dbRDA分析工具

工具简介

dbRDA（距离矩阵冗余分析）是一种多变量分析技术，用于探索环境因子对样本间变异的影响。它结合了经典的冗余分析（RDA）和距离矩阵方法，能够处理非线性关系和复杂的生态数据。

距离度量介绍

在dbRDA分析中，选择适当的距离度量是关键。以下是常用的距离度量及其含义：

• Bray-Curtis: 用于计算样本间的相似性，特别适合处理生态数据，考虑了样本中的物种丰度。
• Euclidean: 计算样本点之间的直线距离，适用于线性关系的数据，假设数据是连续且符合正态分布。
• Manhattan: 计算样本点在各维度上绝对差值的和，适用于具有离散特征的数据。
• Jaccard: 适合处理二元数据，衡量样本之间共享的物种与总物种数的比例。
• Chi-square: 适用于分类数据，衡量观察值与期望值之间的偏差。
• Hellinger: 适用于处理稀疏的生态数据，将样本的物种丰度转化为相对丰度，减少零值的影响。
• Morisita-Horn: 计算物种相似度，考虑物种丰度，适合于生态学研究。
• Pearson/Spearman: 评估样本之间的相关性，适用于处理连续数据和排名数据。

dbRDA原理

dbRDA通过将样本间的距离矩阵与环境因子进行线性回归，从而探索这些因子对样本变异的解释能力。其步骤包括：

1. 计算样本之间的距离矩阵，选择合适的距离度量。
2. 对环境因子进行线性回归分析，确定各因子对样本间变异的影响。
3. 使用冗余分析（RDA）的方法，基于距离矩阵进行多维可视化，展示环境因子与样本间的关系。
4. 进行显著性检验，评估环境因子的统计学显著性。

结果解读

结果文件夹
├── sites_summary.txt          [样本得分汇总]
├── species_summary.txt        [物种得分汇总]
├── biplot_summary.txt         [双序图汇总]
└── dbRDA_Triplot_Weighting.svg [dbRDA权重三序图]     
└── dbRDA_Biplot_Fitting.svg   [dbRDA双序图]

以下为dbRDA分析结果图举例:

dbRDA权重三序图

1. 节点：表示样本。
2. 箭头：表示环境因子对样本的影响。
3. 标签：样本或因子的名称。