微生物多样研究—差异分析

1. 随机森林模型 随机森林是一种基于决策树（Decisiontree）的高效的机器学习算法，可以用于对样本进行分类（Classification），也可以用于回归分析（Regression）。 它属于非线性分类器，因此可以挖掘变量之间复杂的非线性的相互依赖关系。通过随机森林分析，可以找出能够区分两组样本间差异关键OTU。 Feature Importance Scores表格-来源于随机森林结果

记录了各OTU对组间差异的贡献值大小。

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注：一般地，选取Mean_decrease_in_accuracy值大于0.05的OTU，作进一步分[……]

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March 27th, 2020 | Category: 生物信息, 统计学习 | Leave a comment

ANOSIM，PERMANOVA/Adonis，MRPP　（转贴）

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1. ANOSIM 组间相似性分析

  • 相似性分析(ANOSIM)是一种非参数检验，用来检验组间(两组或多组)的差异是否显著大于组内差异，从而判断分组是否有意义。首先利用 Bray-Curtis 算法计算两两样品间的距离，然后将所有距离从小到大进行排序， 按以下公式计算 R 值，之后将样品进行置换，重新计算 R值，R大于 R 的概率即为 P 值。

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注:图上总共有 N+1 个盒子，N 为分组数量。“Between”的盒子指代的是分组之间的差异，其他分别代表各自组 内差异。R 值范围为-1 到+1，实际中 R 值一般从 0 到 1。R 值接近 1 表示组间差异[……]

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March 27th, 2020 | Category: 统计学习 | Leave a comment

Adonis与ANOSIM检验究竟是什么？(转贴）

做微生物16S测序的时候，公司的报告里经常会给到两种检验Adonis和ANOSIM，听过t.test、wilicox、anova各种检验，那么Adonis和ANOSIM检验是什么呢

Adonis 多元方差分析

Adonis，多元方差分析，亦可称为非参数多元方差分析。其原理是利用距离矩阵（比如基于Bray-Curtis距离、Euclidean距离）对总方差进行分解，分析不同分组因素对样品差异的解释度，并使用置换检验对其统计学意义进行显著性分析。 Adonis分析结果通常如下： Index Df SumsOfSqs MeanSqs F.Model R2[……]

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March 27th, 2020 | Category: 统计学习 | Leave a comment