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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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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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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