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箱線圖 箱形圖（Box-plot）又稱為盒須圖、盒式圖或箱線圖，是一種用作顯示一組數據分散情況資料的統計圖。因形狀如箱子而得名。在宏基因組領域，常用於展示樣品組中各樣品Alpha多樣性的分布 第一種情況，最大或最小值沒有超過1.5倍箱體範圍 第二種情況，最大或最小值超過1.5倍箱體範圍，外位延長線外，即異常值(outliers) Alpha多樣性 知識背景：Alpha多樣性計算方法 常見的豐度估計方法有Shannon, Chao1和Observed OTU和PD whole tree等。我最喜歡用Observed OTU結果為整數，但只有物種種類信息，沒有豐度信息，數值範圍一般為幾百至幾千不等，範圍很大，與研究對象有關；大家最常用的Shannon index 數值為1-10左右的小數，是綜合物種數量和豐度兩個層面的結果；Chao1是根據出現1/2次的OTU來估算總體；還有PD whole tree是考慮物種進化關系權重，認為分類學上非常上近的物種存在一定相關性；詳細計算方法見：Alpha diversity measures 示例1 http://www.pnas.org/content/112/8/E911.short 這篇文章分析了水稻根不同區域的細菌組成，16S分析文章較系統的作品，兩年被引用147次，推薦閱讀 圖1.B 箱線圖展示樣品內的多樣性(Alpha diversity) - 圖中元素解釋

Y軸標簽Estimaated species Richness代表估計的物種豐富度信息，刻度範圍從0-2000可能代物OTU數量，高低對應物種豐富度即數量的高低；根據我的理解Y軸的刻度應為Observed OTU(即直接統計測序樣品中按97%聚類16S的種類，雖然作者説是Shannon)；
X軸將標簽放在了上方(更常見位於下方)，分別代表三個地區，作者采用按地區先分組，因為不同地區環境差異較大，一般先把主要差異因素分開；其次，這篇文章更關註的是水稻不同部分的微生物組，不是部分要在同一地點下進行比較才是單因素變化的分析；
右側圖例表示不同取樣位置：從上到下分為土(Bulk Soil)、根際(Rhizosphere)、根表(Rhizoplane)和根內(Endosphere)四類，對應圖中每個地區中箱體的不同顏色；
圖中顏色箱體代表該組數據中間50%的分布區間，中間線為中位數，上下延長線端點分兩種情況：如果範圍小於1.5倍箱體則為最大或最小值；否則最遠為1.5倍箱體長度的線。
圖表意義：從不同地區看，可以看到多樣性差別，代表土壤和環境條件可以影響微生物組；從取樣的不同部分看，發現多樣性差別極大，且不同地區有相同趨勢；
圖觀察規律或結論：從根際-根表-根內，細菌的多樣性逐漸下降的。不同地區的差別小於不同部分的差別。

示例2 Beckers, B., et al. (2017). Microbiome 5(1): 25. 這篇文章分析了白楊樹不同區域的細菌組成和差異，16S分析中非常中規中矩，而且沒有任何後續實驗，但在今年還能發這麽好的雜誌，大家可以分析一下原因 圖2. 箱線圖展示細菌群體的Alpha多樣性。四個箱體分別代表根際土(Rhizosphere soil)、根內生菌(Root endosphere)、莖內生菌(Stem endosphere)、葉內生菌(Leaf endosphere)。 - (A) 采用Observed OTUs方法估計OTU豐富度(richess)，即有多少物種； - (B) 采用Pielou方法估算OTU的均勻度(evenness)，即各OTU相對豐度間關系；是一種常見enenness指數算法，計算方法是將Shannon-Wiener熵除以OTU數量的自然對數；一般生態學領域比較關註，功能研究者更關註最終的差異OTU； - (C) 使用反向Simpson指數計算多樣性(diversity)，是mothor中的方法，來自dominance指數的變形，而dominance計算為每個OTU比例平方再求合，與shannon的方法類似，原理是想用一個數代表整體群體中每個OTU的數量和豐度信息(richness和evenness)，我更常用Shannon方法； - 差異分析：整體上使用ANOVA統計，存在顯著差異，P<0.0001；圖中字母代表組間組間Turkey兩兩比較的結果，相同字母的箱體代表組間無顯著差異，而不同字母組間存在顯著差異；有時會出現同一組出現2個字母的情況，是一種過渡狀態，與這兩個組均無顯著差異。 - 圖片優點：(A) Observed OTU數量展示使用了截斷圖，因為根際土中微生物數量是非常大的，而內生菌種類很少，使用截斷圖減少圖中留白更加美觀；不同種組織的顏色選用與實物相近，使人產生親切感(根深棕，莖淺綠和葉深綠)； - 圖片解讀：根際土中細菌近千種；根中內生只有2-3百種(也有可能根沒洗幹凈，技術上不容易區分根表還是根內)；莖和葉百種左右(其中部分也可能只是來自於表面或汙染)；此外結果的排列給人傳達了由外到內，由上到下有特種數量下降的趨勢； 知識背景：主流的分析流程 1、PNAS作者使用QIIME分析流程；2010發表在Nature Method上，被引7689次，是目前比較主流的分析方法，而且持續的維護和創新，目前正在開發QIIME2 2、Microbiome作者的分析流程為mothur，2009年發表目前被近7000次； 3、另外主流的的軟件是Usearch，2010年發表在Bioinformatics，目前引用4947次；原來只是一個小小的高速序列聚類和比對軟件，目前被作者開發成了擴增子分析流程，其中的關於序列聚類的算法UPARSE由作者單槍匹馬發表在Nature method上，被引1424次；其實QIIME的聚類和比對默認都是使用此軟件，核心算法是目前的主流；推薦使用。

優點：作者一直在更新；體積小巧；安裝方便，依賴關系極少(安裝過QIIME的應該都想哭);
缺點：64位版收費(這麽好的軟件，收費也值得買)；部分功能還需使用QIIME腳本，估計將來可以全自己搞定，因為作者太強大

擴增子圖表解讀1箱線圖：Alpha多樣性