多分组adonis分析
简介
Adonis，多元方差分析，亦可称为非参数多元方差分析。其原理是利用距离矩阵（比如基于Bray-Curtis距离、Euclidean距离）对总方差进行分解，分析不同分组因素对样品差异的解释度，并使用置换检验对其统计学意义进行显著性分析。 Adonis分析结果通常如下：
| Index | Df | SumsOfSqs | MeanSqs | F.Model | R2 | Pr(>F) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GroupFactor | 4 | 1.0899 | 0.27248 | 1.4862 | 0.14883 | 0.011 |
| Residuals | 34 | 6.2335 | 0.18334 | 0.85117 | ||
| Total | 38 | 7.3234 | 1.00000 |
其中，GroupFactor表示实验中的分组方法 Df表示自由度 SumsOfSqs表示总方差即离差平方和 MeanSqs表示均方差（SumsOfSeqs/Df） F.Model表示检验值F R2表示该分组方式对样品间差异的解释度，R2越大说明该分组方案对差异的解释度越高 Pr表示P值，小于0.05时显著说明本次检验的可信度高。
目前国内流程暂无针对于多组的Adonis分析结果。
数据准备
带物种注释信息的otutable
样本与分组的对应信息 group.list
| sample1 | A |
| sample2 | A |
| sample3 | A |
| sample4 | B |
| sample5 | B |
| sample6 | B |
| sample7 | C |
| sample8 | C |
| sample9 | C |
数据分析
perl /TJPROJ1/META_ASS/script_Advanced_analysis/multi-Adonis2/adonis.R.pl otu_table.absolute.xls group.list
生成结果示例
| Vs_group | Df | SumsOfSqs | MeanSqs | F.Model | R2 | Pr(>F) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| A-B-C | 4(166) | 1.861(63.199) | 0.46524(0.38072) | 1.222 | 0.0286(0.9714) | 0.01 |
示例脚本：
/TJPROJ1/META_ASS/script_Advanced_analysis/multi-Adonis2/w.sh
多分组adonis分析.txt · 最后更改: 2022/09/26 09:42 由 yuxi
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