β多样性nmds置信椭圆重叠

Question

处理的 p = 0.001 但在nmds图中处理的置信椭圆都重叠在一起了，这是什么原因？应该怎么解决

Answer 1

晚上好🌙🌙🌙
本答案参考通义千问

在进行β多样性分析时，尤其是使用NMDS（非度量多维标度）图展示不同处理组之间的差异，并添加置信椭圆来表示组内数据的分布范围时，如果发现置信椭圆重叠严重，即使统计检验的 p = 0.001（表明组间存在显著差异），这可能是因为以下原因及解决方案：

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一、可能的原因分析

1. 数据本身的异质性高

   • 不同处理组之间虽然整体上有显著差异，但组内个体之间的变异较大，导致椭圆覆盖范围广。
   • 示例：某些样本可能离群，使得椭圆扩大。

2. NMDS降维过程中信息丢失

   • NMDS是通过降维将高维数据映射到二维或三维空间，可能会导致部分信息丢失。
   • 即使组间有显著差异，但在二维空间中难以完全区分。

3. 置信椭圆的计算方式问题

   • 某些软件（如R中的vegan包）默认使用Elliptical confidence regions，但其大小和形状可能与实际数据分布不完全匹配。

4. 样本数量不足

   • 如果每组样本数量较少，椭圆的估计可能不稳定，导致重叠更明显。

5. 组间差异较小，但统计检验仍显著

   • 有时虽然组间差异在统计上显著（如 p < 0.001），但实际生物学或生态学意义上的差异很小，不足以在图中体现为明显的分离。

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二、解决方法（有序列表）

1. 检查数据质量与预处理

• 确保数据已正确进行标准化、去噪、去除异常值等操作。
• 使用 vegan::decostand() 进行数据标准化。
• 示例代码：

  library(vegan)
  data <- decostand(your_data, "log")  # 或其他标准化方法
  

2. 调整置信椭圆的参数

• 调整置信水平（如从95%改为90%）以减小椭圆面积。
• 在 R 的 vegan 包中，可以使用 ordiellipse() 函数，并设置 conf = 0.90。
• 示例代码：

  ordiellipse(nmds_result, groups, conf = 0.90, col = "blue", lwd = 2)
  

3. 使用不同的距离指标

• 更换 β 多样性计算所用的距离矩阵（如从 Bray-Curtis 改为 Jaccard、UniFrac 等）。
• 选择更适合你数据类型的指标，有助于提升 NMDS 分离效果。

4. 增加维度

• 尝试使用 3D NMDS 来查看是否在第三维度上能更好地区分组别。
• 可以使用 plot_ordiplot() 或 plot3d() 等函数实现。

5. 使用其他可视化方法

• 除了 NMDS，还可以尝试使用 PCA、PCoA、t-SNE、UMAP 等其他降维方法，看是否能得到更好的分组结果。
• 示例代码（使用 ggplot2 和 vegan）：

  library(ggplot2)
  plot(pcoa_result, type = "text", display = "sites")
  

6. 结合统计检验结果进行解释

• 虽然椭圆重叠，但若 p 值非常小（如 p=0.001），说明组间存在显著差异。
• 需注意：统计显著 ≠ 生物学显著。应结合实验设计和背景知识综合判断。

7. 使用热图或聚类分析辅助解释

• 通过热图（heatmap）或层次聚类（hclust）观察组间相似性。
• 示例代码：

  heatmap(vegan::vegdist(your_data, "bray"), Colv = NA, Rowv = NA)
  

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三、修改后的代码示例（以 R 为例）

library(vegan)
library(ggplot2)

# 假设 your_data 是一个样本-物种矩阵，groups 是分组变量
data <- decostand(your_data, "log")  # 标准化
dist_matrix <- vegdist(data, "bray")  # 计算 Bray-Curtis 距离

# NMDS 分析
nmds_result <- metaMDS(dist_matrix, k = 2)

# 绘制 NMDS 图
plot(nmds_result, main = "NMDS with Confidence Ellipses")

# 添加置信椭圆（90% 置信区间）
ordiellipse(nmds_result, groups, conf = 0.90, col = "blue", lwd = 2, label = FALSE)

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四、总结

| 问题 | 解决方案 | |------|----------| | 数据异质性大 | 标准化、去噪、去除异常值 | | NMDS 降维信息丢失 | 尝试 3D NMDS 或其他降维方法 | | 置信椭圆过大 | 调整置信水平（如 90%） | | 组间差异小但统计显著 | 结合生物学意义进行解释 |

重点建议：
不要仅依赖置信椭圆判断组间差异，而是结合统计检验（如 ANOSIM、PERMANOVA）、数据分布特征以及实验背景进行综合分析。

如有具体数据或代码片段，可进一步提供，我可以帮助你更详细地分析。