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ANOSIM,PERMANOVA/Adonis,MRPP

ANOSIM,PERMANOVA/Adonis,MRPP

作者: Thinkando | 来源:发表于2020-02-23 17:57 被阅读0次

    Adonis与ANOSIM检验究竟是什么?
    组间差异检验,终于有人讲清楚了!

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    1. ANOSIM 组间相似性分析

    • 相似性分析(ANOSIM)是一种非参数检验,用来检验组间(两组或多组)的差异是否显著大于组内差异,从而判断分组是否有意义。首先利用 Bray-Curtis 算法计算两两样品间的距离,然后将所有距离从小到大进行排序, 按以下公式计算 R 值,之后将样品进行置换,重新计算 R值,R大于 R 的概率即为 P 值。
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    • 注:图上总共有 N+1 个盒子,N 为分组数量。“Between”的盒子指代的是分组之间的差异,其他分别代表各自组 内差异。R 值范围为-1 到+1,实际中 R 值一般从 0 到 1。R 值接近 1 表示组间差异越大于组内差异,R 值接近 0 则表示组间和组内没有明显差异;此次统计分析的可信度用 P-value 表示,P< 0.05 表示统计具有显著性。

    2. PERMANOVA/Adonis 置换多元方差分析

    • PERMANOVA (Permutational multivariate analysis of variance,置换多元方差分析),又称 Adonis 分析,可利用半度量(如 Bray-Curtis)或度量距离矩阵(如 Euclidean)对总方差进行分解,通过线性模型分析不同分组因素 或环境因子(如临床表型数据、土壤理化指标等)对样品差异的解释度,并使用置换检验进行显著性分析。


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    • 分组显著,此分组能解释总体方差的11%


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    3. MRPP 多响应置换过程分析

    • MRPP 分析(Multiple Response Permutation Procedure,MRPP)用来检验组间(两组或多组)的差异是否显著大于组内差异。与 ANOSIM 分析类似,可利用半度量(如 Bray-Curtis)或度量距离矩阵(如 Euclidean)计算 A 值表示组间差异,使用置换检验对分组进行显著性分析。


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