微生物群落结构分析普遍形式

微生物群落结构解析是从全体的角度分析各组样品的微生物群落之间是还是不是有显明差别,从而分析实验所关心的因素是还是不是会导致环境微生物群落结构的明明扭转。α
各样性、β
二种性以及依照样品间不相似性举办排序分析和聚类分析是微生物群落结构解析的要害措施。

α 各类性是样本内物种多种性(Within-sample
diversity),反映各样样本的物种的丰裕度和均匀度。α 各类性的音量由 α
各个性指数表征,在 16S rRNA 测序数据解析中常用的有香农 –
威纳四种性指数(Shannon-wiener diversity
index),Simpson三种性指数(Simpson diversity index),Chao1
充分度揣度量(Chao1 richness
estimator)等。QIIME、Mothur、PAST等软件都得以进行各类 α
多种性指数的盘算。

β 多 样 性 是 指 样 本 间 多 样 性(Between-sample
diversity),其高低反映各样组内各样样本的群落物种组成差距的分寸。人类微生物组布置通过总结同一组内挨家挨户样品间的距离来表征各种组的
β 各种性,通过比较数值大小来相比各类组的 β
二种性。更形象化的做法是利用距离表征出的样品间的关联,通过主成分分析(Principal
component analysis,PCA)、主 坐 标 分 析(Principal coordinates
analysis,PCoA)等作图方法将具备样品在二维坐标系中彰显出来,从而从侧面反映种种组的
β 种种性及种种品之间的相互关系。

微生物群落样品间距离即群落之间的不相似性,七个群体越不一般,它们中间的偏离越大。传统生态学上接纳较多的Bray

  • 柯蒂斯距离(Bray-Curtisdissimilarity)在微生物 16S rRNA
    测序分析中也广泛应用。然则Bray柯蒂斯相距将不一致的OTU
    视为完全没有沟通的单位,导致 16S rRNA
    测序数据中设有着的丰硕的行列音讯没有到手实惠的施用,UniFrac
    距离解决了这几个难点。UniFrac距离利用测序体系信息建立的物种系统发育树,考虑了物种的相似度:假设一个群体中的某物种变成另一个部落中前进关系近乎的物种,则视为较小的变迁,所显示出的多个部落的偏离较小;倘使一个群体中某物种变成另一个部落中升高关系较远的物种,则视为较大的成形,七个部落距离较大。非加权UniFrac(unweighted
    UniFrac)只考虑了物种有无的变化,加权 UniFrac(weighted
    UniFrac)同时考虑了物种有无和物种丰度的变动。UniFrac 距离可以在UniFrac
    网站举行在线总计,也得以由此QIIME分析流进行测算,二者也都足以直接根据UniFrac距离给出
    PCA 或 PCoA 图。

聚类分析是另一种直观表示样品间相互关系的法门。该格局应用样品间距离的数据,建立样品的系列暴发树,以呈现各种样品的聚类意况。QIIME分析流中选拔不加权配对组算术方法(Unweightedpair
group method with arithmetic
mean,UPGMA)法举行聚类,并且折刀分析法(杰克knifing
analysis)验证该系列暴发树的稳健性。一般的话,系统发出树所反映的样品间聚类或离开的新闻有限
PCA 或PCoA 图,于是聚类分析在肠道微生物16S
rRNA测序的古生物音信学分析中并不常用。

相关文章