UniFrac距离及(un)Weighted UniFrac分析

摘 要:

UniFrac距离是用于比较生物群落的距离度量,利用各样品间序列的进化信息来比较样品在特定的进化谱系中是否有显著的微生物群落差异。UniFrac包括weighted UniFrac和unweighted UniFrac,广泛用于微生物生态学研究,包括基于UniFrac的beta多样性分析、基于UniFrac的主坐标分析(PCoA)和基于UniFrac的多样品相似度树分析。

关键词: , , ,

UniFrac距离是用于比较生物群落的距离度量,利用各样品序列间的进化信息来比较样品在特定的进化谱系中是否有显著的微生物群落差异。

UniFrac包括weighted UniFrac(加权UniFrac,定量)和unweighted UniFrac(未加权,定性),广泛用于微生物生态学。weighted UniFrac不仅考虑生物群落的存在与否,还要考虑其丰度,而unweighted UniFrac仅考虑它们的存在或不存在,不考虑丰度。

一、基于UniFracbeta多样性分析

UniFrac可用于beta多样性分析,即对样品两两之间进行比较分析,得到样品间的unifrac距离矩阵。其计算方法为:首先利用来自不同环境样品的OTU代表序列构建一个进化树,Unifrac度量标准根据构建的进化树枝的长度计量两个不同环境样品之间的差异,差异通过0-1距离值表示,进化树上最早分化的树枝之间的距离为1,即差异最大,来自相同环境的样品在进化树中会较大几率集中在相同的节点下,即它们之间的树枝长度较短,相似性高。若两个群落完全相同,那么它们没有各自独立的进化过程,UniFrac值为0;若两个群落在进化树中完全分开,即它们是完全独立的两个进化过程,那么UniFrac值为1。

软件及算法:使用FastTree(version 2.1.3 http://www.microbesonline.org/fasttree/)根据最大似然法( approximately-maximum-likelihood phylogenetic trees)构建进化树,然后利用Fastunifrac(http://unifrac.colorado.edu/)分析得到样品间距离矩阵。

Table(un)weighted unifrac distance matrix

UniFrac距离及(un)Weighted UniFrac分析

二、基于UniFrac的主坐标分析(principal co-ordinates analysisPCoA)

Unifrac分析得到的距离矩阵可用于多种分析方法,可通过多变量统计学方法PCoA 分析,直观显示不同样品中微生物进化上的相似性及差异性。

PCoA(principal co-ordinates analysis)是一种研究数据相似性或差异性的可视化方法,通过一系列的特征值和特征向量进行排序后,选择主要排在前几位的特征值,PCoA可以找到距离矩阵中最主要的坐标,结果是数据矩阵的一个旋转,它没有改变样品点之间的相互位置关系,只是改变了坐标系统。通过PCoA 可以观察个体或群体间的差异。

分析软件:R语言PCoA分析和作PCoA 图。

unifrac.pcoa.tiff :样品PCoA 分析图

UniFrac距离及(un)Weighted UniFrac分析

(un)weighted unifrac PCoA analysis,每一个点代表一个样品

三、基于UniFrac的多样品相似度树分析

Unifrac分析得到的距离矩阵可用于多种分析方法,通过层次聚类(Hierarchical cluatering)中的非加权组平均法UPGMA构建进化树等图形可视化处理,可以直观显示不同样品中微生物进化上的相似性及差异性。

UPGMA(Unweighted pair group method with arithmetic mean)假设在进化过程中所有核苷酸/氨基酸都有相同的变异率,即存在着一个分子钟。通过树枝的距离和聚类的远近可以观察样品间的进化距离。

分析软件:R语言vegan包UPGMA分析和作进化树。

UniFrac距离及(un)Weighted UniFrac分析

(un) weighted unifrac tree analysis

    A+

除注明外,本站内容由 细菌之家 原创或整理,转载请注明出处及链接。

本文永久链接: http://www.bacteria.cn/html/2016/1952.html

  • 请您留言:专业水平所限,谬误之处在所难免。如您发现不正之处,请在下面留言,谢谢!

发表评论

:?: :razz: :sad: :evil: :!: :smile: :oops: :grin: :eek: :shock: :???: :cool: :lol: :mad: :twisted: :roll: :wink: :idea: :arrow: :neutral: :cry: :mrgreen:

图片 表情