R腳本-多元環(huán)境相似面分析和最不相似分析

對(duì)于多元環(huán)境相似面分析和最不相似分析，需要用到R語言中的vegan包。

首先，我們需要準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)，假設(shè)我們有一個(gè)數(shù)據(jù)框data，其中有多個(gè)環(huán)境因子和多個(gè)物種信息。我們可以通過以下代碼導(dǎo)入數(shù)據(jù)：

復(fù)制代碼

library(vegan)

data <- read.csv("data.csv", header = T)

接下來，我們可以進(jìn)行多元環(huán)境相似面分析。假設(shè)我們有兩個(gè)環(huán)境因子：溫度和濕度。我們可以使用以下代碼：

復(fù)制代碼

# 構(gòu)建環(huán)境數(shù)據(jù)框

env <- data.frame(datatemperature,datatemperature, datatemperature,datahumidity)

colnames(env) <- c("temperature", "humidity")

# 進(jìn)行多元環(huán)境相似面分析

envsim <- envfit(data, env, perm = 999)

上述代碼中，我們首先將溫度和濕度兩個(gè)環(huán)境因子作為一個(gè)環(huán)境數(shù)據(jù)框env，然后使用envfit函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多元環(huán)境相似面分析。其中，perm參數(shù)表示進(jìn)行999次置換檢驗(yàn)。

接著，我們可以繪制多元環(huán)境相似面圖，使用以下代碼：

復(fù)制代碼

plot(data, type = "n")

points(data, col = "gray", pch = 1)

ord <- scores(data, display = "sites", choices = c(1, 2))

text(ord, labels = rownames(data), cex = 0.8, col = "gray")

plot(envsim, display = "vectors", col = "red", add = T)

上述代碼中，我們使用scores函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主坐標(biāo)分析，然后使用text函數(shù)將樣本名稱添加到圖中。最后，我們使用plot函數(shù)繪制多元環(huán)境相似面圖，并使用add參數(shù)將結(jié)果添加到主圖中。

接下來，我們可以進(jìn)行最不相似分析。假設(shè)我們有三個(gè)物種：A、B和C。我們可以使用以下代碼：

復(fù)制代碼

# 構(gòu)建物種數(shù)據(jù)框

species <- data.frame(dataA,dataA, dataA,dataB, data$C)

colnames(species) <- c("A", "B", "C")

# 進(jìn)行最不相似分析

dis <- vegdist(species, method = "euclidean")

mds <- cmdscale(dis)

# 繪制最不相似分析圖

plot(mds, type = "n", xlab = "Axis 1", ylab = "Axis 2")

text(mds, labels = rownames(species), cex = 0.8, col = "gray")

points(mds, col = "red", pch = 19)

上述代碼中，我們首先將A、B和C三個(gè)物種數(shù)據(jù)構(gòu)建成一個(gè)物種數(shù)據(jù)框species。然后，使用vegdist函數(shù)計(jì)算物種之間的歐氏距離，并使用cmdscale函數(shù)進(jìn)行最不相似分析。最后，使用plot函數(shù)繪制最不相似分析圖，并使用text函數(shù)添加樣本名稱，使用points函數(shù)將結(jié)果添加到主圖中。

以上就是關(guān)于多元環(huán)境相似面分析和最不相似分析的R腳本。

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