Ich habe eine bakterielle OTU-Matrix von verschiedenen Probenpunkten und -zeiten. Für jede Probe habe ich also die Sequenzzählungen über die verschiedenen OTUs hinweg, denen sie zugewiesen wurden.
Ich habe auch eine entsprechende Matrix abiotischer Variablen, einschließlich Temperatur, pH-Wert und die Konzentrationen einer Reihe von Nährstoffverbindungen. Diese Daten wurden gleichzeitig mit den bakteriellen OTUs gesammelt.
Dies ist ein Tutorial , das von den Leuten hinter dem R-Paket „vegan“ geschrieben wurde. Es bietet drei verschiedene Arten der eingeschränkten Ordination. Ich verstehe einfach nicht, was die Unterschiede zwischen diesen sind und was am besten zu meinem Datensatz passen würde. Es gibt nicht viele Ratschläge für diese Art von Dingen, daher wäre jede Hilfe dankbar.
Vielleicht möchten Sie sich Mike Palmers Webseite zur Ordination ansehen, insbesondere den Abschnitt zur eingeschränkten Ordination: http://ordination.okstate.edu/
Der Hauptunterschied zwischen erzwungenen Ordinationstechniken sind die Distanzen, die beibehalten werden. Die Redundanzanalyse (RDA) bewahrt euklidische Distanzen, daher müssen Sie, um sie zu verwenden, Ihre OTU-Tabelle mit einer geeigneten Transformation (z. B. Hellinger) transformieren, wonach eine euklidische Distanzberechnung angemessen ist. Es funktioniert auch am besten, wenn lineare Beziehungen zwischen Umweltvariablen und Artenreaktionen identifiziert werden. Die kanonische Korrespondenzanalyse (CCA) bewahrt die Chi-Quadrat-Distanz, die gewöhnliche Taxa betont, und sucht nach unimodalen Antworten auf Umweltgradienten. Die entfernungsbasierte Redundanzanalyse (dbRDA) akzeptiert jede Entfernungsmatrix, sodass Sie nicht metrische Entfernungen verwenden können, und sucht dann nach linearen Beziehungen mit Entfernungen und Umgebungsvariablen.
Bevor Sie diese Metriken anwenden, müssen Sie ihre Vor- und Nachteile verstehen, und dann müssen Sie eine Entscheidung darüber treffen, welche Kombination aus eingeschränkten Ordinationstechniken und Entfernungsmetriken für die Beantwortung Ihrer Fragen am besten geeignet ist. Dies müssen Sie anhand Ihrer eigenen Frage rechtfertigen, da unterschiedliche Ansätze besser dazu geeignet sind, unterschiedliche Aspekte Ihrer Daten hervorzuheben. Ich empfehle Ihnen dringend, eine Kopie von Legendre und Legendre (2012) zu studieren, um weitere Informationen zu diesen Methoden zu erhalten.
RHA