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微生物群落研究怎么用好散点图?

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中华鲟

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发表于 2020.10.23 09:30:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 基迪奥-Jt桃 于 2020.10.23 09:30 编辑

作为β多样性分析的核心,PCoA、NMDS等降维分析结果通常使用散点图进行展示。如图1,在二维平面上以若干个点表示样本,不同颜色区分不同分组,通过同组样本点间的距离判断组内样本重复性,通过组间样本点距离判断分组间数据差异程度。散点图同样有许多可调整参数,使用这些高阶参数能够更清晰直观地展示结果数据。

图1 散点图示例

外围连线

当我们的样本点较多的时候,逐个观察每个点并分析组内与组间距离非常的麻烦,不利于我们快速判断数据分布规律。这时很多文献就会尝试将样本点的外围连接起来,划定样本形成的空间区域,基于样本分布空间的间隔、重叠程度等展示组间组内样本分布规律(图2)。

图2 NMDS外围连线示例

特殊的,如图3,该文章还将外围连线灵活用于多重分组的比较。图中a和b都是nirS测序数据的NMDS分析,可以看出a、b的样本点完全一样,但是被连成了两种区域,怎么回事呢?

因为研究探讨了2组变量,一个变量为土壤区域,对应a图,呈现不同区域的土壤,菌群结构区分开。另一个变量为施肥类型,对应b图,呈现施肥类型也会影响菌群结构。类似的,c和d是nirK测序数据的NMDS分析,外围连线含义与a、b一致。

一般多重分组,文献最常用的是形状和颜色,比如颜色表示肠道微生物样本的性别特征,形状表示样本国家特征。但图形对比就不够直观清晰,像图3这样的处理,你学会了吗?

图3 NMDS样本外围连线示例[1]


95%置信椭圆


除了直接将样本点外围连接起来,复杂点的,很多文献还会绘制每个分组的置信椭圆(图4),通过观察椭圆的大小判断分组重复性强弱,通过判断不同椭圆间的重叠程度判断组间样本相异程度。

一般绘制95%的置信椭圆是根据组内样本坐标数据构建的置信区间,之后计算出对应置信椭圆中心坐标及长短轴长度进行椭圆绘制。R语言中可以采用ggplot包的stat_ellipse()函数进行置信椭圆的计算与绘制。

图4 散点图95%置信椭圆示例

质心+误差棒

当分组比较多,样本重复也多时,图形整体会比较杂。可以尝试不关注组内样本重复性,侧重展示分组间距离差异,即采用质心+误差棒的形式展示。如图5所示,其中每个点表示分组的质心(各样本点横、纵坐标的均值),每个点上标注了分组的误差范围(各样本点横、纵坐标数据的标准差)。通过这种形式的图表,可以有效简化数据并突出展示重点信息。直接观察点之间的距离就能判断组间样本的数据差异性程度,再通过误差棒粗略展示样本重复性。

图5 散点图(质心+误差棒)示例

相同的,外围连线、椭圆等也可以灵活应用在PCA、CCA、RDA等散点图中(图6)。
图6 CCA置信椭圆示例

三维散点图

三维散点图展示分两种情况,一种是用三个平面,即PCo1+PCo2、PCo1+PCo3、PCo2+PCo3,在文献中也时常看到排列3个平面,展示样本分布规律。第二种就是三维立体空间图(图7)。一般二维图形就可以非常清晰的展现样本分布规律,什么情况下需要展示三维呢?想了想,主要有以下几个方面大家可以考虑:

1)最直观的,三维看起来,空间立体效果更强,貌似更高大上一点呢;

2)比较重要的,我们说轴解释度代表对总变异的解释度,二维能解释的,就是前两个维度之和,数值越大,表示二维平面的代表性、呈现效果更好。但是……万一数值比较小呢?有一种策略就是再加一个维度。两个维度只能解释50%,三个维度说不定就有70%了呢。那就说明,三维空间的样本分布与真实数据的分布更接近

3)从样本分布效果上,如果二维平面上的区分效果不是很理想,有可能在三维立体空间,旋转不同的角度,能找到区分度更好的一种展示方式(图7)。或者为了更充分的展示数据分布规律,可以对三维空间不同的面都展示,类似主视图、俯视图、左视图的效果。

图7 三维NMDS示例[1]

小结

散点图等常见图形展示的形式十分多样,有各自的高阶绘图参数,这些参数可以帮助我们更加直观、深入地分析、展示目标数据。结合具体的展示目标可以灵活调整相关绘图参数,让图形更加贴合数据分析的结果的重点内容。

绘图工具

以上图形均可以在Omicshare平台进行绘制,所有基础绘图参数、高阶绘图参数点击鼠标就能够实时调整,省去学习、修改代码的时间。

动态PCoA图形工具:
https://www.omicshare.com/tools/home/report/reportpcoa2.html

动态NMDS图形工具:

https://www.omicshare.com/tools/home/report/reportnmds.html

动态CCA图形工具:

https://www.omicshare.com/tools/home/report/reportcca.html

动态RDA图形工具:

https://www.omicshare.com/tools/home/report/reportrda.html

文末福利

本周六、周日(10月24-25日)基迪奥微生物产品小组成员将参加2020年中国微生物学会学术年会(成都),届时欢迎各位老师、同学前来基迪奥展台“接头”,我们预备了一份小惊喜给大家。

参考文献
[1] Shengpeng Houa. Structure and assembly cues for rhizospheric nirK- and nirS-type denitrifier communities in long-term fertilized soils. 2019. Soil Biology and Biochemistry.
[2] Whitman T, Neurath R, Perera A, et al. Microbial community assembly differs across minerals in a rhizosphere microcosm. Environ Microbiol. 2018;20(12):4444-4460. doi:10.1111/1462-2920.14366

本文作者:基迪奥-阿拉雷



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帝王蝶

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非常好,学习了
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中华鲟

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