跟着iMeta学做图｜NMDS分析展示群落beta多样性 |
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跟着iMeta学做图｜NMDS分析展示群落beta多样性
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原始教程链接：https://github.com/iMetaScience/iMetaPlot/tree/main/221108NMDS 写在前面 非度量多维尺度分析(Non-metric multidimensional scaling, NMDS)，是基于相异矩阵或距离矩阵进行排序分析的间接梯度分析方法，在微生物组研究中可以用来展示群落beta多样性。本期我们挑选2022年2月24日刊登在iMeta上的Linking soil fungi to bacterial community assembly in arid ecosystems - iMeta：西农韦革宏团队焦硕等-土壤真菌驱动细菌群落的构建，选择文章的Figure 6C进行复现，基于vegan包，讲解和探讨和NMDS分析和可视化的方法，先上原图：
接下来，我们将通过详尽的代码逐步拆解原图，最终实现对原图的复现。代码编写及注释：农心生信工作室。 R包检测和安装 01 安装核心R包vegan以及ggplot2，并载入所有R包。 if (!require("vegan")) install.packages('vegan') if (!require("ggplot2")) install.packages('ggplot2') # 加载包 library(vegan) library(ggplot2)生成测试数据 02 由于缺少原始数据，因此本例使用vegan包自带的dune数据集进行测试。dune包含了20个样品，每个样品有30个物种丰度，每一行是一个样品，每一列是一个物种。 # 载入dune数据集 data(dune) #载入dune包含分组信息等的元数据（即metadata），分组信息为Management列 data(dune.env)NMDS分析 03 获取数据后，即可利用vegan包进行NMDS分析。 #计算bray_curtis距离 distance Run 1 stress 0.1192678 #> ... Procrustes: rmse 4.495733e-05 max resid 0.0001375161 #> ... Similar to previous best #> Run 2 stress 0.1183186 #> ... New best solution #> ... Procrustes: rmse 0.02026799 max resid 0.06495211 #> Run 3 stress 0.1183186 #> ... New best solution #> ... Procrustes: rmse 1.832694e-05 max resid 5.57604e-05 #> ... Similar to previous best #> Run 4 stress 0.1809577 #> Run 5 stress 0.1192678 #> Run 6 stress 0.1183186 #> ... New best solution #> ... Procrustes: rmse 5.582524e-06 max resid 1.803473e-05 #> ... Similar to previous best #> Run 7 stress 0.1192678 #> Run 8 stress 0.1192678 #> Run 9 stress 0.1192678 #> Run 10 stress 0.1192678 #> Run 11 stress 0.1192679 #> Run 12 stress 0.1808911 #> Run 13 stress 0.1192678 #> Run 14 stress 0.1183186 #> ... Procrustes: rmse 5.943311e-06 max resid 1.823899e-05 #> ... Similar to previous best #> Run 15 stress 0.1886532 #> Run 16 stress 0.1192678 #> Run 17 stress 0.1183186 #> ... Procrustes: rmse 3.001088e-06 max resid 9.607646e-06 #> ... Similar to previous best #> Run 18 stress 0.1192679 #> Run 19 stress 0.1808911 #> Run 20 stress 0.1183186 #> ... Procrustes: rmse 2.027412e-05 max resid 6.520856e-05 #> ... Similar to previous best #> *** Best solution repeated 4 times #查看结果 #summary(nmds)04 获取可视化所需数据。 #获得应力值（stress） stress ... Similar to previous best #> Run 8 stress 0.1886532 #> Run 9 stress 0.1192678 #> ... Procrustes: rmse 1.903819e-05 max resid 5.828243e-05 #> ... Similar to previous best #> Run 10 stress 0.1192678 #> ... Procrustes: rmse 6.358457e-06 max resid 1.687026e-05 #> ... Similar to previous best #> Run 11 stress 0.119268 #> ... Procrustes: rmse 5.501506e-05 max resid 0.0001605112 #> ... Similar to previous best #> Run 12 stress 0.1192678 #> ... New best solution #> ... Procrustes: rmse 5.074111e-06 max resid 1.393603e-05 #> ... Similar to previous best #> Run 13 stress 0.1192678 #> ... Procrustes: rmse 3.160318e-05 max resid 9.85043e-05 #> ... Similar to previous best #> Run 14 stress 0.1886532 #> Run 15 stress 0.2003486 #> Run 16 stress 0.2035424 #> Run 17 stress 0.1192678 #> ... Procrustes: rmse 2.440829e-05 max resid 7.079487e-05 #> ... Similar to previous best #> Run 18 stress 0.1183186 #> ... New best solution #> ... Procrustes: rmse 0.02027171 max resid 0.06497302 #> Run 19 stress 0.1183186 #> ... New best solution #> ... Procrustes: rmse 3.78469e-06 max resid 9.699447e-06 #> ... Similar to previous best #> Run 20 stress 0.1192678 #> *** Best solution repeated 1 times #查看结果 #summary(nmds) #获得应力值（stress） stress |
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