主坐标分析(PCoA)
主坐标分析（PCoA）是一种多变量统计方法，用于研究样本间的相似性或差异性，是一种非约束性的数据降维分析方法。以下是PCoA的关键点和实施步骤：
什么是PCoA？
PCoA通过将样本距离矩阵转换为坐标，从而在低维空间中可视化样本的相对位置。这种方法在生态学和微生物群落分析中特别有用，因为它可以处理基于不同距离度量的样本间的差异性。
PCoA和PCA的区别
PCoA与主成分分析（PCA）相似，但它们之间存在一些关键的区别。PCA是基于样本的相似系数矩阵（如欧式距离）来寻找主成分的，而PCoA是基于距离矩阵（如Bray-Curtis距离、Jaccard距离等）来寻找主坐标的。
如何进行PCoA分析？
- 数据准备：输入数据为矩阵形式，第1行是样品分组信息，第2行是样品名，第3+行是OTU值（或其他值）。
- 距离矩阵计算：使用如
vegdist函数从vegan包计算样本间的距离矩阵，支持多种距离度量方法。 - PCoA计算：使用
ape包中的pcoa函数获取PCoA分析结果。 - 结果解释：PCoA得分图能将对照组和实验组样本区分开。在PCoA图中，样本之间聚集在一起表示差异性小；样本之间距离越远，表示差异性越大。
R语言实现PCoA分析
在R中实现PCoA分析的步骤如下：
# 安装并加载必要的包
install.packages("vegan") # 如果尚未安装
library(vegan)
# 计算距离矩阵
df.dist <- vegdist(df, method = "bray") # 选择适当的距离度量方法
# 进行PCoA分析
library(ape)
pcoa_result <- pcoa(df.dist, correction = "none")
# 可视化PCoA结果
plot(pcoa_result$vectors[,1:2], type = "n", xlab = "PCoA1", ylab = "PCoA2")
text(pcoa_result$vectors[,1:2], labels = rownames(pcoa_result$vectors), cex = 0.7, pos = 4)以上代码展示了如何在R中进行PCoA分析和结果的可视化。
在线工具
如果你不想使用R语言，可以使用在线工具如OmicShare Tools或云图图进行PCoA分析、。
通过PCoA分析，研究人员可以在低维空间中直观地展示样本间的相似性和差异性，这对于理解样本群落组成的复杂性非常有用。
原文地址：https://blog.csdn.net/hgz2020/article/details/144384420
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