2025-03-26
Highlights
1.三者之间的运用：
交互PCA：单纯探索数据结构（如样本聚类）；
交互RDA：量化环境因子对生物数据的线性影响；
CCA：分析环境因子与生物数据的非线性关系。
2.三者数据预处理差异：
交互PCA：通常只需中心化；
交互RDA：响应变量建议标准化（如Z-score）；
CCA：必须进行Hellinger或卡方转化。
3.三者在云平台的展示：
数据上传的要求各有不同，分析参数和图表可调整项也有区别。
一、核心关联与差异概览
二、图表间的逻辑关系
1. 交互PCA → 交互RDA：从探索到解释
交互PCA是基础方法，仅提取数据最大方差方向（无外部变量约束）
交互RDA=PCA+环境因子回归：在交互PCA排序空间中强制加入解释变量的约束条件
2. 交互RDA → CCA：从线性到非线性
当响应变量（如物种数据）存在"弓形效应"（非线性梯度）时：RDA可能低估长生态梯度的影响。
3.方法选择决策树
三、实际应用中的典型场景
1. 选择交互PCA
目标：单纯探索数据结构（如样本聚类）
案例：
基因表达数据的无监督降维
质控分析中的异常样本检测
2. 选择交互RDA
目标：量化环境因子对生物数据的线性影响
案例：
土壤pH如何线性影响细菌群落组成
实验批次对转录组数据的线性偏移
3. 选择CCA
目标：分析环境因子与生物数据的非线性关系
案例：
沿海拔梯度变化的物种更替（存在阈值效应）
极端pH环境下微生物群落的非线性响应
四、关键注意事项
1. 数据预处理差异：
交互PCA：通常只需中心化
交互RDA：响应变量建议标准化（如Z-score）
CCA：必须进行Hellinger或卡方转化
2. 解释率对比：
交互RDA / CCA可计算环境因子的方差解释率（如Adj.R²=0.3表示30%变异由环境解释）
交互PCA的轴仅代表数据固有变异
3. 图表解读技巧：
箭头夹角：锐角=正相关，钝角=负相关（交互RDA / CCA）
样本距离：反映群落相似性（三者通用）
五、图表可调整参数
下图展示交互PCA的参数调整示意，更多可调整内容，欢迎去云平台去体验。
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