微生物多样性研究—β多样性分析

微生物多样研究中的—β多样性分析概述一、β-多样性分析介绍1. β（Beta）Diversity：是对不同样品/不同组间样品的微生物群落构成进行比较分析。

➢β多样性分析前的数据“来源”：1）OTUs的丰度信息表；2）OTUs之间的系统发生关系，计算Unweighted Unifrac及Weighted Unifrac距离。

➢通过多变量统计学方法主成分分析(PCA，Principal Component Analysis)，主坐标分析(PCoA，Principal Co-ordinates Analysis)，非加权组平均聚类分析(UPGMA，Unweighted Pair-group Method with Arithmetic Means)等分析方法，从中发现不同样品（组）间的差异。

2. PCA & PCoA分析➢主成分分析（PCA）是多变量统计学中最为人熟知的分析方法，它通过线性变换，将原始的高维数据投影至少量新合成的变量（即主成分），从而简化数据结构，展现样品的自然分布。

➢主成分分析不考虑原始变量之间可能存在的相互关系，并且是基于欧式距离评价样品之间的相似度。

➢多维尺度分析与主成分分析类似，但是它可以采用任何距离评价样品之间的相似度。

主坐标分析（Principal coordinates analysis，PCoA）是经典的多维尺度分析方法。

3.UniFrac距离➢由于微生物极其多样，不同微生物彼此之间的系统发育关系往往千差万别，仅仅将群落中不同微生物成员视为相互独立的变量显然并不合理。

➢因此，在比较不同群落样品之间的差异时，需要考虑两个群落成员之间的系统发育关系是否相似。

➢基于这个思想，计算微生物群落样品间距离的UniFrac距离应运而生，通过比较两个群落各自独有的微生物成员之间系统发育关系的远近，更为客观地反映两个群落样品之间的相似程度。

3. UniFrac距离➢UniFrac距离有：➢1）非加权（Unweighted）仅仅考虑微生物成员在群落中存在与否，而不考虑其丰度高低。

微生物多样性研究—β多样性分析β多样性分析是微生物多样性研究中常用的一种方法，用于比较不同样品中微生物群落的差异程度。

本文将介绍β多样性的基本概念、常用的计算方法以及其在微生物多样性研究中的应用。

β多样性是描述不同样品之间微生物群落差异的指标，用于评估样品间共有的物种种类以及物种组成的差异程度。

β多样性的计算方法有多种，其中最常用的有Jaccard距离、Bray-Curtis距离和Unweighted UniFrac距离等。

Jaccard距离是一种二元数据的比较方法，适用于描述微生物群落样本的组合型多样性。

Jaccard距离的计算公式如下：Jaccard距离 = 1 - c / (a + b - c)其中，a表示两个样品中共有的物种数量，b表示第一个样品特有的物种数量，c表示第二个样品特有的物种数量。

Jaccard距离的取值范围为0到1，值越大表示两个样品的微生物群落差异程度越大。

Bray-Curtis距离是一种基于物种相对丰度的比较方法，适用于描述物种组成和丰度差异较大的微生物群落样本。

Bray-Curtis距离的计算公式如下：Bray-Curtis距离 = 1 - 2s / (a + b)其中，s表示两个样品中每个物种丰度的差异程度的和。

Bray-Curtis距离的取值范围为0到1，值越大表示两个样品的微生物群落差异程度越大。

Unweighted UniFrac距离是一种基于进化关系的比较方法，适用于描述微生物群落样本之间的进化关系差异。

Unweighted UniFrac距离的计算公式如下：Unweighted UniFrac距离 = 2c / (a + b)其中，a表示两个样品中共有的物种数量，b表示第一个样品中未出现的物种数量，c表示第二个样品中未出现的物种数量。

Unweighted UniFrac距离的取值范围为0到1，值越大表示两个样品的微生物群落差异程度越大。

β多样性的分析可以通过计算距离矩阵来实现。

扩增子测序技术在微生物多样性研究中的应用探索随着现代生物技术的快速发展，人们对微生物的多样性研究越发重视。

微生物是地球上最早出现的生物之一，广泛存在于土壤、水体、空气以及人体等环境中，并在地球生态系统的保持和功能维持中发挥着重要角色。

了解微生物的多样性对于解析生态系统的运作机制、研究疾病的发生机理以及开发新的生物资源具有重要意义。

扩增子测序技术（amplicon sequencing）由于其高通量、高准确性、低成本以及便捷操作等优势，成为微生物多样性研究中最主流的方法之一。

扩增子测序技术是通过扩增并测序特定片段的基因序列来评估微生物的多样性。

其中，16S rRNA基因扩增子测序广泛应用于细菌和古菌的多样性研究；ITS（Internal Transcribed Spacer）扩增子测序则主要用于真菌的多样性研究。

这些选择的靶向序列分子在所有细菌、古菌或真菌中具有高度保守性的区域和可变性的区域，提供了对微生物多样性的深入研究。

在微生物多样性研究中，扩增子测序技术的应用可以从不同层面提供信息。

首先，通过扩增子测序技术，可以快速获得一个环境中微生物组成的总体图谱。

以16S rRNA为例，通过PCR扩增并测序样本中的16S rRNA基因，可以得到一个微生物群落的结构和组成。

这种方法可以准确地鉴定出样本中存在的不同菌株或者物种，并量化它们的丰度。

其次，通过对扩增子测序结果进行多样性分析，比如计算α多样性（alpha diversity）和β多样性（beta diversity）指数，可以评估微生物群落的多样性和相似性。

这些指标可以帮助我们了解微生物群落的复杂度、稳定性以及相互作用。

扩增子测序技术的应用也不仅限于微生物群落的描述。

近年来，越来越多的研究证明，扩增子测序技术可以揭示微生物群落与宿主健康状态之间的关系。

比如，微生物群落的失衡（如肠道菌群失调）与多种疾病（如肠道疾病、自身免疫性疾病等）的发生和进展有关。

多样性题库——高级1. 微生物多样性做随机森林平台要求每组样本数量为多少个() [单选题] *A.20B.8C.10(正确答案)D.62. PCR实验中，调节的温度参数通常是?( ) [单选题] *A.退火温度(正确答案)B.变性温度C.延伸温度3. DNA浓度纯度的检测方法为?( ) [单选题] *A.NanoDrop2000 (正确答案)B.Agilent2100C.RIN值4.α多样性sobs=ace=chao指数，这是什么情况()【单选题】 [单选题] *A. 计算bug，需要反馈B.当只含有一条序列数物种数为0时，sobs=ace=chaoC.当优势物种(序列数>10时)序列数不多时，sobs=ace=chaoD.当稀有物种(序列数<10时)=0时，sobs=ace=chao(正确答案)5. 目前云平台上nt库的最高版本?() [单选题] *A、nt_v20200327B、nt_v20210917(正确答案)6. 口腔微生物多样性比对数据库推荐哪个？() [单选题] *A、Human_HOMD_v15.2(正确答案)B、silva138C、greengenes135D、nt_v202109177. 目前功能基因注释使用的数据库？() [单选题] *A、nt_v20210917B、fungene(正确答案)C、greengenes135D、unite8. 研究食性研究，如果是食肉类建议的引物为，如果是食草类建议的引物为？() [单选题] *A、COI，叶绿体基因(正确答案)B、叶绿体基因，COIC、ITSD、16s9.客户在进行DNA提取的时候，为了把革兰氏阳性菌提出来，还需要额外添加溶菌酶吗？() [单选题] *A、需要B、不需要，目前研磨已经很充分，不需要额外添加(正确答案)10.如何准确判断PCA/PCoA结果很好()【单选题】 [单选题] *A. 两组样本分的很开B.使用ANOSIM分析验证，p<0.05(正确答案)C.使用ANOSIM分析验证，p>0.05D. 两组样本融合在了一起11.多组比较与两组比较结果不一致，这是什么情况()【单选题】 [单选题] *A. 平台显示bug，需要反馈B.老师数据表选择有错误C.多组比较与两组比较算法不一样，结果不一致很正常(正确答案)D.多组比较或两组比较计算结果bug，需要反馈12. 关于β多样性分析以下说法错误的是 [单选题] *PCA可以采用unifrac距离进行计算(正确答案)PCoA不受距离算法限制Stress值可以检验NMDS分析结果的优劣β多样性包括PCA、PCoA和NMDS分析13. 关于物种差异分析错误的是平台提供多组、两组及两样本比较分析 [单选题] *LEfse分析只能进行两组比较(正确答案)Metagenomeseq差异分析主要用于两组比较，每组样品个数是否一致对结果并无影响LEfse分析结果中差异物种的着色与其在不同分组的丰度有关14. 关于PICRUSt功能预测分析说法错误的是 [单选题] *PICRUSt2仅能对16s数据进行功能预测(正确答案)PICRUSt分析能得到基于样本的KEGG功能注释结果PICRUSt2可进行MetaCyc pathway功能预测PICRUSt2能对16s、18s和ITS测序数据进行功能预测多选题1.数据中有很多unclassified和norank，怎么解决呢?() *A.直接对unclassified和norank进行描述;(正确答案)B.使用上一个层级，注释到信息的水平进行描述(正确答案)C.对于关键的未知物种，可以采用构建系统进化树的方式，用距离最远的物种代替该物种进行描述D.对于关键的未知物种，可以采用构建系统进化树的方式，用距离最近的物种代替该物种进行描述(正确答案)2.PCoA分析呈现形势不好的解决办法() *A.使用PCoA，选择不同的距离算法(正确答案)B.看p值，若p<0:说明分组同样能够区分我们的样本(正确答案)C.选用PLS-DA分析(正确答案)D.若以上方法均未改善，说明组间差异不显著，建议不放该图(正确答案)3.如何寻找biomarker() *A.使用micorpita分析，获得各组中显著差异的微生物B.Venn图分析，找到各组中独有微生物(正确答案)C.物种差异分析，获得组间显著差异的微生物。

微生物多样研究中的α 多样性指数分析一、多样性指数介绍➢多样性指数：是指物种多样性测定。

➢主要有三个空间尺度：α多样性，β多样性，γ多样性。

➢每个空间尺度的环境不同测定的数据也不相同。

➢α多样性：主要关注局域均匀生境下的物种数目，因此也被称为生境内的多样性（within-habitat diversity）➢群落生态学中研究微生物多样性，通过单样品的多样性分析（α[Alpha]多样性）可以反映微生物群落的丰度和多样性，包括一系列统计学分析指数估计环境群落的物种丰度和多样性。

➢β多样性：指沿环境梯度不同生境群落之间物种组成的的相异性或物种沿环境梯度的更替速率也被称为生境间的多样性（between-habitat diversity），控制β多样性的主要生态因子有土壤、地貌及干扰等。

➢β多样性意义：①它可以指示生境被物种隔离的程度；②β多样性的测定值可以用来比较不同地段的生境多样性；③β多样性与α多样性一起构成了总体多样性或一定地段的生物异质性。

➢群落生态学中研究微生物多样性，β（Beta）多样性是对不同样品/不同组间样品的微生物群落构成进行比较分析。

➢γ多样性：描述区域或大陆尺度的多样性，是指区域或大陆尺度的物种数量，也被称为区域多样性（regional diversity）。

控制γ多样性的生态过程主要为水热动态，气候和物种形成及演化的历史。

➢群落生态学中研究微生物多样性，γ多样性分析是指α多样性与β多样性相结合的分析。

二、α多样性指数1.计算菌群丰度（Community richness）的指数a)Chao -the Chao1 estimatorChao：是用chao1算法估计样品中所含OTU数目的指数，chao1在生态学中常用来估计物种总数，由Chao (1984) 最早提出。

计算公式如下：S cℎao1=S obs+n1n1−12n2+1•其中，S cℎao1= 估计的OTU数；S obs= 观测到的OTU数；n1= 只有一条序列的OTU数目（如“singletons”）；n2= 只有两条序列的OTU数目（如“doubletons”）。

微生物菌群分析中的关键参数选择方法随着生物学和计算机技术的快速发展，微生物菌群分析成为一个重要的研究领域。

微生物菌群是指生活在特定环境中的微生物群体，它们在多种生物过程中起着关键作用。

而了解微生物菌群的组成和功能对于理解生态系统、人体健康等方面显得尤为重要。

在进行微生物菌群分析时，选择适当的关键参数对于获得准确的结果至关重要。

下面将介绍几种常用的关键参数选择方法，帮助研究人员在微生物菌群分析中取得更好的效果。

1. Alpha多样性指数的选择Alpha多样性指数是用来衡量样本内部物种多样性的指标。

常用的Alpha多样性指数包括Shannon指数、Simpson指数和Chao1指数等。

选择适当的Alpha多样性指数可以反映出所研究生态系统中物种的多样性程度。

对于一个生态系统，如果我们想了解样本中物种总数或者给定物种的丰度分布，可以选择Chao1指数；如果我们想了解样本中物种的多样性和均匀度，可以选择Shannon 指数或Simpson指数。

2. Beta多样性指数的选择Beta多样性指数用来衡量样本间物种差异的指标。

通过选择适当的Beta多样性指数，可以了解不同样本之间的微生物群落结构差异。

常用的Beta多样性指数包括Jaccard相似度指数、Bray-Curtis相似度指数和Unifrac指数等。

在分析微生物菌群的群落结构差异时，可以选择Jaccard相似度指数用于二进制数据（存在与否），选择Bray-Curtis相似度指数用于对物种丰度进行权重考虑，选择Unifrac指数用于考虑微生物群落之间的演化关系。

3. 物种筛选的方法微生物菌群分析中，物种筛选是选择感兴趣的微生物菌群物种的重要步骤之一。

常见的物种筛选方法有两种，一是按照物种相对丰度比较选择，二是按照物种差异性选择。

按照物种相对丰度比较选择，可以根据微生物菌群中物种的丰度进行筛选。

例如，若想研究两个样本组中特定物种的相对丰度差异，可以选择在两个组中具有显著差异的物种。

beta多样性对于许多生态学和进化生物学问题都非常重要,比如多样性的尺度推衍、生物地理区及其过渡带的划分和区域性动植物区系的形成机制等。

由于beta多样性度量了不同区域间物种组成的差异,其信息也可用于保护区选址和保护区网络设计。

例如, 在beta多样性非常高的区域, 保护区的面积要足够大以囊括物种转换梯度, 或者与其他保护区尽量接近, 以包含物种组成的变化。

此外, 因为环境梯度变化剧烈或存在山脉等扩散障碍, beta多样性高的区域对全球气候变化也可能会比较敏感。

beta多样性在生物多样性保护中的应用为了保护更多的生物多样性, 在选择保护区域及其面积的时候, 必须考虑它们的互补性、灵活性和不可替代性。

这些原则都与beta多样性有一定的关系, 如一个地区相对现有保护系统的互补性越高, 表明此区域的beta多样性越高, 保护价值亦大。

利用beta多样性的信息来更有效地选择合适区域以保护尽可能多的物种。

在beta多样性非常高的区域, 需要增加保护区的面积或者数量以囊括物种变化梯度, 而在beta多样性降低的区域, 只需要较少数量或面积的保护区。

但是由于类群间beta多样性的差异, 根据某一类群制定的保护规划或许不能很好地保护其他类群的多样性。

如两栖动物的beta多样性较高, 如果根据beta多样性低的哺乳动物和鸟类选择少数几个保护区就不能有效地保护两栖动物的多样性。

在资料不够充分的情况下, 我们一般采取替代类群如旗舰种代表其他类群的多样性,进行保护区的规划布局。

但在检验替代类群的有效性时, 若仅分析类群间物种丰富度或者稀有性的相关性是不够的, 类群间beta多样性格局的一致性才能提供更可靠的信息。

李振基等(2006)建议在相邻的保护区间物种组成差异(即beta多样性)较大时, 选择它们之间的一定区域进行保护, 以更好地包含物种分布在空间上的连续性。

目前已有成功的案例利用beta多样性的信息指导保护区的位置选择和空间布局。

微生物多样研究—β多样性分析一、β-多样性分析1. 样品间距离计算•样品间的物种丰度分布差异程度可通过统计学中的距离进行量化分析，使用统计算法Euclidean，Bray-Curtis，Unweighted_unifrac，weighted_unifrac等，计算两两样品间距离，获得距离矩阵，可用于后续进一步的beta多样性分析和可视化统计分析。

•例如：将距离矩阵使用热图表示可直观观察样品间的差异高低分布。

2. PCA 分析•主成分分析(PCA，PrincipalComponent Analysis)，是一种应用方差分解，对多维数据进行降维，从而提取出数据中最主要的元素和结构的方法。

•应用PCA分析，能够提取出最大程度反映样品间差异的两个坐标轴，从而将多维数据的差异反映在二维坐标图上，进而揭示复杂数据背景下的简单规律。

•如果样品的群落组成越相似，则它们在PCA图中的距离越接近。

3. PCoA分析•主坐标分析（PCoA，PrincipalCo-ordinates Analysis），是一种与PCA类似的降维排序方法，通过一系列的特征值和特征向量排序从多维数据中提取出最主要的元素和结构。

•可以基于bray_curtis、WeightedUnifrac距离和UnweightedUnifrac距离分别来进行PCoA分析，并选取贡献率最大的主坐标组合进行作图展示。

•如果样品距离越接近，表示物种组成结构越相似，因此群落结构相似度高的样品倾向于聚集在一起，群落差异很大的样品则会远远分开。

※当PCA或PCoA分析的前两个成分（解释度）较小（如pc1与pc2之和小于50%）时，可尝试将前三个成分用于对假设因素进行验证，并作三维图来反应样品间群落组成的关系。

4. NMDS分析•非度量多维尺度分析（NMDS分析）是一种将多维空间的研究对象（样品或变量）简化到低维空间进行定位、分析和归类，同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。

生物多样性2010, 18 (4): 323–335Biodiversity Science http: //Beta多样性研究进展陈圣宾欧阳志云*徐卫华肖燚(中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室, 北京100085)摘要: Beta多样性度量时空尺度上物种组成的变化, 是生物多样性的重要组成部分, 与许多生态学和进化生物学问题密切相关, 并且其信息可用于保护区选址和布局规划, 因此在最近10年间成为生物多样性研究的热点问题之一。

多年来, 学者们利用各种度量方式和分析方法, 在不同地理区域, 对许多生物类群beta多样性的时空格局和形成机制进行了大量研究。

本文主要从beta多样性的度量方法、时空格局、形成机制及其在生物多样性保护中的应用等几个方面, 总结了最近10多年来相关研究的进展。

Whittaker(1960)最初提出beta多样性概念时就缺乏严格的定义, 随着概念的不断演化, 度量方法也同样呈现出多样化, 而度量手段的多样化非常不利于不同研究之间的比较。

目前应用最普遍的度量方法是采用相似性指数, 如Jaccard和Sørensen指数。

最近几年, 新的度量方法还在不断出现, 其中一些方法非常值得注意。

Beta多样性具有时空尺度和分类尺度依赖性, 一般随分析粒度(grain)的增加而降低。

虽然有些研究表明beta多样性随纬度增加而降低, 但学者们并没有达成共识。

山区和生物地理区的交界处beta 多样性都比较高, 因而需要在这些地区增加保护区的面积或者数量以囊括物种变化梯度。

对时间尺度上beta多样性的研究表明, 气候变化确实导致了物种组成在时间上的变化, 并且物种在不同大陆和地区间的迁移导致了生物同质化。

扩散过程和生态位过程共同决定了beta多样性, 只是这两个过程的相对重要性依尺度、地理区域和物种类群的不同而有所差异。

综上所述, 我们认为未来beta多样性研究的热点问题是：(1)不同生物类群的进化历史和生物学特征对beta多样性的影响; (2)不同的时空尺度对beta多样性及其维持机制的影响; (3)人类活动对beta多样性的影响。

《荒漠植被土壤真菌群落结构与多样性研究》篇一一、引言荒漠生态系统因其独特的气候条件，其植被组成及生长状态一直以来都受到科学研究的广泛关注。

随着环境微生物学和土壤生态学的发展，人们对荒漠环境中真菌群落的结构与多样性逐渐产生兴趣。

这些微生物作为生态系统的重要一环，对维持土壤结构和荒漠生态平衡起到至关重要的作用。

因此，本篇研究旨在深入探讨荒漠植被土壤中真菌群落的结构与多样性，以期为荒漠生态系统的保护和恢复提供理论依据。

二、研究区域与方法（一）研究区域概况本研究选取了多个具有代表性的荒漠区域作为研究对象，包括内陆干涸地区和沿海盐碱地等。

这些地区由于降水稀少、环境极端等因素，拥有典型的荒漠生态特点。

（二）研究方法1. 样品采集：按照经纬度以及地貌的分布特征进行样品采集。

对每处地点随机进行深度挖掘，采集土壤及根际样品。

2. 真菌分离与鉴定：采用梯度性培养基法分离土壤样品中的真菌，利用形态学及分子生物学技术对分离的菌种进行鉴定。

3. 数据分析：采用DNA序列测定和生物信息学分析方法，对真菌群落结构进行定量和定性分析。

三、真菌群落结构分析（一）真菌种类与分布经过鉴定，发现荒漠土壤中存在多种真菌种类，其中以子囊菌门和担子菌门为主。

这些真菌在空间分布上存在显著差异，不同地点的优势种群有所不同。

（二）群落结构特征真菌群落结构受到多种因素的影响，包括土壤类型、植被类型以及气候条件等。

在荒漠环境中，由于水分稀缺，真菌群落通常较为简单且多样性较低。

然而，某些耐旱、耐盐的真菌种群能够在此类环境中繁衍生息，并形成一定的优势种群。

四、真菌多样性分析（一）α多样性分析通过对不同地点真菌群落的α多样性分析发现，荒漠环境中真菌的丰富度和均匀度相对较低。

然而，在局部区域中仍存在较高的多样性水平，这可能与该区域的特定环境条件有关。

（二）β多样性分析通过β多样性分析发现，不同地点的真菌群落之间存在明显的差异。

这种差异可能与地点的气候、土壤类型以及植被组成等因素有关。

微生物生态学中的数据分析方法研究微生物是生态系统中不可或缺的一部分，它们扮演着重要的生态角色和功能，包括能量和物质的循环、生态系统的稳定性、生物防御、土壤肥力等等。

了解微生物在生态系统中的活动和相互关系，对于维护生态系统的健康和可持续发展至关重要。

微生物群落组成随着地理位置、气候、土地种类、植被和人类活动等因素的差异而异，而且具有很大的复杂性、多样性和动态性。

数据分析方法是微生物生态学研究中的重要环节。

由于微生物群落组成的多样性和数量之大，采用高通量测序技术得到的数据量庞大且复杂，因此需要特定的数据处理和分析方法来揭示微生物群落的生态学特征和变化规律。

下面将介绍微生物生态学中的常用数据分析方法。

1. Alpha多样性分析微生物群落的多样性分析通常分为Alpha多样性和Beta多样性。

Alpha多样性是指样本内微生物群落的多样性和均匀度指标，包括Shannon指数、Simpson指数、Chao1等。

这些指标可以评估微生物群落内物种数目、相对数量分布和均匀度等，能够揭示样品内不同微生物群落的多样性和结构差异。

在大量的样品中，Alpha多样性可以通过图形化展示方法（如箱线图、散点图）有效地描述不同条件下样品内微生物群落的多样性。

2. Beta多样性分析Beta多样性分析是指不同样品之间物种丰度和组成的相似性和差异性分析。

Beta多样性可以通过多样性指标（如Bray Curtis距离、Unifrac距离等）来定义。

一般通过PCA（主成分分析）、NMDs（非度量多维标度法）和PCoA（主坐标分析）等多元统计方法把各个样品群聚在一个平面地图中或三维坐标系中，以展示不同样品中微生物群落的相对组成和丰度差异。

此外，可以进行差异性分析，比较样品组之间的微生物群落组成差异，探寻对群落变化有贡献的微生物物种和环境因素。

3. 功能组分析微生物群落功能组成分析是指对微生物群落进行基因功能注释，从功能角度探究微生物群落的特性及生态学功能。

微生物多样性研究—β多样性分析概述β多样性是微生物多样性研究中常用的一项指标，用于评估不同样本之间的差异程度。

通过分析β多样性，可以了解不同环境条件或处理方式对微生物群落结构的影响，从而揭示微生物的生态功能和生态适应机制。

本文将对β多样性分析的概述进行详细介绍。

β多样性可分为基于物种组成和基于物种丰度两种方法。

基于物种组成的β多样性分析方法包括Jaccard指数、Simpson指数、Bray-Curtis指数等。

这些指数通过比较样本中的共有和特有物种来评估不同样本之间的差异程度。

其中，Jaccard指数计算样本间共有的物种数目占总物种数目的比例，Simpson指数计算样本内物种组成的差异程度，而Bray-Curtis指数则计算样本间相似性的关系。

基于物种丰度的β多样性分析方法主要包括Weighted Unifrac、UniFrac、Morisita-Horn指数等。

这些指数通过比较样本之间物种丰度的差异来评估差异程度。

其中Weighted Unifrac指数考虑了物种丰度的加权贡献，UniFrac指数考虑了物种的进化关系，而Morisita-Horn指数则考虑了物种丰度的相对差异。

β多样性分析通常通过构建样本间的相似性矩阵来比较不同样本间的差异。

相似性矩阵可以通过物种组成或物种丰度数据计算得到。

在得到相似性矩阵后，可以通过聚类分析或主坐标轴分析（PCoA）等多元统计方法进行样本间的分类和聚类，以揭示不同样本之间的差异。

β多样性分析方法的选择应根据具体研究问题和样本特点来确定。

当研究重点放在物种组成时，基于物种组成的β多样性分析指数如Jaccard指数、Simpson指数等可以用来比较样本之间的物种组成差异。

而当研究重点放在物种丰度时，基于物种丰度的β多样性分析指数如Weighted Unifrac指数、UniFrac指数等可以更好地反映样本之间的差异程度。

需要注意的是，β多样性分析结果受到多种因素的影响，如样本处理方法、DNA提取和测序等实验步骤，以及数据质量和处理方法等。

微生物多样性alpha分析在微生物多样性分析的报告中主要包括五个部分：Alpha多样性分析、Beta多样性分析、物种组成分析、进化关系分析、差异分析，其中Alpha多样性分析是生态学中生物多样性的一个重要的组成部分，也是比较基础的一部分。

Alpha多样性是指一个特定区域或生态系统内的多样性，是反映丰富度和均匀度的综合指标。

Alpha多样性主要与两个因素有关：一是种类数目，即丰富度；二是多样性，群落中个体分配上的均匀性。

群落丰富度（Community richness）的指数主要包括Chao1指数和ACE指数。

群落多样性（Community diversity）的指数，包括Shannon 指数和Simpson指数。

另外，还有测序深度指数Observed spieces 代表OTUs的直观数量统计, Good’s coverage 指计算加入丰度为1 的OTUs数目，加入低丰度影响。

Chao1：是用chao1 算法估计群落中含OTU 数目的指数，chao1 在生态学中常用来估计物种总数，由Chao (1984) 最早提出。

Chao1值越大代表物种总数越多。

Schao1=Sobs+n1(n1-1)/2(n2+1)，其中Schao1为估计的OTU数，Sobs为观测到的OTU 数，n1为只有一条序列的OTU数目，n2为只有两条序列的OTU数目。

Chao1指数越大，表明群落的丰富度越高。

Ace：是用来估计群落中含有OTU 数目的指数，同样由Chao提出(Chao and Yang, 1993)，是生态学中估计物种总数的常用指数之一。

默认将序列量10以下的OTU都计算在内，从而估计群落中实际存在的物种数。

ACE指数越大，表明群落的丰富度越高。

Shannon：（Shannon, 1948a, b）综合考虑了群落的丰富度和均匀度。

Shannon 指数值越高，表明群落的多样性越高。

Simpson：用来估算样品中微生物的多样性指数之一，由Edward Hugh Simpson ( 1949) 提出，在生态学中常用来定量的描述一个区域的生物多样性。

重要知识点!!微生物多样性分析详解微生物多样性或者宏基因组分析中，往往有几个出现频率很高的词，比如 OTU，群落结构，alpha多样性， beta多样性。

今天就来通过分析思路上（主要围绕微生物多样性）给大家解释一下这些高频词汇。

一、OTU分类OTU[1]全称为Operational Taxonomic Unit, 直译过来是操作分类单元，其实是人为进行定义的分类单元，即一般是在微生物多样性分析中，对序列以97%的相似度进行Cluster聚类。

微生物的研究我们往往是在生境（例如人体肠道样本，可以把肠道环境就是一个生境；又如某一区域土壤取样，可以把区域土壤看做一个生境）的群落结构层面来关注。

而类似生境下的群落构成是有极大的相似性的。

所以多样性研究的方法是：首先对所有样本的valid tags（tags 这里指双端reads拼接后的序列）以97%相似度进行cluster聚类，分类OTU。

例如9万条tags可能cluster到2000个OTU单元。

然后从每个OTU分类单元中挑选序列最长的或者是Abundance最大的作为代表序列。

通过这2000个代表序列和数据库比对并进行注释。

基于OTU水平可展示的分析有：1. 基于OTU的venn图和花瓣图：可以统计不同样本或者分组间特有的OTU和共有的OTU。

2. 基于OTU代表序列的系统发育树构建：可以挑选出丰度较高的OTU，并构建这些OTU的系统发育树，并辅助Heatmap结果展示。

相对高低丰度OTU在不同样本或分组一目了然。

3. 基于OTU的热图：可以直观展示OTU在不同样本或者分组的丰度差异。

二、群落结构community structure即群落结构[2]。

生境内微生物环境可以看做一个大的生态生物群落，而这些群落是由各种优势菌属以及低丰度菌属构成，不同生境的微生物种类以及微生物的丰度是不同的，而这些多种类不同丰度的菌属的构成就可以理解为生境的群落结构。

一般进行群落结构分析，可以从几个角度来入手：1. 群落结构分布柱状图：可以展示不同样本或者分组整体群落的构成，以及构成之间的差异。

微生物多样研究中的α 多样性指数分析一、多样性指数介绍➢多样性指数：是指物种多样性测定。

➢主要有三个空间尺度：α多样性，β多样性，γ多样性。

➢每个空间尺度的环境不同测定的数据也不相同。

➢α多样性：主要关注局域均匀生境下的物种数目，因此也被称为生境内的多样性（within-habitat diversity）➢群落生态学中研究微生物多样性，通过单样品的多样性分析（α[Alpha]多样性）可以反映微生物群落的丰度和多样性，包括一系列统计学分析指数估计环境群落的物种丰度和多样性。

➢β多样性：指沿环境梯度不同生境群落之间物种组成的的相异性或物种沿环境梯度的更替速率也被称为生境间的多样性（between-habitat diversity），控制β多样性的主要生态因子有土壤、地貌及干扰等。

➢β多样性意义：①它可以指示生境被物种隔离的程度；②β多样性的测定值可以用来比较不同地段的生境多样性；③β多样性与α多样性一起构成了总体多样性或一定地段的生物异质性。

➢群落生态学中研究微生物多样性，β（Beta）多样性是对不同样品/不同组间样品的微生物群落构成进行比较分析。

➢γ多样性：描述区域或大陆尺度的多样性，是指区域或大陆尺度的物种数量，也被称为区域多样性（regional diversity）。

控制γ多样性的生态过程主要为水热动态，气候和物种形成及演化的历史。

➢群落生态学中研究微生物多样性，γ多样性分析是指α多样性与β多样性相结合的分析。

二、α多样性指数1.计算菌群丰度（Community richness）的指数a)Chao -the Chao1 estimatorChao：是用chao1算法估计样品中所含OTU数目的指数，chao1在生态学中常用来估计物种总数，由Chao (1984) 最早提出。

计算公式如下：S cℎao1=S obs+n1n1−12n2+1•其中，S cℎao1= 估计的OTU数；S obs= 观测到的OTU数；n1= 只有一条序列的OTU数目（如“singletons”）；n2= 只有两条序列的OTU数目（如“doubletons”）。

请问进行多样性分析时，otu数据表抽平和标准化一样吗？抽平之后就可以用于alpha 和β多样性分析了吗？在进行微生物多样性分析时，OTU（Operational Taxonomic Unit）表是必不可少的数据表之一。

OTU表中记录了不同样本中各个微生物OTU的丰度信息，是进行多样性分析的基础数据。

由于不同样本的DNA提取和测序深度不同，OTU表中的丰度信息会出现偏差，影响多样性分析的准确性。

需要对OTU表进行抽平和标准化处理。

抽平是指将不同样本的OTU表中的丰度信息调整到相同的测序深度，以消除测序深度对多样性分析结果的影响。

抽平可以使用多种方法，包括随机抽取、重采样和稀释等。

其中，最常用的方法是随机抽取，即在每个样本中随机抽取相同数目的序列，使得每个样本的序列数目相同。

抽平后，可以对数据表进行标准化处理，使得不同样本的丰度信息可以进行比较。

标准化是指将OTU表中的丰度信息进行归一化处理，以消除不同样本之间的差异。

常用的标准化方法有两种，一种是相对丰度标准化，即将每个OTU在每个样本中的丰度除以该样本中所有OTU的总丰度之和，得到相对丰度；另一种是样本总量标准化，即将每个OTU在每个样本中的丰度除以该样本中所有OTU的总数目，得到相对丰度。

抽平和标准化处理后的OTU表可以用于多样性分析，包括alpha多样性和beta多样性分析。

alpha多样性指的是在单个样本内评估物种多样性的指标，如Shannon指数、Simpson指数和Chao1指数等。

beta多样性指的是在不同样本之间比较物种组成和丰度分布的指标，如Jaccard距离、Bray-Curtis距离和Unifrac距离等。

抽平和标准化处理后的OTU表可以消除不同样本之间的差异，从而更准确地评估物种多样性和样本之间的差异。

抽平和标准化是微生物多样性分析中不可或缺的步骤。

抽平可以消除测序深度对多样性分析结果的影响，标准化可以消除不同样本之间的差异。

【进阶篇⼀】微⽣物多样性研究常⽤分析⽅法介绍上期⼩编为⼤家介绍了什么是OTU，以及Alpha多样性和Beta多样性的含义，⼤家应该对这些基本概念都有了⼀定的了解，那这些分析到底是怎么做的呢？这期就为⼤家介绍分析⽤到的⼀些软件和⽅法。

微⽣物多样性分析神器——QIIMEQIIME全称为Quantitative Insights Into Microbial Ecology，是⼀款专门为微⽣物⽣态学研究服务的软件，它整合了许多科研界公认的第三⽅软件⼯具和算法，可以进⾏数据质控、序列⽐对、OTU聚类、物种注释、物种进化树构建、多样性指数计算等等，功能⼗分强⼤。

PS：QIIME的发⾳为：‘Chime’[t?a?m]，如果你使⽤，记得加上引⽤⽂献：QIIME allowsanalysis of high-throughput community sequencing data如何实现OTU聚类——UPARSE上期讲到了微⽣物多样性研究中⾸先就要构建OTU，UPARSE软件就可以完成这个步骤，你可以单独下载UPARSE或直接在QIIME上进⾏。

UPARSE⽅法在2013年发表在Nature Methods，专门⽤于OTU的构建。

你可以将拼接好并经过数据质控后的FASTA格式数据，输⼊到UPARSE软件中，设定相似度值（建议使⽤UPARSE中默认值97%），软件就会进⾏OTU的聚类，最后结果会以表格的形式展现，我们称之为“OTU table”，后续很多分析都是在OTU table基础上进⾏的。

如表1中显⽰，分析会得到类似的⼀张OTUtable，表中数字代表每个OTU在每个样本中的Tag个数情况，也统计了每个样本中的Tags总数（Total_tag），低频Tags数（Uniq_tag）数，如果某⼀条Tag和其他Tag相似度都没有达到97%，就会独⾃形成⼀个OTU，我们称这种tag为Uniq_tag，这些可能是由于测序错误导致的，所以在分析中需要将Uniq_tag去除。

微生物多样性alpha分析在微生物多样性分析的报告中主要包括五个部分：Alpha多样性分析、Beta多样性分析、物种组成分析、进化关系分析、差异分析，其中Alpha多样性分析是生态学中生物多样性的一个重要的组成部分，也是比较基础的一部分。

Alpha多样性是指一个特定区域或生态系统内的多样性，是反映丰富度和均匀度的综合指标。

Alpha多样性主要与两个因素有关：一是种类数目，即丰富度；二是多样性，群落中个体分配上的均匀性。

群落丰富度（Community richness）的指数主要包括Chao1指数和ACE指数。

群落多样性（Community diversity）的指数，包括Shannon 指数和Simpson指数。

另外，还有测序深度指数Observed spieces 代表OTUs的直观数量统计, Good’s coverage 指计算加入丰度为1 的OTUs数目，加入低丰度影响。

Chao1：是用chao1 算法估计群落中含OTU 数目的指数，chao1 在生态学中常用来估计物种总数，由Chao (1984) 最早提出。

Chao1值越大代表物种总数越多。

Schao1=Sobs+n1(n1-1)/2(n2+1)，其中Schao1为估计的OTU数，Sobs为观测到的OTU 数，n1为只有一条序列的OTU数目，n2为只有两条序列的OTU数目。

Chao1指数越大，表明群落的丰富度越高。

Ace：是用来估计群落中含有OTU 数目的指数，同样由Chao提出(Chao and Yang, 1993)，是生态学中估计物种总数的常用指数之一。

默认将序列量10以下的OTU都计算在内，从而估计群落中实际存在的物种数。

ACE指数越大，表明群落的丰富度越高。

Shannon：（Shannon, 1948a, b）综合考虑了群落的丰富度和均匀度。

Shannon 指数值越高，表明群落的多样性越高。

Simpson：用来估算样品中微生物的多样性指数之一，由Edward Hugh Simpson ( 1949) 提出，在生态学中常用来定量的描述一个区域的生物多样性。