NMDS算法介绍
各位老师们,大家好。在处理样本大且分类因素多的数据,如微生物多样性等数据时,我们可能常听说PCoA分析,但大家可能不知道还有一个同样基于距离矩阵算法的NMDS分析,与PCoA相比,NMDS更侧重于样本距离的数值排序,能更准确地反映出距离矩阵的数值排序信息。
多维缩放/标度算法(Multidimensional Scaling)是一种在低维空间展示“距离”数据结构的多元数据分析技术,简称MDS。其中最经典的就是PCoA分析,也称为度量性MDS分析。而与之相对的是非度量多维排列 (Non-metric multidimensional scaling, NMDS)。
(相关资料图)
不同于PCoA分析,NMDS弱化了对实际距离数值的依赖,更加强调数值间的排名(秩次)。假如样品A和样品B之间的距离是7,样品A和样品C之间的距离是100,在NMDS分析中不再描述距离,而是说样品B是与样品A第1近的,样品C与样品A是第2近的,用排序的1,2代替原始的距离。
操作步骤
通过传送门快速进入分析界面:
NMDS分析 欧易云平台
01
上传物种或ASV丰度文件,以及样本分组信息文件,支持txt、xls、xlsx、csv格式读取
(1)物种或ASV相对丰度文件
第一列为物种名,随后为样本分析名,各列对应值为物种在样本中的相对丰度。
(2) 样本分组信息文件
第一列为样本分析名,第二列为样本的分组名称(注意表头Group大小写问题)。
02
距离矩阵文件
上传距离矩阵文件(可选),支持txt、xls、xlsx、csv格式读取:
第一行为样本名称,第一列为样本名称(注意样本名称与样本分组信息文件一致);
当选择上传距离矩阵文件时,自动选择矩阵文件进行分析,不再根据距离方法计算。
03
其他更多非必选参数
(1) 距离矩阵法:(默认设置为Bray Curtis)
① Bray Curtis: 距离算法,考虑物种的丰度;
② Binary Jaccard: 距离算法,仅仅考虑物种的有无,不考虑物种的丰度(非加权算法);
Jaccard 系数,又叫 Jaccard 相似性系数,用来比较样本集中的相似性和分散性的一个概率;
③ Euclidean: 欧式距离算法,考虑物种的丰度(加权算法);
欧氏距离(Euclidean distance)是一个通常采用的距离定义,它是在 m 维空间中两个点之间的真实距离。
(2) 置信水平:(默认设置为0.95)
设置绘制椭圆的置信水平。在0-1范围内,值越小椭圆面积越小,涵盖的点越集中。
注意:每个组均具有4个及以上样本才能加置信椭圆。
(3) 椭圆背景色透明度: (默认设置为0.2)
设置绘制椭圆的背景透明度,范围可选:0-1。
(4) 字体类型: (默认设置为Arial)
可选择Arial、Times、Verdana。
(5) 字体样式: (默认设置为“无”)
可选择bold、italic。
(6)分组颜色
可选31种色系,默认为微生物报告组的颜色方案。
(7)x轴放大缩小比例
画置信椭圆时可以用此参数调整全图,x轴放大最大值最小值的比例,默认值为1.3。
(8)y轴放大缩小比例
画置信椭圆时可以用此参数调整全图,y轴放大最大值最小值的比例,默认值为1.3。
04
点击“提交”按钮,提交任务即可等待结果输出
结果说明
分析成功后,网页会显示结果图片以及结果下载按钮,点击即可下载。
结果分别生成pdf、png格式的2D及3D图,横坐标( NMDS1 )和纵坐标( NMDS2 )为样本间差异解释度最大的两个主要坐标(以此类推3D图添加了NMDS3),相同颜色为相同分组,一个点即为一个样本,相似的样本会聚在一起,分别提供无标签及添加标签形式。
NMDS结果的评估标准是stress值,表示观察到的距离和拟合的距离的不一致性。Stress也可以理解为样品在降维后形成的空间的距离与其在原始多维空间的距离的差值。这个值越小越好,说明在低维空间更完整地捕获了高维空间的信息。
通常认为stress<0.2时有一定的解释意义;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。
效果如下:
NMDS-2D图
NMDS-3D图
常见FAQ
1、为啥椭圆有的点在圆圈外面?
椭圆的置信水平可以在0-1范围内调整, 默认设置为0.95,值越小椭圆面积越小,涵盖的点越集中。对于0.95的置信水平,点仍有0.05的概率出现在椭圆外,属于正常情况。
2、感觉样本点占图片面积比例大,不美观怎么办?
我们的x轴和y轴比例也是调整的哦。只需在其他更多非必选参数。
-x轴放大缩小比例以及y轴放大缩小比例中增大坐标轴比例,即可减小样本点面积占比。
3、画图的配色不满意怎么办?
我们有31种色系可调,默认为微生物报告组的颜色方案,在其他更多非必选参数-分组颜色中调整即可。
本次欧易云NMDS小工具推荐到此结束啦,欢迎各位使用并提供反馈,我们会持续更新... ...竭诚为您提供最优质的服务。
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