一、引言
近年来，微生物群落中丰富物种和稀有物种的分类以及它们各自在微生物群落中发挥的重要功能被逐渐重视，生态学知名杂志ISME Journal, Microbiome，Nature Communictions，iMate等均有所提及。因此，对稀有物种和丰富物种的定义和分类计算就显得非常重要，其对解析群落中的丰富和稀有物种是非常关键的。
二、背景知识
2.1 基本概念
通常大家将占样本总OUT（ASV）相对丰度>1%的被定义为丰富物种，占样本总OUT（ASV）相对丰度<0.1%的被定义为稀有物种。因此，一个样本中物种可被分为≤0.1%, 0.1--1% 或者≥1%。然而，通常环境研究中的微生物样本量通常几个，几十个，不同样本中某物种所占相对丰度大可能横跨0%--90%。
2.2 方法基础
因此，北京大学教授温东辉老师文章基于微生物相对丰度首次定义群落物种六级分类，如图所示。物种分为：(i) always rare taxa (ART)，总是稀有物种，所有样本中物种OUT（ASV）丰度≤0.1%；(ii) always abundant taxa (AAT)，总是丰富物种，所有样本中物种OUT（ASV）丰度≥1%；(iii) moderate taxa (MT)，中等物种，所有样本中物种OUT（ASV）丰度介于0.1和1%（0.1% < 丰度 <1%）; (iv) conditionally rare taxa (CRT)，条件稀有物种，所有样本中物种相对丰度<1%，并且一些样本中物种≤0.1%；(v) conditionally abundant taxa (CAT)，条件丰富物种，所有样本中物种相对丰度>0.1%，并且一些样本中该物种丰度≥1%；(vi) conditionally rare or abundant taxa (CRAT)，条件稀有或丰富物种，该物种相对丰度跨越稀有 (≤0.1%) 和丰富 (≥1%)。
图片来源：FEMS Microbiol Ecol, Volume 92, Issue 10, October 2016, fiw150
基于这样的分类算法，我们可以通过Excel中的if函数和筛选功能来挑选物种所属的六种分类。算法如下
(i)总是稀有物种，ART：=IF(AND(B2<=0.01,C2<=0.01,...,Y2<=0.01),"是","否")
(ii)总是丰富物种,AAT:
=IF(AND(B2>=1,C2>=1,...,Y2>=1),"是","否")
(iii)中等物种，MT: =IF(AND(0.01<B2<1,0.01<C2<1,...,0.01<Y3<1),"是","否")
(iv)条件稀有物种，CRT: =IF(OR(B2<=0.01,C2<=0.01,...,Y2<=0.01),"是","否")
(v)条件丰富物种，CAT: =IF(OR(B2>=1,C2>=1,D2>=1...,Y2>=1),"是","否")
(vi)条件稀有或丰富物种,CRAT:剩余的为该类别。
三、Excel实操
Excel计算步骤：
（1）计算物种丰度
（2）基于上述公式计算类别
（3）采用Excel中筛选功能选择"是"并归为一类
（4）计数并统计占比
（5）基于占比绘制饼图或者柱状图
三、参考文献
Tianjiao Dai, Donghui Wen, et al., Identifying the key taxonomic categories that characterize microbial community diversity using full-scale classification: a case study of microbial communities in the sediments of Hangzhou Bay, FEMS Microbiology Ecology, 2016,（温东辉）
Minghan Zhu et al., Deciphering the distinct successional patterns and potential roles of abundant and rare microbial taxa of urban riverine plastisphere, Journal of Hazardous Materials, 2023, 131080,（Excel 文档作者）
Li, Hu, Yong-Guan Zhu et al,. 2023. Distinct Responses of Airborne Abundant and Rare Microbial Communities to Atmospheric Changes Associated with Chinese New Year. iMeta 2, e140. （朱永官院士团队）
四、相关信息
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