PCoA（principal co-ordinates analysis）是一种研究数据相似性或差异性的可视化方法，通过一系列的特征值和特征向量进行排序后，选择主要排在前几位的特征值，PCoA 可以找到距离矩阵中最主要的坐标，结果是数据矩阵的一个旋转，它没有改变样品点之间的相互位置关系，只是改变了坐标系统。通过PCoA 可以观察个体或群体间的差异。本款小工具基于距离矩阵bray-curtis来寻找主坐标。
1. 物种或OTU相对丰度文件
物种相对丰度文件（tab分割文件）为必填参数。第一行为样本分析名，第一列为物种名，值为物种在样本中的相对丰度。输入文件格式支持txt和xls,xlsx。
示例文件下载：abundance.xlsx
2. 样本分组信息文件（必填）
样本分组信息文件（tab分割文件）为必填参数。第一列为样本分析名，第二列为样本的分组名称（注意表头Group大小写问题）。支持多种文件格式[txt、xls、xlsx]，文件名不允许有空格和特殊字符。
示例文件下载：mapping.txt
1.结果示意图
图片说明：图片说明：横坐标（ PC1 ）和纵坐标（ PC2 ）为样本间差异解释度最大的两个主要坐标，相同颜色为相同分组，一个点即为一个样本，相似的样本会聚在一起。
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