(R语言微生物统计)NDMS(6海岛样本菌落组成差异分析)

NDMS(6海岛样本菌落组成差异分析）RMarkdown同时考虑g样本间距离，也考虑了样本距离以及物种（OTU）在各样本中的分布，由于参与排序的物种（OTU）种类过多不便全部展示，最终选择展示相对丰度前10的OTU。对6种海岛分组，在作图结果中分别以不同颜色和不同形状的点表示出各个海岛的样品分布，而主要的OTU，在图中对应的坐标位置直接展示其名称。library(vegan)##Loadingrequiredpackage:permute##Loadingrequiredpackage:lattice##Thisisvegan2.5-6library(ggplot2)#读入OTU丰度表otu-read.delim('otu_table.txt',row.names=1,sep='\t',stringsAsFactors=FALSE,check.names=FALSE)otu-data.frame(t(otu))#读入样本分组文件group-read.delim('group.txt',sep='\t',stringsAsFactors=FALSE)#排序，预设2个排序轴nmds1-metaMDS(otu,distance='bray',k=2)##Squareroottransformation##Wisconsindoublestandardization##Run0stress0.105528##Run1stress0.1040736##...Newbestsolution##...Procrustes:rmse0.06087471maxresid0.3256971##Run2stress0.1031258##...Newbestsolution##...Procrustes:rmse0.06291548maxresid0.1345402##Run3stress0.1034751##...Procrustes:rmse0.07168618maxresid0.3111782##Run4stress0.0981403##...Newbestsolution##...Procrustes:rmse0.05269934maxresid0.1191849##Run5stress0.09805335##...Newbestsolution##...Procrustes:rmse0.008165504maxresid0.04672494##Run6stress0.09634152##...Newbestsolution##...Procrustes:rmse0.0539177maxresid0.1241164##Run7stress0.09633623##...Newbestsolution##...Procrustes:rmse0.001961003maxresid0.01055524##Run8stress0.09812873##Run9stress0.09813134##Run10stress0.1076682##Run11stress0.1193605##Run12stress0.1181536##Run13stress0.0981307##Run14stress0.1120948##Run15stress0.1757546##Run16stress0.1139519##Run17stress0.1757548##Run18stress0.1007855##Run19stress0.09633657##...Procrustes:rmse0.001343702maxresid0.007217286##...Similartopreviousbest##Run20stress0.09812785##***Solutionreached#==================================================##提取应力函数值（stress）nmds1.stress-nmds1$stress#提取样本排序坐标nmds1.point-data.frame(nmds1$point)#提取物种（OTU）排序坐标nmds1.species-data.frame(nmds1$species)#简要绘图展示nmds_plot-nmds1nmds_plot$species-{nmds_plot$species}[1:10,]#plot(nmds_plot,type='t',main=paste('Stress=',round(nmds1$stress,2)))#==================================================##读入现有的距离矩阵dis-read.delim('bray.txt',row.names=1,sep='\t',stringsAsFactors=FALSE,check.names=FALSE)#排序#nmds2-metaMDS(as.dist(dis),k=2)#=================================================##提取样本点坐标（前两轴）sample_site-nmds1.point[1:2]sample_site$names-rownames(sample_site)names(sample_site)[1:2]-c('NMDS1','NMDS2')#为样本点坐标添加分组信息sample_site-merge(sample_site,group,by='names',all.x=TRUE)#提取相对丰度top20的OTU坐标（前两轴）otu-read.delim('otu_table.txt',row.names=1,sep='\t',stringsAsFactors=FALSE,check.names=FALSE)otu$sum-rowSums(otu)otu-otu[order(otu$sum,decreasing=TRUE),]species_site-{nmds1.species[rownames(otu[1:10,]),]}[1:2]#整理为与sample_site相同的样式，方便被ggplot2识别species_site$group-rownames(species_site)names(species_site)[1:2]-c('NMDS1','NMDS2')IncludingPlots排序结果中，6个海岛样品中的微生物群落组成具有显著的差异，而其中LS、YC海岛的差异较小，在排序图中明显区分；对于相对丰度top10的OTU来讲，它们在YS和YC海岛样本中的相对丰度显著增大，占据群落的主要地位。