前言： 仍然是三代测序数据的分析，宏基因组的文章中经常出现聚类热图和物种丰度图，用来直观地识别与某些疾病或者表型相关的菌群构成。
1.读取数据
一共有11个样本，每一个样本的测序reads都经过Nanopore官方的Epi2Me程序鉴定了物种，下表中第一列是被鉴定的菌种，第二列是该样本中每个物种产生的reads数目。
首先导入到R语言中，合并所有样本到一个数据框：
2.绘制热图
经过上一步，我们得到了列名为样本，行名为菌种的reads数据框，然后就可以绘制热图，进行聚类分析了：
绘制结果：
3.绘制物种丰度图
丰度图，其实就是堆积图，把每个样本的reads数目转换为百分数，然后作图就可以了：
绘制结果：
生态位宽度(Bi)采用Colwell等（1971）加权修正的Levins指数
式中，Bi为物种i的生态位宽度值，其范围在[0-1]之间，值越大说明该物种生态位宽度越宽；Pij为物种i在第j资源状态下的个体数占该种所有个体数的比例，r为资源总数。
生态位重叠指数 生态位重叠指数采用Pianka指数（Pianka et al ., 1973）：
式中， Oik 为物种i与物种k的生态位重叠指数，其值越大表示生态位重叠程度越高，取值范围为[0,1]；Pij为物种i利用资源状态 j 的个体数占该种个体总数的比例，r为资源(季节或样点)的总数；Pkj为物种k利用资源状态j的个体数占该种个体总数的比例。 R 表示生态响应速率。
下面我们进行R语言操作：
library(spaa) ##加载包
df1=read.csv("物种丰度.csv") #读取丰度数据
这里的丰度数据为：行为样本，列为物种；
（1）计算生态位宽度:levins指数
b=as.data.frame(niche.width(df1, method ="levins")) #计算生态位宽度
colnames(b)="levins" #重新命名
由于spaa包中的niche.width()函数是没有/r的，如图一，公式中，因此继续用"levins"/r，（r为样点总个数）
b$levins1=b$levins/nrow(df1) #计算加权的levins生态位指数，既公式一（图一）的生态位指数
参考文献：
Colwell RK, Futuyma DJ. 1971. On the measurement of Niche Breadth and Overlap. Ecology, 52(4): 567-576．
前言：接上一篇，很多文献中为了更直观的展示一个微环境中的菌群分布，常常将样本聚类与物种丰度同时展示。
1.数据结构
首先需要准备丰度数据表Abundance.txt和分组信息group.txt
丰度数据以样本为列名，以菌种为行名：
分组信息以列出了每个样本属于病例/对照组：
3.再画丰度图
丰度图其实就是堆叠图：
4.结果展示
