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操作说明
普氏分析(Procrustes Analysis)
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普氏分析(Procrustes Analysis)
操作说明

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c)找到“普式分析(Procrustes Analysis)”,进入作图界面。


1. 说明

普鲁克分析(Procrustes Analysis) 又名普氏分析,是一种用来分析形状分布的统计方法。应用在数据分析中,可以理解为比较两组数据一致性的方法,主要用于表示样品不同方面的数据关联度。在宏基因组测序中, Procrustes分析常用于解释细菌组成与耐药基因的相关性(Fig. 1),细菌与功能基因的相关性;在转录组测序中, Procrustes分析可用于解释基因与表型的相关性等;在物种分类中,普氏分析可以解释不通基因对物种鉴定的一致性(Fig. 2)。

Procrustes分析的过程如下:1)首先对原始数据进行降维;2)通过降维结果分布图进行“中心叠加、大小缩放、图形翻转、形状比较”等变换过程,将两组学数据的样本分布叠加在同一个低维空间,计算点坐标之间的偏差平方和(M2值) ;3)打乱样本点分布,重新计算M2值,基于原始M2值在抽样分布中的出现概率,计算显著性P值。4)计算对应点坐标之间的偏差(称为矢量残差,vector residuals),矢量残差越小代表了两数据集具有更高的一致性。


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2. 上传文件(参见示例文件)

※目前平台仅支持.txt(制表符分隔)文本文件或者.csv文件的文件上传。

平台可对不规范的数据格式进行部分处理,但还是请您尽量按照示例数据的格式调整数据,以便机器可以识别。

a)准备两个数据矩阵(数据形式可参照示例数据,如微生物物种丰度表、OUT表、基因表达量矩阵、代谢物含量表,也可以是测量数据,例如身高、体重、表型等);

b)表格需要带表头和列名,第一行为样本名(如A1、A2、B1、B2…),第一列为各种指标数据名,例如OTU,基因ID、身高、代谢物名称等。

c)请提交.txt(制表符分隔)文本文件或者.csv文件。操作方法为:全选excel中的所有内容(ctrl+A),复制到记事本中,将记事本文件另存后上传该文件。

3.设置参数

3.1 是否对数据进行分组:是否在图中显示分组信息。

来源于不通分组的样品在图中对应不同的颜色,如图:Fig. 3有分组信息,Fig. 4无分组信息。

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a)有分组:可以在绘图区的下方对分组信息进行在线编辑,也可点击“输入分组”手动粘贴分组信息,如图:第一列为因子名称,第二列为因子分类。

b)无分组:直接在图中显示样品内部不同因子的一致性关系。


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3.2 自定义命名1/2:文件1和文件2分别对应的特征名称(在图中显示为圆形和三角形分别对应的名称,如图所示)。

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3.3 配色方案:可根据喜好对图中圆形、三角形、连线的颜色调整,平台提供有几种经典杂志的配色可供选择。


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3.4 字体和图形调整:横纵坐标文字大小、图中样品名字的大小、圆圈和三角形大小、图例大小、连线粗细均可调整,用户可根据需要调整,每次调整后都需要点击运行才可预览图片。

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4. 下载文件

点击“运行”开始作图,等待5-10秒后即可生成结果。点击“下载”保存PDF格式的矢量图。PDF格式的文件可通过矢量图编辑工具进行编辑。

5. 作图后处理

TUTU云平台提供的是PDF格式的矢量图,可通过矢量图处理软件进行编辑和调整(如:文字字体,文字大小,图片分辨率等)。图形处理软件和使用方法可扫描文后的二维码添加本项目产品经理获取。

6. 写作建议

Procrustes analysis was performed on Tutools platform (http://www.cloudtutu.com), a free online data analysis website.

Procrustes analysis displayed significant correlations between ARGs/MGEs and the microbiome. Cadmium (Cd), arsenic (As), zinc (Zn), copper (Cu) and lead (Pb) were responsible for a majority of positive correlations to ARGs when compared to antibiotics.


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