档提供了如何使用vegan包进行NMDS分析以及利用ggplot2制作相关图形的步骤。示例数据包括OTU丰度表格、样本间距离矩阵和样本分组信息，并提供了相关文件的百度网盘链接供下载。" 在R中进行非度量多维尺度分析（NMDS）是一种常见的生态学数据分析方法，它用于可视化高维数据集的结构，尤其适合处理物种丰度数据。在这个例子中，NMDS被用来探索化学物质对土壤微生物群落的影响。具体来说，40个16S测序样本被分为20个对照组和20个处理组，通过比较两组间的微生物群落差异，可以判断化学物质是否产生了显著效果。 文档首先介绍了所需的数据，包括三个主要文件： 1. "otu_table.txt"：这是一个OTU（Operational Taxonomic Units）丰度表格，记录了每个样本中不同OTU的丰度。 2. "bray.txt"：这是一个样本间距离矩阵文件，基于Bray-Curtis距离，反映了样本间微生物群落的相似性或差异性。 3. "group.txt"：包含了样本的分组信息，指明了哪些样本属于对照组，哪些属于处理组。 接下来，文档详细解释了如何使用vegan包执行NMDS分析。首先，通过`library(vegan)`加载vegan包，然后用`read.table()`函数读取OTU表格，并使用`metaMDS()`函数进行NMDS排序。`metaMDS()`的关键参数包括`distance='bray'`，指定使用Bray-Curtis距离，以及`k=4`，意味着将数据投影到4个主轴上，以获得更全面的群落结构信息。通常，k的默认值为2，但可以根据数据的复杂性进行调整。 完成NMDS排序后，可以使用R中的ggplot2库创建图形来可视化结果。这有助于直观地理解不同组别间的微生物群落差异，以及化学物质可能带来的影响。通过这种可视化，研究人员可以识别出群落结构的模式，进一步进行假设检验和统计分析。 在实际工作中，NMDS和ggplot2的结合使用是微生物群落分析中的常见工具，它们能帮助科学家揭示复杂生态系统的潜在结构，并可能发现与环境因素相关的模式。这个文档为初学者提供了一个详细的实践指南，涵盖了从数据导入到结果可视化的全过程。