常见分析方法 | PCA、PCoA和NMDS有什么区别?

发布网友发布时间：2024-09-29 16:17

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热心网友时间：2024-11-17 16:27

在科研领域初探之时，面对微生物群落分析中的PCA、PCoA和NMDS等分析方法，常感迷茫。本文将解析这些方法的核心原理、图形解读以及适用场景，助你清晰地理解并选择适合的研究工具。

### 降维排序分析方法

无论是PCA、PCoA、NMDS，还是CCA、RDA，这些方法的核心思想均在于“降维”，其目标是将高维数据简化，以便于观察和分析。在微生物群落分析中，面对成百上千的物种，降维是必需步骤，以减少数据复杂性，凸显样本间的相似性。

### 数据降维与投影

通过将物种数据转换为坐标维度进行比较，数据从高维投影至低维平面上，实现降维。如图1所示，通过调整光源角度，找到最优投影平面，展示数据在空间中的分布。

### PCA分析：线性降维的实践

PCA是基于线性模型的降维分析方法，通过寻找能最大程度反映数据规律的坐标系，实现数据降维。如图2所示，PCA通过调整光源角度，找到最佳投影平面，直观展示样本间数据分布。

然而，PCA受限于线性假设，不适用于物种丰度变化范围大或环境梯度变化大的样本。

### PCoA分析：基于相似性距离的投影

PCoA以样本相似性距离矩阵为基础进行降维，投影至低维空间，而非直接基于物种丰度数据。如图4所示，PCoA通过调整角度，展示样本间的相似性分布。

PCoA对距离计算方式敏感，不同方法影响结果。

### NMDS分析：弱化数值依赖的排序

NMDS弱化了对实际距离数值的依赖，更关注数值间的排名。通过迭代优化模型，以最小化Stress值，寻找最优投影。如图3所示，NMDS通过调整样本位置，以反映原始距离的秩次。

NMDS适用于多样本、物种数量多的复杂数据集。

### 图形解读与应用

PCA、PCoA和NMDS的图形解读各有特点，分别为微生物群落研究提供了直观的视觉分析工具。理解图形中的点、颜色、形状以及轴的含义，有助于深入分析样本间的相似性关系。

### 小结与应用建议

PCA、PCoA与NMDS均以降维为核心，适用于不同场景。PCA适用于物种变化较为稳定的环境，PCoA适用于基于相似性距离的分析，而NMDS在多样本、复杂数据集下表现更优。选择合适的方法，可更准确地揭示微生物群落的结构与动态。

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在科研工作中，正确理解和应用PCA、PCoA、NMDS等分析方法，是有效处理复杂数据、揭示微生物群落结构的关键步骤。希望本文的解析与解读能帮助你更好地应对微生物群落分析的挑战。