PCoA主坐标分析

文献引用：Bioinformatic analysis was performed using the OECloud tools at https://cloud.oebiotech.com.
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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。

参数调整

样本分组信息文件
对结果进行命名用于区分不同的任务，默认为当前工具名称_当前日期时间
样本物种或OTU丰度文件，列为样本名，行为物种名。作图文件例如微生物多样性报告result\2.OTUs\OTUs_stat\OTUs_even.xls（要去掉最后一列），宏基因组报告result\4.Taxonomy\4.1.Abundance\relative_abundance\genus.xls。当选择丰度文件时要选择距离算法。物种丰度表与距离矩阵文件二选一即可，如都不选择会报错。
距离矩阵文件，可以上传微生物常规报告中的矩阵文件，不用选择距离算法，默认即可。作图示例文件如微生物报告中result\5.Beta_Diversity\Distance\bray_curtis_otu_table_even.txt
设置距离矩阵法，默认设置为bray
可选择anosim和adonis方法，默认为NULL
每个组组内至少4个样本时，设置绘制椭圆的置信水平, 默认设置为0.95，在0-1范围内，值越小椭圆面积越小，涵盖的点越集中
每个组组内至少4个样本时，设置绘制椭圆的背景透明度，默认设置为0.2，范围可选：0-1
字体类型，默认"Arial"
字体样式，默认"无"
可选31种色系
图片内样本名称
x轴放大最大值最小值的比例，默认值为1.3
y轴放大最大值最小值的比例，默认值为1.3
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结果与说明

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程序运行出错，报错信息如下：

玩转攻略可点击公众号推文:PCoA分析，与PCA相辅相成的好兄弟


    1. 物种或OTU相对丰度文件

    第一列为物种名，随后为样本分析名，各列对应值为物种在样本中的相对丰度。

                                                   

image.png

  demo数据下载：OTUs.xlsx


    2. 样本分组信息文件

    第一列为样本分析名，第二列为样本的分组名称（注意列名的首字母大写）。

物种丰度表与距离矩阵文件二选一即可，如都不选择会报错。


mapping.png 

  demo数据下载：mapping.xlsx

    3. 距离矩阵文件

  第一行为样本名称，第一列为样本名称（注意样本名称与样本分组信息文件一致）。

物种丰度表与距离矩阵文件二选一即可，如都不选择会报错。

演示文稿1_01.png


demo数据下载：PCoA_binary_jaccard_otu_table_even.xlsx

    1.结果示意图

    图片说明：结果生成pdf、png格式，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，分别提供无标签及添加标签形式。


PCoA_bray_nolable.png

PCoA_bray.png

PCoA 3D图，使用PC1、PC2和PC3分别作为X轴、Y轴和Z轴绘制散点图。

只有大于3个样本才会画3d图。

PCOA_3D_bray.png

(1) 支持格式 txt,csv,xlsx,xls；

(2) 添加置信圈需要每个组组内至少4个样本；

可选配色参考

颜色参考1.png

颜色参考2.png

颜色参考3.png
版本
更新日期更新内容
v2.02021.03.09上线
v2.32021.03.12加入no ellipse图
v2.42021.04.27删除Rplots.pdf
v2.72022.2.24矩阵文件可直接分析，增加调整字体等参数
v3.32022.9.22架构调整，添加3d图模块
v3.42022.10.11添加adonis和anosim分析
v3.62023.02.20统一2d和3d图默认颜色，空行报错问题，3.5版本“-”字符不适配问题。
v3.72023.02.27去掉2d图网格线
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