rm(list=ls())#清除所有变量#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.adonis1<-function(x,factors,p.adjust.m){x=as.matri

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、purrr和tibble等。library(ggalt)#增强了ggplot2的功能

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、purrr和tibble等。library(ggalt)#增强了ggplot2的功能

#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.adonis1<-function(x,factors,p.adjust.m){#将输入转换为矩阵x=as.matrix(x)co=

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

"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

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（PrincipalCoordinates）的方差解释比例（VarianceExplained）。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构。解释这些数字的含义如下："PCoA(42.78%)"：这表示

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

PCoA，即PrincipalCoordinateAnalysis（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维或三维的

library(vegan)library(tidyverse)pairwise.adonis1<-function(x,factors,p.adjust.m){x=x%>%as.matrix()co=as.matrix(combn(unique(factors),2))pairs=c()F.Model=c()R2=c()p.value=c()for(elemin1:ncol(co)){ad=adonis(x[factor

前情回顾方差分析基本概念：方差分析中的“元”和“因素”是什么？PERMANOVA原理解释：这个统计检验可用于判断PCA/PCoA等的分群效果是否显著！经过前面的铺垫，下面来实战一下，理论应用于实际看看会出现什么问题？PERMANOVA实战(一)采用vegan包自带的一套数据（也解释了如何自己准备数据）看下PER

文章目录0笔记说明1背景1.1样本均值1.2样本协方差矩阵2主成分分析PCA2.1最大投影方差2.2最小重构距离2.3总结3SVD分解HX4主坐标分析PCoA5概率主成分分析PPCA5.1

前一节说明了重构特征空间找什么方向的向量，本节讲的是如何重构特征空间，即通过特征分解（SVD） 对于中心化的数据矩阵$HX$进行SVD$$HX=U\SigmaV^{T}\quad\left{\begin{al