生物信息分析之RDA分析_微基生物

　　小编又来骚扰大家了！(*^__^*) 嘻嘻……

　　做微生物多样性研究时，大家是不是经常会遇到RDA分析、CCA分析、PCA分析、PCoA分析呀？我们知道它们对物种（基因或功能）的分析具有重要的作用。但是你知道它们代表什么意思？在什么情况下用什么分析吗？

　　近期小编将把这一堆的分析给大家逐个讲解，今天咱们首先从RDA分析入手！

　　（其实上面所提到的分析，本质上都属于排序分析。排序就是在一个可视化的低维空间(通常是二维)重新排列这些样方，使得样方之间的距离最大程度地反映出平面散点图内样方之间的关系信息。）

　　RDA分析其实是小名，它的中文名叫冗余分析，还有个洋气的英文名叫Redundancy Analysis，RDA分析可以将样本和环境因子反映在同一个二维排序图上，从图中可以直观地看出样本分布和环境因子间的关系。

比如下面这张由微基自己完成的图

小编和大家一起来“破解”这张RDA图

（1）在这个图中，箭头表示环境因子。

（2）箭头连线的长度表示该环境因子与样本分布间相关程度的大小，连线越长，相关性越大，反之越小。

（3）箭头连线和排序轴的夹角以及箭头连线之间的夹角表示相关性，锐角表示成正相关关系，钝角则表示成反相关关系。夹角越小，相关性越高。

（4）箭头所指方向表示群落分析指标或环境因子的变化趋势。

　　其实从RDA报告中，还可以看出所有环境因子或某个环境因子对样本的影响，不过由于分析报告“太琐碎”，通常在文献中不会出现，如下图在这个报告中，红色标注内表示所有环境因子对样本变化的整体解释量，绿色标注内则分别表示3个轴具体的解释量。

 

那怎么看某个环境因子对所有样本的影响呢？这里小编再给大家举个例子

　　在图3中，将变量射线延长，样本垂直投影于射线上，沿着变量箭头方向，环境变量值增大。图中样本Sa3和Sa4所对应的环境变量A值近似相等，A对所有样本影响的大小排序为：Sa1>Sa4≈Sa3>Sa2>Sa5

 

　　看到这里是不是觉得RDA分析图很强大？！想不想自己动手操作一下？！小编悄悄的告诉你RDA分析图可以用许多软件做，如CANNOCO、R语言的Vegan。

　　另外小编再告诉大家一个秘籍，在做RDA分析时，环境因子的个数要小于物种的个数，否则软件会“罢工”！

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