PCoA
R：PCoA（第三版）
rm (list = ls ()) #清除所有变量 # 1. 导入所需的库。 library(vegan) #提供了进行社区生态学分析的函数，包括多元分析、物种多样性分析等。 library(tidyverse) #一组用于数据科学的R包，包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、pu ......
R：PCoA(详细注释版)
rm (list = ls ()) #清楚所有变量 # 1. 导入所需的库。 library(vegan) #提供了进行社区生态学分析的函数，包括多元分析、物种多样性分析等。 library(tidyverse) #一组用于数据科学的R包，包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、pu ......
R : PCoA(第二版)
# 1. 导入所需的库。 library(vegan) library(tidyverse) library(ggalt) library(car) library(ggforce) library(ggpubr) library(patchwork) # 2. 定义所需的函数。 pairwise. ......
R : PCoA
# 1. 导入所需的库。 library(vegan) library(tidyverse) library(ggalt) library(car) library(ggforce) library(ggpubr) library(patchwork) # 2. 定义所需的函数。 pairwise. ......
HUMAnN与PCoA的一个简单综述
摘要宏基因组分析在现代生态学和农业科学中扮演着重要的角色，通过深入研究土壤微生物群落功能组成的变化，可以为农作物种植提供有益的指导和决策依据。HUMAnN和PCoA在宏基因组学的研究中相辅相成，为我们深入了解微生物群落提供了有力工具。HUMAnN功能组成分析帮助我们理解微生物群落的功能潜力和生态角色 ......
PCoA（主坐标分析）的生物学文献中的描述
"我们进行了PCoA以可视化不同环境样本中微生物群落的β多样性。PCoA是一种多元统计方法，它将高维的微生物群落数据转化为二维或三维的坐标，以便我们能够更容易地观察样本之间的差异和相似性。通过PCoA，我们能够发现样本在坐标空间中的聚类和分散情况，从而更好地理解不同环境条件下微生物群落的结构变化。" ......
PCoA：主坐标轴的方差解释比例
在PCoA图的最下方显示"PCoA(42.78%)"，而最左侧显示"PCoA(25.47%)"，这些数字表示主坐标轴（Principal Coordinates）的方差解释比例（Variance Explained）。PCoA是一种降维技术，它将多维数据降低到较低维度的坐标轴，以便更好地可视化数据结 ......
PCoA图中的p值
在进行统计假设检验时，p值的大小与统计显著性密切相关。p值表示在假设检验中，观察到的差异（或关联）是由随机因素引起的概率。一般情况下： 如果p值越小（通常小于0.05），则说明观察到的差异在统计上是显著的。这意味着数据提供了足够的证据，拒绝了零假设（假设没有差异或关联），并支持了备择假设（假设存在差 ......
PCoA的局限性
PCoA（主坐标分析）图是一种常用的多元统计分析方法，用于展示样本之间的相似性或差异性。然而，它也有一些局限性： 定性分析：PCoA图只能提供定性的分析结果，无法提供定量的差异程度。因此，在分析PCoA图时，我们只能大致了解样本之间的相似性或差异性，而无法精确计算差异程度。 数据预处理：在进行PCo ......
PCoA
PCoA，即Principal Coordinate Analysis（主坐标分析），是一种常用的多元统计分析方法，用于分析样品之间的相似性和差异性。在生态学、生物多样性和微生物学等领域中广泛应用。 PCoA基于样品之间的相似性矩阵，通过计算样品之间的欧氏距离或其他距离度量，将样品的多维数据降维为二 ......