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探“云”指南 | 全盤輸出：歐易云CCA/RDA分析
冗余分析（redundancy analysis, RDA）或者典范對應分析（canonical correspondence analysis, CCA）是基于對應分析（correspondence analysis, CA）發(fā)展而來的一種排序方法，將對應分析與多元回歸分析相結(jié)合，每一步計算均與環(huán)境因子進行回歸，故又稱多元直接梯度分析。此分析是主要用來反映菌群與環(huán)境因子之間的關系。接下來我們來嘗試一下如何實現(xiàn)相應的繪圖吧。
功能介紹
RDA是基于線性模型，CCA 是基于單峰模型。分析可以檢測環(huán)境因子、樣品、菌群三者之間的關系或者兩兩之間的關系。
文件要求
01
物種相對豐度文件
第一列為物種名稱，其余每列均為樣本名稱，對應的數(shù)值為物種在該樣本中的相對豐度。
圖1 | 物種相對豐度文件格式示例圖
02
環(huán)境因子信息文件
第一列為環(huán)境因子名稱，其余每列均為樣本名稱，對應的數(shù)值為各樣本的檢測值。
圖2 | 環(huán)境因子信息文件格式示例圖
03
樣本分組信息文件
第一列為樣本名稱，與物種豐度文件中的樣本名稱相對應；第二列為樣本的分組名稱，注意表頭”Sample”和”Group”的大小寫問題。
圖3 | 樣本分組信息文件格式示例圖
參數(shù)調(diào)整
01
主要參數(shù)
圖4 | 主要參數(shù)
02
常用參數(shù)
圖5 | 常用參數(shù)
作圖步驟
01
上傳文件
請于主要參數(shù)中的樣本物種豐度文件、環(huán)境因子數(shù)據(jù)、樣本分組信息文件處上傳您所要進行分析的文件，如果此處未上傳文件，您將無法得出結(jié)果。上傳成功后，將會于“選擇文件”后顯示您上傳的文件名；
此處為上傳成功示例：
圖6 | 文件上傳成功示例
02
調(diào)整其他參數(shù)
常用參數(shù)中的其他參數(shù)均為默認數(shù)值，您可根據(jù)自己的需求進行修改，
①挑選top的環(huán)境因子、挑選top的物種：默認分別為10、15，可接受默認設置或自定義輸入；
②字體類型、字體樣式：可接受默認設置或在下拉菜單中進行其他選擇；
③分組顏色方案：可選32種色系，包括多種期刊配色供您選擇，默認為默認配色，可在下拉菜單中選擇其他配色方案；
④環(huán)境因子箭頭顏色、物種箭頭顏色：可使用調(diào)色盤自選顏色或選擇不同的色彩碼進行調(diào)色，默認分別為Tomato、RoyalBlue；
⑤圖內(nèi)點的大小、圖內(nèi)字體大小、橫坐標軸放大縮小比例、縱坐標軸放大縮小比例、是否顯示樣本名稱：可接受默認設置或自定義輸入。
03
最終提交
所有參數(shù)設置成功后
如圖所示區(qū)域：
圖7 | 工具預估耗時提示處
結(jié)果分析
01
結(jié)果展示及下載
（圖片展示情況為使用示例文件以及其他參數(shù)選擇默認）
分析結(jié)果圖將會在此處展示，您可以
圖8 | 結(jié)果展示處
結(jié)果下載成功示例：
圖9 | 結(jié)果下載成功示例
結(jié)果文件包含內(nèi)容如下圖所示：
圖10 | 結(jié)果文件內(nèi)容示例
02
結(jié)果說明
5.2.1、樣本和環(huán)境因子之間的關系分析圖
①圖中不同顏色的點表示不同組別的樣本，箭頭代表環(huán)境因子；
②箭頭所處的象限表示環(huán)境因子與排序軸間的正負相關性；
③箭頭連線和排序軸的夾角代表著某個環(huán)境因子與排序軸(RDA1和RDA2)的相關性大小，夾角越小，相關性越高；
④環(huán)境因子箭頭連線之間的夾角代表兩個環(huán)境因子之間的正、負相關關系（銳角：正相關；鈍角：負相關；直角：無相關性）；
⑤樣本與環(huán)境因子箭頭連線之間的夾角代表物種樣本與環(huán)境因子之間的正、負相關關系（銳角：正相關；鈍角：負相關；直角：無相關性）；
⑥從不同的樣本向各環(huán)境因子箭頭連線做垂線，根據(jù)垂足的位置判斷該環(huán)境因子在樣本中的檢測值。垂足越靠近該環(huán)境因子向量的正方向，則表明所對應的樣本中，該環(huán)境因子的檢測值越大。
圖11 | 結(jié)果圖片示例
5.2.2、樣本、環(huán)境因子以及微生物之間的關系分析圖
①圖中不同顏色的點表示不同組別的樣本，紅色箭頭代表環(huán)境因子，藍色箭頭代表微生物物種；
②箭頭所處的象限表示環(huán)境因子與排序軸間的正負相關性；
③紅色箭頭連線和排序軸的夾角代表著某個環(huán)境因子與排序軸(RDA1和RDA2)的相關性大小，夾角越小，相關性越高；
④藍色箭頭連線和排序軸的夾角代表著某個微生物物種與排序軸(RDA1和RDA2)的相關性大小，夾角越小，相關性越高；
⑤環(huán)境因子箭頭連線之間的夾角代表兩個環(huán)境因子之間的正、負相關關系（銳角：正相關；鈍角：負相關；直角：無相關性）；
⑥微生物箭頭連線之間的夾角代表兩個微生物物種之間的正、負相關關系（銳角：正相關；鈍角：負相關；直角：無相關性）；
⑦樣本與環(huán)境因子箭頭連線之間的夾角代表物種樣本與環(huán)境因子之間的正、負相關關系（銳角：正相關；鈍角：負相關；直角：無相關性）；
⑧樣本與微生物箭頭連線之間的夾角代表物種樣本與微生物物種之間的正、負相關關系（銳角：正相關；鈍角：負相關；直角：無相關性）；
⑨從不同的樣本向各環(huán)境因子箭頭連線做垂線，根據(jù)交叉點的位置判斷該環(huán)境因子在樣本中的檢測值，交叉點越靠近該環(huán)境因子向量的正方向，則表明所對應的樣本中，該環(huán)境因子的檢測值越大；
⑩從不同的樣本向各微生物箭頭連線做垂線，根據(jù)交叉點的位置判斷該微生物物種在樣本中的豐度值，交叉點越靠近該微生物物種向量的正方向，則表明所對應的樣本中，該微生物物種在樣本中的豐度值越大。
圖12 | 結(jié)果圖片示例
5.2.3、DCA分析結(jié)果
如果DCA排序前4個軸的最大值（如圖中0.28343）>3，選擇單峰模型（CCA）進行排序分析，如果DCA排序前4個軸的最大值≤3，選擇線性模型（RDA）進行排序分析。
圖13 | DCA分析結(jié)果表示例
5.2.4、RDA.env.pvalue文件
RDA或者CCA排序分析后，與環(huán)境變量分析的pvalue值，值越大其表示的差異就越不顯著。
圖14 | RDA.env.pvalue文件示例
歷史記錄
圖15 | 歷史記錄示例
以上就是CCA/RDA 分析小工具的介紹，如果歐易云平臺在您的科研中有幸提供了些許幫助，期望您能向身邊的伙伴多多推薦哦！
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