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r - R中的Bray-Curtis成对分析

问题描述

我正在尝试使用 R 中的 Vegan 包计算和可视化配对/合并站点上社区之间的 Bray-Curtis 差异。

下面是一个简化的示例数据框：

Site = c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J") 

PoolNumber = c(1, 3, 4, 2, 4, 1, 2, 3, 4, 4) 

Sp1 = c(3, 10, 7, 0, 12, 9, 4, 0, 4, 3) 

Sp2 = c(2, 1, 17, 1, 2, 9, 3, 1, 6, 7)

Sp3 = c(5, 12, 6, 10, 2, 4, 0, 1, 3, 3)

Sp4 = c(9, 6, 4, 8, 13, 5, 2, 20, 13, 3)

df = data.frame(Site, PoolNumber, Sp1, Sp2, Sp3, Sp4)

“站点”是一个变量，表示每个样本的采集位置。“Sp”列表示每个站点的物种丰度值。我想比较具有相同“PoolNumber”的站点对，并为每个比较获取一个相异值。

大多数示例建议我应该创建一个仅包含“Sp”列的矩阵并使用以下代码：

matrix <- df[,3:6]

braycurtis = vegdist(matrix, "bray")

hist(braycurtis)

但是，如果我消除带有“PoolNumber”和“Site”的列，我不确定如何告诉 R 要比较哪些行。这是否涉及按“PoolNumber”组织，将其用作行名，然后编写一个循环来比较每 2 行？我也发现输出难以解释。较低的 Bray-Curtis 值表示更多相似的社区（接近 0 值），而较高的值（接近 1）表示更多不同的社区，但是有没有办法判断方向性，哪一个更多样化？

我是初学者 R 用户，因此对于任何滥用术语/格式的行为，我深表歉意。所有建议表示赞赏。

谢谢

标签： rvegan

解决方案

你的意思是你想得到一个不相似的子集 equalPoolNumber吗？该vegdist功能将为您提供所有不同之处，您可以从中选择您的配对。当您首先将相异性转换为对称矩阵然后从该对称矩阵中选择您的子集时，这是最简单的：

braycurtis <- vegdist(df[,3:6])
as.matrix(braycurtis)[df$PoolNumber==4,df$PoolNumber==4]
as.dist(as.matrix(braycurtis)[df$PoolNumber==4,df$PoolNumber==4])

如果您只想获得平均值，vegan::meandist函数将为您提供：

meandist(braycurtis, df$PoolNumber)

这里对角线值将是不同 s 内的平均差异PoolNumber和非对角线平均差异PoolNumber。查看您的代码vegan::meandist可以看到这是如何完成的。

Bray-Curtis 相异性（与所有正常相异性一样）是一种对称度量，它不知道多样性的概念。您可以评估每个站点的多样化程度，但首先您需要告诉我们“多样化”是什么意思（多样性或其他？）。然后，您只需要在计算中使用这些值。

如果您只想查看项目（物种）的数量，以下函数将为您提供下三角的差异（上三角值将与符号开关相同）：

designdist(df[,3:6], "A-B", "binary")

或者，您可以使用逐行统计数据并查看它们的差异。这是 Shannon-Weaver 多样性指数的示例：

H <- diversity(df[,3:6])
outer(H, H, "-")

要获得子集，与 Bray-Curtis 索引类似。

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