2021-03-22
对于QIIME 2云分析，我们悉心整理了各个分析模块中的热点分析内容，推出了“5分钟小课堂系列”。此前已带来了第1讲（点击查看），对物种组成分析和Alpha多样性分析两大模块进行了解读。今天我们将对Beta多样性分析进行解读，希望可以帮助大家更好地理解微生物组测序分析的结果哦~
Beta多样性分析主要用于比较各样本中微生物群落整体结构的差异。通过QIIME 2云分析，我们共计算了4种常见的Beta多样性距离，每种距离可用于Beta多样性分析，但都有针对性的应用场景。对于这4种距离的介绍，可以参见“附录 / 附表 / Beta多样指数简介”：
具体的分析内容，主要包括PCoA分析、NMDS分析、层次聚类分析和组间差异分析：
1、距离矩阵与PCoA分析
PCoA分析中即我们常见的主坐标分析，一般通过二维或三维散点图来进行展示。图中，每个点代表一个微生物群落样本，不同样本或分组用不同颜色/图形表示，点与点在坐标轴上的投影距离越远，则对应两个群落样本中的整体组成结构差异越大。同时，坐标轴括号中的百分比，代表了对应的坐标轴所能解释的样本差异数据（距离矩阵）的比例。
比如下图中A组与B组的群落样本，在PCoA1轴上的投影距离较远，但在PCoA2轴上的投影距离很近，表明两组群落样本在第一轴的维度上具有较大差异，但在第二轴的维度上却很相似；第一轴解释了约22.2%的样本间差异，而第二轴则解释了约18.3%的样本间差异。
当然，我们也可以通过QIIME 2专有的QZV文件，在网站中（https://view.qiime2.cn/）实现三维可视化展示（具体操作可参见：【派森诺基因云】一文读懂QZV，一键玩转3D-PCoA！点击查看）。
2、NMDS分析
NMDS分析即非量度多维尺度分析，与PCoA相似，每个点代表一个群落样本，不同样本或分组用不同颜色/图形表示。与PCoA不同的是，NMDS分析不用参考投影距离，而是直接通过样本之间直线距离的远近，衡量群落组成结构的差异大小。因此，可近似认为两点之间的距离越近（远），表明两个样本中微生物群落的整体组成结构差异越小（大）。
另外，图片上方的Stress值表明分析结果的应力值，可用于衡量分析结果的可靠性。一般而言，当Stress值小于0.2时，NMDS分析的结果较可靠。
3、层次聚类分析
层次聚类分析由左右两部分组成：左图代表群落样本的层次聚类树图，右图代表物种组成的堆叠柱状图。
左图中，样本根据彼此之间的相似度聚类，样本间的分支长度越短、聚类效果越好，则两样本的群落整体组成结构越相似；右图默认显示丰度排名前10（或分析时自定义的个数）的属水平（或分析时自定义的分类水平）微生物组成，丰度越高，柱子长度越长。下图示例中，A、B、C三组样本分别聚类形成三个分枝，表明三组群落样本的整体组成结构有明显差异；同时，A组样本中，A02和A05样本，与组内其它样本的整体组成结构有较大不同，形成了独立的聚类分枝。而右图的物种组成，则从优势物种丰度分布的角度，进一步展现了上述的群落组成结构差异。
4、组间差异分析
组间差异分析用于比较组内差异与组间差异。具体而言，组内差异指的是指定分组内的群落样本之间的距离大小，组间差异是指该分组内的群落样本，与其余各分组的样本间的距离大小。距离值通过箱线图进行展示，以体现各组内/组间比较的差异大小。箱的上下端线代表上下四分位数（Interquartile range，IQR）；箱中的横线代表中位数；箱外延伸的上下触须的边缘，对应1.5倍的IQR范围之内的极值（最大值和最小值）；在触须边缘外部的点，表示离群的异常值。
图形上方可以指定组内/组间比较所需参考的分组。图中，第一个箱线图代表组内差异，中位线越低、触须越短，则表明组内差异越小、组内群落样本的重复性越好。其余箱线图则代表指定分组与其余各分组间的组间差异，中位线越高，表明组间差异越大（一般而言，一个理想的研究设计，应当是组内差异显著小于组间差异的）。
同时，我们也提供组间两两差异比较的P值与Q值，P值或Q值小于0.05时，一般认为有统计学意义的显著性。
以上就是今天给大家介绍的云分析结果解读哦~一般而言，不同的分析手段获得的结果，可能有所差异，因此还是建议大家可以多种方法都尝试比较，选择较为理想的分析结果进行展示。当然，分析结果和作图效果的好坏，很大程度上还是取决于微生物群落本身的特性哦~
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