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  • 2021-02-26 15:11:57

    NMDS分析:
    非度量多维尺度分析(Non-metric multidimensional scaling,NMDS)是一种将多维空间的研究对象简化到低维空间进行定位,分析和归类,同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。一般用组间样本的秩次(数据排名rank order)上的差异来定义距离。
    NMDS图形常用作微生物群落研究的β分析。

    NMDS侧重反映距离矩阵中数值的排序关系,弱化数值的绝对差异程度。在多样本、物种数量多的情况下(相对于数值间的差异,可进行排序的数量更大),NMDS模型能更准确地反映出距离矩阵的数值排序信息。**因此当样本或者物种数量过多的时候使用NMDS会更加准确。

    检验NMDS 分析结果的优劣用胁强系数(Stress)来衡量。NMDS图形通常会给出该模型的stress值,用于判断该图形是否能准确反映数据排序的真实分布。通常认为 stress<0.2 时可用 NMDS 的二维点图表示,其图形 有一定的解释意义;当 stress<0.1 时,可认为是一个好的排序;当 stress<0.05 时,则具有很好的代表性。

    NMDS图形类型为散点图,图形中的点代表样本,不同颜色/形状代表不同的样本分组信息。同组间样本点距离远近说明了样本的重复性强弱,分组样本的远近则反应了组间样本距离在秩次(数据排名)上的差异。

    横纵坐标轴含义:NMDS是距离值的秩次(数据排名)信息的评估,图形上样本信息仅反映样本间数据秩次信息的远近,而不反映真实的数值差异,横纵坐标轴并无权重意义,横轴不一定比纵轴更加重要。

    以一篇发表文章中的示图为例:
    在这里插入图片描述

    用红色正方形表示对组组正常喂养婴儿粪便样本,蓝色三角形表示添加益生菌组喂养婴儿粪便样本。使用非度量多维尺度法(NMDS)对样本进行属水平聚类,表明益生菌补充喂养婴儿和对照组之间的微生物群分布存在明显差异。并且,在图中加入黑色箭头表示相应的差异显示驱动物种。
    (Alcon-Giner C, Dalby MJ, Caim S, Ketskemety J, Shaw A, Sim K, Lawson MAE, Kiu R, Leclaire C, Chalklen L, Kujawska M, Mitra S, Fardus-Reid F, Belteki G, McColl K, Swann JR, Kroll JS, Clarke P, Hall LJ. Microbiota Supplementation with Bifidobacterium and Lactobacillus Modifies the Preterm Infant Gut Microbiota and Metabolome: An Observational Study. Cell Rep Med. 2020 Aug 25;1(5):100077. doi: 10.1016/j.xcrm.2020.100077. PMID: 32904427; PMCID: PMC7453906.)

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  • 1.什么是NMDS分析? ​ 人眼一般能感知的空间为二维和三维。高维数据可视化的重要目标就是将高维数据呈现于二维或三维空间中。高维数据变换就是使用降维度的方法,使用线性或非线性变换把高维数据投影到低维空间,...

    1.什么是NMDS分析?

    ​ 人眼一般能感知的空间为二维和三维。高维数据可视化的重要目标就是将高维数据呈现于二维或三维空间中。高维数据变换就是使用降维度的方法,使用线性或非线性变换把高维数据投影到低维空间,去掉冗余属性,但同时尽可能地保留高维空间的重要信息和特征。

    ​ 非度量多维标度(NMDS)分析,是PCoA的非度量替代方法。NMDS是一种将多维空间的研究对象(样本或变量)简化到低维空间进行定位、分析和归类,同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。NMDS需要在一开始就要指定维度(轴)的数量,如预设2-3个排序轴,计算过程中将根据已定义好的轴数分配对象坐标。而PCoA则基于特征向量提取,维度(轴)的数量由数据集的固有属性决定(对象数-1),获得样方排序后再根据特征值等信息自定义确定选择的轴数。

    ​ 本文我们就来讨论一下如何做NMDS分析以及如何对其进行解读。

    2.分析前的数据准备

    需要2个文件,demo数据可以在https://www.bioladder.cn/shiny/zyp/bioladder2/demoData/NMDS/NMDS.zip下载。

    2.1 NMDS数据

    数据来源一般是搜库结果定量表。包含2个维度的数据,一般情况下,每一行是一个基因,每一列是一个样本。

    image-20220311155252798

    2.2 分组数据(可选)

    行名的名称和个数要和之前的NMDS数据保持一致,列名为分组名称,可以包含不止一个分组。

    image-20220311155317626

    3. R语言怎么画NMDS

    # 加载R包,没有安装请先安装  install.packages("包名") 
    library(ggplot2)
    library(ggbiplot)
    
    # 读取NMDS数据文件
    df = read.delim("https://www.bioladder.cn/shiny/zyp/bioladder2/demoData/NMDS/data.txt",# 这里读取了网络上的demo数据,将此处换成你自己电脑里的文件
                    header = T,    # 指定第一行是列名
                    row.names = 1  # 指定第一列是行名
                    )
    df=t(df) # 对数据进行转置,如果想对基因分组则不用转置
    
    # 读取样本分组数据文件
    dfGroup = read.delim("https://www.bioladder.cn/shiny/zyp/bioladder2/demoData/NMDS/sample.class.txt",
                    header = T,
                    row.names = 1
    )
    
    # NMDS计算
    NMDS_result <- prcomp(df,
                         scale=T  # 一个逻辑值,指示在进行分析之前是否应该将变量缩放到具有单位方差
                         )
    
    # 绘图
    ggbiplot(NMDS_result, 
             var.axes=F,            # 是否为变量画箭头
             obs.scale = 1,         # 横纵比例 
             groups = dfGroup[,1],  # 添加分组信息,为分组文件的第一列
             ellipse = T,           # 是否围绕分组画椭圆
             circle = F)+ 
    geom_text(                      # geom_text一个在图中添加标注的函数
              aes(label=rownames(df)),   # 指定标注的内容为数据框df的行名
              vjust=1.5,            # 指定标记的位置,vjust=1.5 垂直向下1.5个距离。   负数为位置向上标记,正数为位置向下标记
              size=2                # 标记大小
      )
    
    # 更多请 ?ggbiplot 获取帮助
    

    4.BioLadder生信云平台在线做NMDS分析

    不想写代码?可以用BioLadder生信云平台在线绘制NMDS。

    网址:https://www.bioladder.cn/web/#/chart/71

    image-20220321110626041

    展开全文
  • Question 1:什么是NMDS分析? 非度量多维标度(Non-metric Multidimensional Scaling,NMDS)是一种将多维空间的研究对象(样本或变量)简化到低维空间进行定位、分析和归类,同时又保留对象间原始关系的数据分析...

    Question 1:什么是NMDS分析?
    非度量多维标度(Non-metric Multidimensional Scaling,NMDS)是一种将多维空间的研究对象(样本或变量)简化到低维空间进行定位、分析和归类,同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。

    Question 2:NMDS与其他降维方式有什么区别?
    PCA基于线性模型,仅适用于物种少,环境因素、物种丰度波动变化小的情况。PCoA与NMDS用于反映样本距离矩阵关系,不同点在于NMDS更侧重反映距离矩阵中数值的排序关系,弱化数值的绝对差异程度。在多样本、物种数量多的情况下(可进行排序的数量更大)。NMDS都使用样本相似性距离矩阵进行降维排序分析,但NMDS侧重反映距离矩阵中数值的排序关系,当样本或者物种数量过多的时候使用NMDS会更加准确。NMDS图形常用作微生物群落研究的β分析。

    Question 3:如何不使用R语言绘制NMDS分析图?
    小编和他的小伙伴们开发了一个在线的作图小网站——云图图(https://www.cloudtutu.com/#/index,免费的哦~),操作步骤如下:
    ①登录网址:https://www.cloudtutu.com/#/index(推荐使用360或者谷歌浏览器)
    ②输入用户名和密码(小编已经为大家填好了,如果不显示可添加文末二维码添加小编获取),输入验证码后即可登录,无需注册,直接使用,不必担心隐私泄露,是不是诚意满满~
    ③登录后在工具一栏(全部分析)里找到NMDS分析,点击进入;
    ④请按照界面右侧的说明书或者下文进行操作,即可在2分钟内获得一张精美的NMDS分析图喽~
    话不多说,我们开始行动吧~

    Step 1:上传数据
    ※目前平台仅支持.txt(制表符分隔)文本文件或者.csv文件的文件上传。
    平台可对不规范的数据格式进行部分处理,但还是请您尽量按照示例数据的格式调整数据,以便机器可以识别。
    a)准备一个数据矩阵(形式参照示例数据,如微生物OTU表、物种丰度表、基因表达量矩阵、代谢物含量表,也可以是测量数据,例如身高、体重、表型等);
    b)表格需要带表头和列名,第一行为样本名,第一列为各种指标名(如代谢物名称、OTUID、genus等)。
    c)请提交txt(制表符分隔)文本文件或者.csv文件。操作方法为:全选excel中的所有内容(ctrl+A),复制到记事本中,将记事本文件另存后上传该文件。
    在这里插入图片描述
    ※传完文件后一定要填写说明书下方的分组信息!否则无法绘图。

    Step 2:调整参数

    2.1方法选择:本平台提供了4种加权方法:bray、jaccard、gower、altgower。
    2.2 横/纵坐标字体大小:根据需求酌情选择。
    2.3 元素大小:图中代表样品的图表的大小。
    2.4 是否添加椭圆:
    椭圆一:按照正常计算方式得到分组椭圆(有些结果可能无法添加分组椭圆)
    椭圆二:对无法正常添加分组椭圆的数据强行添加分组椭圆。
    否:不添加分组椭圆
    2.5 椭圆的粗细:调节椭圆边界线条的宽度
    2.6 是否显示标签:是否在元素旁边显示样品名称。
    2.7 分组信息:整个页面的右下角(图片的下方)
    需要对所有样品进行分组,本网站支持在线修改分组名称和样品名称的功能。

    Step 3:下载文件
    根据个人需求进行参数调整后点击运行后等待5-10秒即可下载结果,平台提供PDF格式的矢量图下载。
    在这里插入图片描述

    Step 4:作图后处理

    TUTU云平台提供的是PDF格式的矢量图,可通过矢量图处理软件(Inkscape或AI)进行编辑和调整(如:文字字体,文字大小,图片分辨率等)。图形处理软件和使用方法可扫描文后的二维码添加小编微信获取。

    写作建议

    NMDS analysis was performed on Tutools platform (http://www.cloudtutu.com), a free online data analysis website.
    在这里插入图片描述
    尊敬的用户,如果图图云平台在您的科研中有幸提供了些许帮助,我们期望您能在方法学或者致谢中提及我们,引用方法如下:XXXX analysis was performed on Tutools platform (https://www.cloudtutu.com), a free online data analysis website. 目前平台还处于测试阶段,使用过程中有任何疑问或者报错欢迎随时联系小编反馈。您的反馈和建议是我们最大的动力~

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  • NMDS分析

    2020-12-22 21:44:24
    非度量多维尺度法[1]是一种将多维空间的研究对象(样本或变量)简化到低维空间进行定位、分析和归类,同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。适用于无法获得研究对象间精确的相似性或相异性数据,仅能得到他们之间...

    非度量多维尺度法[1]是一种将多维空间的研究对象(样本或变量)简化到低维空间进行定位、分析和归类,同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。适用于无法获得研究对象间精确的相似性或相异性数据,仅能得到他们之间等级关系数据的情形。其基本特征是将对象间的相似性或相异性数据看成点间距离的单调函数,在保持原始数据次序关系的基础上,用新的相同次序的数据列替换原始数据进行度量型多维尺度分析。换句话说,当资料不适合直接进行变量型多维尺度分析时,对其进行变量变换,再采用变量型多维尺度分析,对原始资料而言,就称之为非度量型多维尺度分析。其特点是根据样本中包含的物种信息,以点的形式反映在多维空间上,而对不同样本间的差异程度,则是通过点与点间的距离体现的,最终获得样本的空间定位点图。

    输入:

    样本距离矩阵文件,由分析模块"Generate distance matrix from OTU Table in biom format"生成。

    Bio1 Bio2 Bio3 Bio4 Bio5

    Bio1 0       0.1984      0.238883 0.222763 0.259351

    Bio2 0.1984      0       0.127324 0.153768 0.160351

    Bio3 0.238883 0.127324 0       0.194398 0.147496

    Bio4 0.222763 0.153768 0.194398 0       0.20812

    Bio5 0.259351 0.160351 0.147496 0.20812    0

    样品分组信息表(可选):

    Bio1 G1

    Bio2 G1

    Bio3 G1

    Bio4 G1

    Bio5 G2

    Bio6 G2

    Bio7 G2

    Bio8 G3

    Bio9 G3

    Bio10        G3

    其他参数默认。

    输出:

    nmds_sites.xls:记录了样本在坐标空间中各个维度上的位置;

    nmds_plot.pdf:NMDS分析图。

    示例:NMDS分析图

    注:不同颜色或形状的点代表不同环境或条件下的样本组。

    软件及算法:R语言(v2.12.1)vegan包(v2.0-1)中的NMDS分析与作图。

    相关文献如下所示:

    [1] Magali Noval Rivas, PhD, Oliver T. Burton, et al. A microbita signature associated with experimental food allergy promotes allergic senitization and anaphylaxis. The Journal of Allergy and Clinical Immunology.Volume 131, Issue 1 , Pages 201-212, January 2013.

    Faith, D. P, Minchin, P. R. and Belbin, L. (1987). Compositional dissimilarity as a robust measure of ecological distance. Vegetatio 69, 57–68.

    Minchin, P.R. (1987) An evaluation of relative robustness of techniques for ecological ordinations. Vegetatio 69, 89–107.

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nmds分析