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CCA一、概述基于对应分析发展的一种排序方法，将对应分析与多元回归分析相结合，每一步计算均与环境因子进行回归，又称多元直接梯度分析。主要用来反映菌群与环境因子之间的关系。RDA是基于线性模型，CCA是基于单峰模型。分析可以检测环境因子、样品、菌群三者之间的关系或者两两之间的关系。RDA或CCA选择原则：先用species-sample资料做DCA分析，看分析结果中Lengthsofgradient的第一轴的大小，如果大于4.0，就应选CCA；如果在3.0-4.0之间，选RDA和CCA均可；如果小于3.0,RDA的结果要好于CCA。二、图的解释二、/allwegene3/project/16s/20180307/180305_M03506_0115_000000000-BMW49-025/LMMIXAA800083-14/AWGT18020201-NJ/all/clean_tag/fa/project/distribution/allwegene3/project/16s/20180307/180305_M03506_0115_000000000-BMW49-025/LMMIXAA800083-14/AWGT18020201-NJ/all/clean_tag/fa/project/distribution做法标准输入：环境因子和样本的数据（注意:样本不是分组），示例如下（表格1env.xls）：样本和关注的种属或otu（topn）丰度的数据，以属水平top20为例(表格2genus.xls)：注意：（1）第一列为样本名称，与上图一致。（源文件相比相对丰度5.result.txt需按行求和排序取top20，转置后成下表）（2）由于之后导入软件直接显示出的名称会过短，使得不同种属名称不易区分，故在属和种的表格输入前需要标注123等数字区分。（3）需要将g__和s__等标识去掉。（一）软件版1.导入数据将上述两个表格导入软件Wcanolmp中，具体方法：打开软件Wcanolmp，将表格2选中复制到excel的粘贴板中，选择save保存，如图：输入保存的文件名称genus如下图即为保存成功。表格1保存方式如上图。最后分别得到属或种或otu和环境因子的dta文件。2模型选择打开canocoforwindows软件，选择File—Newproject如下点击下一步,选择物种所在位置，输入solutionfilename名称，点击下一步直到最后。点击analyze,出现下图，选择savelog则保存下图：选取上图中Lengthsofgradient行中最大的数字进行判定。若小于为3RDA；若大于4为CCA；3和4之间CCA和RDA均可。确定完模型后，点击File—Newproject,选择如下：点击下一步。选择上面生成的物种和环境因子文件，在solution中输入输出文件名称，此示例中为rda模型。选择下一步。选择RDA，一直点击下一步。输入输出文件的名字，点击保存。点击Analyze,然后savelog.贡献率为species-environment第一贡献率为79.2%，第二个贡献率为90.2%-79.2%=11%，第三贡献率为94.5-90.2=4.2%，四贡献率为97.6-94.5=3.1%点击CanoDraw键可以直接打开软件，修改project里的apearrance里的name。选择保存。保存后在横轴的菜单栏里选择Create。若想得到两者之间的关系则选择BiplotsandJoint,显示如下图。根据自己的需求选择Speciesandenvvariables(物种和环境因子),Speciesandsamples（物种和样本）,Samplesandenv（环境因子和样本）若想得到环境因子，物种，样本三者的关系则选择Create—Triplots—withEnvironmentvariables。下面以环境因子，物种，样本三者的关系为例。如下图所示：下面需要对上图进行进一步调整。调整原则：图形上重合的标注需要手动移动开，超出边框的字移动进来字体大小适中，菌名，环境因子名称样本名称显示完整。图中圆圈代表样本，1-12分别是表图例可以移动到图形右侧，或用画图软件另生成图例（具体方法略）。点击右键选择selectsuchlike,selectsimilar后选中按F5来选择相应的字体和大小。选择changtext来改变标注内容。调整后示例如下:图形的保存选择File–Export保存为png和metafile各一张。