百邁客微生物多樣性APP包含30余項分析內容，自上線以來主流程運行35W+次，個性化運行300W+次，為了豐富分析內容，近期我們會持續(xù)對分析內容進行優(yōu)化更新，我們一起來看看本期的新增內容吧。

1.群落結構分析

微生物群落生態(tài)學的一個主要目標是了解構成跨時空物種豐度模式的過程。確定性和隨機性兩種類型的過程會影響群落的聚集。確定性過程與生態(tài)選擇相關，隨機過程包括不可預測的擾動、概率性的散布和隨機的出生-死亡事件等，這些變化不是由環(huán)境決定的適應性結果。通過零模型量化群落的絕對系統(tǒng)發(fā)育距離與隨機系統(tǒng)發(fā)育距離的偏離度，偏離程度越大，群落受確定性因素的影響越大，偏離度越小，群落受隨機性因素的影響越大。通常使用βNTI（最近種間親緣關系指數）以評估不同時空尺度下隨機性和確定性過程對微生物群落組裝的影響。

云平臺上關于群落結構分析的操作非常簡單，打開結題報告后點擊“Beat多樣性分析”中的群落結構分析，選中需要分析的樣品點擊提交，然后可以在分析記錄界面查看分析結果（由于會做999次重復計算，大家耐心等待哦）。

分析結果包含2個表格，分別記錄兩兩樣品之間βNTI和RCbray的值。

其中，| βNTI |>2表示觀察到的兩個群落之間的更替主要由選擇控制，其中βNTI>+2與變量選擇一致，而βNTI<-2表示同質選擇。因此，| βNTI |<2意味著一組群落的更替受擴散限制、均勻化擴散或未消除過程的控制。為了理清這些過程，Raup-Crick矩陣（RCbray）基于群落的標準Bray-Curtis矩陣構建，提供有關所觀察到的流動程度是否明顯偏離預期的信息。這個值等于觀測到的Bray-Curtis和零分布之間的偏差，范圍是-1到+1。| RCbray |<0.95可以解釋為終止過程的影響。反過來，擴散限制加上漂移導致大于預期的周轉率（RCbray>+0.95），而RCbray<-0.95則表明群落組成的周轉率主要受均勻擴散控制。

2.三維PCA/PCoA

PCA/PCoA分析通常使用第一軸和第二軸的信息展示樣品或者分組之間的聚集和差異，當第一軸和第二軸不足以展示組間差異時，我們可以通過三維圖查看前3軸對樣品間差異的影響。打開結題報告后點擊“Beat多樣性分析”中的PCA分析或者PCoA分析，選中樣品或者分組，提交任務后會顯示三維分析結果。

 

本期關于新增個性化就介紹到這里了，后續(xù)還有picrust2、funguild、tax4Fun2、MicroPITA、相關性分析等多項分析內容正在準備上線中，歡迎大家隨時關注！

參考文獻：Jizhong, Zhou, Daliang, et al. Stochastic Community Assembly: Does It Matter in Microbial Ecology[J]. Microbiology & Molecular Biology Reviews, 2017.