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操作说明
方差分解分析Variance Partitioning Analysis (VPA)
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方差分解分析Variance Partitioning Analysis (VPA)
操作说明

HUa)登录TUTU云平台(https://www.cloudtutu.com/#/login)点此登录;

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c)找到“VPA”进入作图界面。



1. 说明:

VPA,全称Variance Partitioning Analysis,方差分解分析,该分析的目的是确定指定的环境因子对群落结构变化的解释比例。配合 RDA/CCA 使用,用于定量分析不同环境因子对微生物群落物种或功能变化影响的解释度。VPA 分析量化两组或多组(2~4 组)环境因子 变量对响应变量(如菌群变化)的单独解释度与共同解释度。

在进行VPA时,首先就要对这些环境因子进行一个分类,然后在约束其它类环境因子的情况下,对某一类环境因子进行排序分析,这种分析也成为偏分析,即partial CCA/RDA。在对每一类环境因子均进行偏分析之后,即可计算出每一个环境因子单独以及不同环境因子相互作用分别对生物群落变化的贡献。

应用举例:The contribution of edaphic, geographic, and climatic variables to archaeal community variation is illustrated with a modified variation partitioning diagram (Fig. 2b). The complete set of all variables together explained 26.2% and 25.3% of the variation in the archaeal communities of maize and rice soils, respectively, with edaphic properties clearly contributing most. Geographic factors contributed a larger proportion of variation relative to edaphic factors to the archaeal β-diversity of rice soils (43.5%) than that of maize soils (34.6%). (Environmental filtering drives distinct continental atlases of soil archaea between dryland and wetland agricultural ecosystems)


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。


注:环境因子的文件,需要将多个表格合并为一个表格后上传。

       微生物的丰度文件


a) 数据文件整理:将多个数据矩阵合并为一个数据矩阵,使得第一列为样品名称,第一行为元素名称,如:土壤理化性质+气候条件+污染物浓度等等组合,操作流程如下:

表1:土壤理化性质

表2:气候条件

表3:污染物浓度

将表1、2、3合并为表4:


b) 微生物丰度表格整理:第一列为物种名,第一行为样品名称。


3) 分组信息:

注意:※需要对数据文件中数据进行分组,每个分组对应韦恩图一个圆圈,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。


4. 下载文件

根据个人需求进行参数调整后点击运行,平台提供PDF格式的矢量图下载,表格文件可以用于后续分析使用。

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(Inkscape或AI)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微信获取。

6.   写作建议

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

The contribution of edaphic, geographic, and climatic variables to archaeal community variation is illustrated with a modified variation partitioning diagram (Fig. 2b). All the variation partitioning fractions were significant in an ANOVA permutation test (p < 0.01), and the complete set of all variables together explained 26.2% and 25.3% of the variation in the archaeal communities of maize and rice soils, respectively, with edaphic properties clearly contributing most. Geographic factors contributed a larger proportion of variation relative to edaphic factors to the archaeal β-diversity of rice soils (43.5%) than that of maize soils (34.6%). (Environmental filtering drives distinct continental atlases of soil archaea between dryland and wetland agricultural ecosystems)

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