生物信息學(xué)軟件PRIMER方法介紹

primer 7（plymouth routines in multivariate ecological research）主要由一系列單變量、圖形和多變量例程組成，用于分析群落生態(tài)學(xué)中的物種樣本數(shù)據(jù)陣列。數(shù)據(jù)通常包括豐度、生物量、覆蓋面積（或線）百分比、存在/不存在等，出現(xiàn)在對環(huán)境影響的生物監(jiān)測和基礎(chǔ)的研究中，例如食物組成。物理值矩陣和化學(xué)濃度矩陣也適用，可單獨(dú)分析或與生物組合數(shù)據(jù)同時(shí)分析，通過物理化學(xué)條件 解釋 群落結(jié)構(gòu)。本軟件包的方法很少（如果有的話）對數(shù)據(jù)的形式做出假設(shè)（非度量排序和置換檢驗(yàn)是該方法的基礎(chǔ)），而是集中在可以直接解釋的方法上。
這種穩(wěn)健性使其具有廣泛的適用性，從而提高了解釋的可信度，其透明度也可能解釋了為什么這些軟件已在**范圍內(nèi)被采用，尤其是在海洋科學(xué)領(lǐng)域，但也在陸地和淡水生態(tài)學(xué)、林業(yè)、土壤科學(xué)等領(lǐng)域被采用。
雖然生物組合數(shù)據(jù)的分析要求是主要重點(diǎn)，但該軟件包同樣適用于（而且越來越多地應(yīng)用于）其他多變量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或可被視為多變量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。
其中包括：生態(tài)毒理學(xué)中的多種生物標(biāo)志物及其與水或組織中化學(xué)污染物濃度的關(guān)系；地質(zhì)學(xué)或材料科學(xué)中的基質(zhì)成分；分類學(xué)中的形態(tài)測量；遺傳學(xué)研究，特別是大量 otu 的微生物分析；遙感中的多種波長信號；甚至環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)、復(fù)雜數(shù)學(xué)箱模型中的狀態(tài)變量、 急癥醫(yī)學(xué)、流行病學(xué)等。
有時(shí)可以用多元方法有效地處理的單變量測量包括水或沉積物樣本的粒度分析，以及隊(duì)列研究中生物體的大小頻率分布（多元變量是離散的顆?；蛏矬w大小類別）。此外，還可以處理生物個(gè)體隨時(shí)間變化的生長曲線集（重復(fù)測量，因此具有相關(guān)性）。其統(tǒng)一的特點(diǎn)是，所有數(shù)據(jù)集都簡化為一個(gè)適當(dāng)?shù)娜切尉仃?，代表每對樣本在組合、生物標(biāo)記物套件、粒度分布、生長曲線形狀等方面的相似性。然后，聚類和排序技術(shù)就能顯示樣本之間的關(guān)系，而置換檢驗(yàn)則提供了必要的假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)構(gòu)。
軟件包的例程包括 數(shù)據(jù)預(yù)處理（轉(zhuǎn)換、分散和其他變量加權(quán)，通過陰影圖進(jìn)行評估）；約 50 種相似度測量方法（現(xiàn)在允許缺失數(shù)據(jù)）；通過標(biāo)準(zhǔn)聚類和新型分割及 扁平 技術(shù)對樣本（或物種）進(jìn)行分層聚類； 通過非度量（nmds）和度量多維尺度（mmds、tmmds）以及主成分（pca）進(jìn)行排序，總結(jié)生物和非生物樣本的模式；基于置換的假設(shè)檢驗(yàn)（anosim，也有新的有序形式），檢驗(yàn)來自不同時(shí)間/地點(diǎn)/處理等的多元樣本的先驗(yàn)分組結(jié)構(gòu)；
現(xiàn)在重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)物種模式（新穎的一致性曲線和陰影圖）；將多變量生物模式與環(huán)境數(shù) 據(jù)套件或其他生物陣列聯(lián)系起來（best、linktree）；對模型結(jié)構(gòu)的相似性進(jìn)行 比較（曼特爾式）檢驗(yàn)（relate，包括新穎的雙向形式）； 針對 重復(fù)測量 的*二階段分析（2stage）和分析選擇（分類水平、轉(zhuǎn)換、相似系數(shù)）的比較；多樣性指數(shù)、優(yōu)勢圖、sad 曲線、物種累積估計(jì)器、分類匯總等套件；和基于物種分類學(xué)差異的生物多樣性指數(shù)測試（taxdtest）；通過多元引導(dǎo)法對平均群落進(jìn)行新的區(qū)域估算；以及 primer 7 中新增的多種其他數(shù)據(jù)處理和圖表類型（柱狀圖、線圖、均值圖、方框圖、散點(diǎn)圖、曲面圖、直方圖和陰影圖）。
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