有两种方法可以安装
1.先安装BiocManager
install.packages("BiocManager")
library("BiocManager")
BiocManager::install("phyloseq")
library("phyloseq")
2.source("https://bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite("phyloseq")
#安装phyloseq
library("phyloseq")
安装并加载了phyloseq包后，开始读取数据，前面计算α多样性，用到的是read.table……
qiimedata <- import_qiime(otufilename = "feature-table.taxonomy.txt", mapfilename = "mapping_file.txt", treefilename = "tree.rooted.nwk", refseqfilename = "dna-sequences.fasta")
#读取数据，参数都是文件名，注意加后缀
#otufilename指定out表格，mapfilename指定map文件（分组数据)
#treefilename指定有根进化树文件
#refseqfilename指定代表序列文件
otu<-qiimedata@[email protected]
#从qiimedata里面提取otu
sum_of_otus<-colSums(t(otu))
#t_转置,colsums计算列的和,即计算各个otu检测到的总序列数，为了筛掉一些总序列数过低的otu（可能是测序错误）
sum_of_otus
#查看otu总序列数
selected_otu<-names(sum_of_otus)[sum_of_otus>10]
#获取总序列数大于10的otu id
sub_qiimedata <- prune_taxa(selected_otu, qiimedata)
#筛选总序列数大于10的otu的phyloseq数据
weighted_unifrac<-distance(sub_qiimedata,method = 'wunifrac')
#计算样本间加权unifrac
unweighted_unifrac<-distance(sub_qiimedata,method = 'unifrac')
#计算样本间非加权unifrac
bray_curtis <- distance(sub_qiimedata, method='bray')
write.table(as.matrix(bray_curtis),"bray_curtis.txt",sep = '\t',quote = FALSE,col.names = NA)
#保存距离矩阵
#计算样本间Bray-Curtis距离矩阵，method 可选" wunifrac ", " unifrac " ，"jaccard"等
pcoa_of_bray_curtis<-ordinate(physeq=sub_qiimedata,distance = 'bray',method = "PCoA")
#基于Bray-Curtis距离矩阵的PCoA排序分析
p<-plot_ordination(sub_qiimedata, pcoa_of_bray_curtis, type="samples", color="Group1",shape = "Group1")
#将PCoA排序分析结果可视化
library("ggplot2")
p<-p+ scale_colour_manual(values=c("#DC143C","#808000","#00CED1")) + geom_point(size=2) +ggtitle("PCoA of Bray-Curtis distance")+theme(text = element_text(size = 15))
#修改图形大小,ggtitle加标题,stat_ellipse加椭圆
#用scale_colour_manual(values=c())自定义颜色，可查颜色的16进制对照表
p
nmds_of_bray_curtis<-ordinate(physeq=sub_qiimedata,distance = 'bray',method = "NMDS")
#基于Bray-Curtis距离矩阵的NMDS排序分析
p1<-plot_ordination(qiimedata, nmds_of_bray_curtis, type="samples", color="Group1")
#将NMDS排序分析结果可视化
# color=“Group1”指定不同分组的点染不同颜色
p1
p1<-p1+ geom_point(size=3) +ggtitle("NMDS of Bray-Curtis distance") + stat_ellipse()+theme(text = element_text(size = 15))
#对图片进行适当修饰， stat_ellipse()加椭圆， ggtitle()加标题
ggsave(plot = p1,“nmds_of_bary_curtis.pdf",dpi = 300,width
PCoA中的两个点距离，接近β多样性指数
PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析，也称主分量分析或主成分回归分析法，首先利用线性变换，将数据变换到一个新的坐标系统中然后再利用降维的思想，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上。这种降维的思想首先减少数据集的维数，同时还保持数据集的对方差贡献最大的特征，最终使数据直观呈现在二维坐标系。
PCoA(Principal Co-ordinates Analysis)分析即主坐标分析，可呈现研究数据相似性或差异性的可视化坐标，是一种非约束性的数据降维分析方法，可用来研究样本群落组成的相似性或相异性。它与PCA类似，通过一系列的特征值和特征向量进行排序后，选择主要排在前几位的特征值，找到距离矩阵中最主要的坐标，结果是数据矩阵的一个旋转，它没有改变样本点之间的相互位置关系，只是改变了坐标系统。两者的区别为PCA是基于样本的相似系数矩阵(如欧式距离)来寻找主成分，而PCoA是基于距离矩阵(欧式距离以外的其他距离)来寻找主坐标。
NMDS图中两个点的距离的排序，接近β多样性指数的排序
使用R语言进行协整关系检验协整检验是为了检验非平稳序列的因果关系，协整检验是解决伪回归为问题的重要方法。首先回归伪回归例子：伪回归Spurious regression伪回归方程的拟合优度、显著性水平等指标都很好，但是其残差序列是一个非平稳序列，拟合一个伪回归:#调用相关R包library(lmtest)library(tseries)#模拟序列set.seed(123456)e1=rnorm(500)e2=rnorm(500)trd=1:500y1=0.8*trd+cumsum(e1)y2=0.6*trd+cumsum(e2)sr.reg=lm(y1~y2)#提取回归残差error=residuals(sr.reg)#作残差散点图plot(error, main="Plot of error")#对残差进行单位根检验adf.test(error)## Dickey-Fuller = -2.548, Lag order = 7, p-value = 0.3463## alternative hypothesis: stationary#伪回归结果，相关参数都显著summary(sr.reg)## Residuals:## Min 1Q Median 3Q Max## -30.654 -11.526 0.359 11.142 31.006## Coefficients:## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)## (Intercept) -29.32697 1.36716 -21.4 <2e-16 ***## y2 1.44079 0.00752 191.6 <2e-16 ***## Residual standard error: 13.7 on 498 degrees of freedom## Multiple R-squared: 0.987, Adjusted R-squared: 0.987## F-statistic: 3.67e+04 on 1 and 498 DF, p-value: <2e-16dwtest(sr.reg)## DW = 0.0172, p-value <2.2e-16恩格尔-格兰杰检验Engle-Granger第一步：建立两变量（y1,y2）的回归方程，第二部：对该回归方程的残差(resid)进行单位根检验其中，原假设两变量不存在协整关系，备择假设是两变量存在协整关系。利用最小二乘法对回归方程进行估计，从回归方程中提取残差进行检验。set.seed(123456)e1=rnorm(100)e2=rnorm(100)y1=cumsum(e1)y2=0.6*y1+e2# (伪)回归模型lr.reg=lm(y2~y1)error=residuals(lr.reg)adf.test(error)## Dickey-Fuller = -3.988, Lag order = 4, p-value = 0.01262## alternative hypothesis: stationaryerror.lagged=error[-c(99,100)]#建立误差修正模型ECM.REGdy1=diff(y1)dy2=diff(y2)diff.dat=data.frame(embed(cbind(dy1, dy2),2))#emed表示嵌入时间序列dy1,dy2到diff.datcolnames(diff.dat)=c("dy1","dy2","dy1.1","dy2.1")ecm.reg=lm(dy2~error.lagged+dy1.1+dy2.1, data=diff.dat)summary(ecm.reg)## Residuals:## Min 1Q Median 3Q Max## -2.959 -0.544 0.137 0.711 2.307## Coefficients:## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)## (Intercept) 0.0034 0.1036 0.03 0.97## error.lagged -0.9688 0.1585 -6.11 2.2e-08 ***## dy1.1 0.8086 0.1120 7.22 1.4e-10 ***## dy2.1 -1.0589 0.1084 -9.77 5.6e-16 ***## Residual standard error: 1.03 on 94 degrees of freedom## Multiple R-squared: 0.546, Adjusted R-squared: 0.532## F-statistic: 37.7 on 3 and 94 DF, p-value: 4.24e-16par(mfrow=c(2,2))plot(ecm.reg)Johansen-Juselius(JJ)协整检验法，该方法是一种用向量自回归(VAR)模型进行检验的方法，适用于对多重一阶单整I(1)序列进行协整检验。JJ检验有两种：特征值轨迹检验和最大特征值检验。我们可以调用urca包中的ca.jo命令完成这两种检验。其语法：ca.jo(x, type = c("eigen", "trace"), ecdet = c("none", "const", "trend"), K = 2,spec=c("longrun", "transitory"), season = NULL, dumvar = NULL)其中：x为矩阵形式数据框；type用来设置检验方法；ecdet用于设置模型形式：none表示不带截距项，const表示带常数截距项，trend表示带趋势项。K表示自回归序列的滞后阶数；spec表示向量误差修正模型反映的序列间的长期或短期关系；season表示季节效应；dumvar表示哑变量设置。set.seed(12345)e1=rnorm(250,0,0.5)e2=rnorm(250,0,0.5)e3=rnorm(250,0,0.5)#模拟没有移动平均的向量自回归序列；u1.ar1=arima.sim(model=list(ar=0.75), innov=e1, n=250)u2.ar1=arima.sim(model=list(ar=0.3), innov=e2, n=250)y3=cumsum(e3)y1=0.8*y3+u1.ar1y2=-0.3*y3+u2.ar1#合并y1,y2,y3构成进行JJ检验的数据库；y.mat=data.frame(y1, y2, y3)#调用urca包中cajo命令对向量自回归序列进行JJ协整检验vecm=ca.jo(y.mat)jo.results=summary(vecm)#cajorls命令可以得到限制协整阶数的向量误差修正模型的最小二乘法回归结果vecm.r2=cajorls(vecm, r=2)vecm.r2## Call:lm(formula = substitute(form1), data = data.mat)## Coefficients:## y1.d y2.d y3.d## ect1 -0.33129 0.06461 0.01268## ect2 0.09447 -0.70938 -0.00916## constant 0.16837 -0.02702 0.02526## y1.dl1-0.22768 0.02701 0.06816## y2.dl1 0.14445 -0.71561 0.04049## y3.dl1 0.12347 -0.29083 -0.07525## $beta## ect1 ect2## y1.l2 1.000e+00 0.0000## y2.l2 -3.402e-18 1.0000## y3.l2 -7.329e-01 0.2952
