R语言:microeco:一个用于微生物群落生态学数据挖掘的R包,第四:trans_beta class

trans_beta class:利用trans_beta类可以变换和绘制beta分集的距离矩阵。该类中涉及到beta多样性的分析主要包括排序、群距、聚类和方差分析。我们首先使用PCoA显示排序。

复制代码
> dataset$cal_betadiv()
The result is stored in object$beta_diversity ...
> t1 <- trans_beta$new(dataset = dataset, group = "Group", measure = "bray")
> t1$cal_ordination(ordination = "PCoA")
The ordination result is stored in object$res_ordination ...
> tmp <- t1$res_ordination$scores
> t2 <- trans_env$new(dataset = dataset, add_data = tmp[, 1:2])
Env data is stored in object$data_env ...
> t2$cal_diff(group = "Group", method = "anova")
The result is stored in object$res_diff ...
Warning message:
程辑包‘agricolae’是用R版本4.3.3 来建造的  #这里需要安装agricolae包,直接install就行。
> t2
trans_env object:
Env table have 2 variables: PCo1,PCo2

> p1 <- t1$plot_ordination(plot_color = "Group", plot_shape = "Group", plot_type = c("point", "ellipse"))

#然后我们绘制并比较群距。

> t1$cal_group_distance()

> t1$plot_group_distance(distance_pair_stat = TRUE)

#这里应该会有差异比较的,但是却没有。示例如下,不知道有什么问题,等到有需求我会解决这个问题。

#计算和绘制组之间的样本距离

> t1$cal_group_distance(within_group = FALSE)

> t1$plot_group_distance(distance_pair_stat = TRUE)

聚类图也是一种常用的方法。

> t1$plot_clustering(group = "Group", replace_name = c("Saline", "Type"))

#perMANOVA常用于组间距离的差异检验。

复制代码
> t1$cal_manova(cal_manova_all = TRUE)
The result is stored in object$res_manova ...
> t1$res_manova
Permutation test for adonis under reduced model
Terms added sequentially (first to last)
Permutation: free
Number of permutations: 999

adonis2(formula = use_formula, data = metadata, cal_manova_all = TRUE)
         Df SumOfSqs      R2      F Pr(>F)    
Group     2   6.1207 0.19553 10.573  0.001 ***
Residual 87  25.1822 0.80447                  
Total    89  31.3029 1.00000                  
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

manova表示每一对组

复制代码
> t1$cal_manova(cal_manova_paired = TRUE)
The result is stored in object$res_manova ...
> t1$res_manova
Permutation test for adonis under reduced model
Terms added sequentially (first to last)
Permutation: free
Number of permutations: 999

adonis2(formula = use_formula, data = metadata, cal_manova_paired = TRUE)
         Df SumOfSqs      R2      F Pr(>F)    
Group     2   6.1207 0.19553 10.573  0.001 ***
Residual 87  25.1822 0.80447                  
Total    89  31.3029 1.00000                  
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
复制代码
# manova用于指定组集:这里是“group + Type”
> t1$cal_manova(cal_manova_set = "Group + Type")
The result is stored in object$res_manova ...
> t1$res_manova
Permutation test for adonis under reduced model
Terms added sequentially (first to last)
Permutation: free
Number of permutations: 999

adonis2(formula = use_formula, data = metadata, cal_manova_set = "Group + Type")
         Df SumOfSqs      R2      F Pr(>F)    
Group     2   6.1207 0.19553 10.573  0.001 ***
Residual 87  25.1822 0.80447                  
Total    89  31.3029 1.00000                  
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

这个包的改动有些大,以前的代码不能直接跑了。我发觉,学习这个包还是要基于需求啊,否则会很快忘掉。以前我使用vegan包分析+ggplot2包做PCOA分析,等把这个包分享完了,我会再分享其它的R语言。

相关推荐
修一呀1 天前
【企业级对话处理】自动估计说话人数 + 声纹聚类 + ASR 转写(FunASR + ModelScope + ClearVoice)
机器学习·数据挖掘·聚类
Christo31 天前
ICML-2019《Optimal Transport for structured data with application on graphs》
人工智能·算法·机器学习·数据挖掘
IT·小灰灰1 天前
深度解析重排序AI模型:基于硅基流动API调用多语言重排序AI实战指南
java·大数据·javascript·人工智能·python·数据挖掘·php
Christo32 天前
AAAI-2013《Spectral Rotation versus K-Means in Spectral Clustering》
人工智能·算法·机器学习·数据挖掘·kmeans
a***59262 天前
爬虫基础之爬取某基金网站+数据分析
爬虫·数据挖掘·数据分析
笨蛋少年派2 天前
跨境电商大数据分析系统案例:③建模、分析与暂时收尾
hive·数据挖掘·数据分析
青春不败 177-3266-05202 天前
R-Meta分析核心技术:从热点挖掘到高级模型、助力高效科研与论文发表
人工智能·r语言·生态学·meta分析·统计学·环境科学·农业科学
用户41429296072392 天前
批量商品信息采集工具获取商品详情的完整方案
爬虫·数据挖掘·数据分析
用户41429296072392 天前
淘宝实时商品API接口:采集竞品商品详情页的价格、SKU 规格、库存数量、卖点文案、图文内容、售后政策(运费、退换货规则)、评价核心标签
数据挖掘·数据分析·数据可视化
懒麻蛇3 天前
从矩阵相关到矩阵回归:曼特尔检验与 MRQAP
人工智能·线性代数·矩阵·数据挖掘·回归