Unifrac是一个十分常用的衡量不同群落之间谱系结构差异的指标。在R语言中，计算unifrac的函数不只一种，不同函数之间有什么差别呢？本文目的就是对几个常用的计算unifrac的函数的使用方法做个记录。

比较对象

首先，每个包的安装方法：

其次，每个函数的使用方法：

为了更容易区分函数是来自哪个包，每个函数前面都添加了包的名字。

最后，每个函数的运行效率：

虽然phyloseq的安装稍微有些麻烦，并且在计算unfirac之前还需要先转换一下数据类型，但其计算unfirac的效率最高。

对于每个函数的计算时间是否是随OTU数目和样品数目线性增加，还需要进一步探究。

需要注意的是：

picante和PhyloMeasures只能计算unweighted unfirac。

GUniFrac不仅同时计算weighted和unweighted unfirac，同时还能通过参数调节丰度加权的程度。

phyloseq通过控制参数weighted=T或F，可以计算weighted和unweighted unifrac。

vector：向量

numeric：数值型向量

logical：逻辑型向量

character；字符型向量

list：列表

data.frame：数据框

c：连接为向量或列表

length：求长度

subset：求子集

seq，from:to，sequence：等差序列

rep：重复

NA：缺失值

NULL：空对象

sort，order，unique，rev：排序

unlist：展平列表

attr，attributes：对象属性

mode，class，typeof：对象存储模式与类型

names：对象的名字属性

字符型向量 nchar：字符数

substr：取子串 format，formatC：把对象用格式转换为字符串

paste()、paste0()不仅可以连接多个字符串，还可以将对象自动转换为字符串再相连，另外还能处理向量。

strsplit：连接或拆分

charmatch，pmatch：字符串匹配

grep，sub，gsub：模式匹配与替换

complex，Re，Im，Mod，Arg，Conj：复数函数

factor：因子 codes：因子的编码 levels：因子的各水平的名字 nlevels：因子的水平个数 cut：把数值型对象分区间转换为因子

table：交叉频数表 split：按因子分组 aggregate：计算各数据子集的概括统计量 tapply：对“不规则”数组应用函数

dev.new() 新建画板

plot()绘制点线图,条形图,散点图.

barplot( ) 绘制条形图

dotchart( ) 绘制点图

pie( )绘制饼图.

pair( )绘制散点图阵

boxplot( )绘制箱线图

hist( )绘制直方图

scatterplot3D( )绘制3D散点图.

par()可以添加很多参数来修改图形

title( )　添加标题

axis( )　调整刻度

rug( )　添加轴密度

grid( )　添加网格线

abline( )　添加直线

lines( )　添加曲线

text( )　添加标签

legend(）　添加图例

+, -, *, /, ^, %%, %/%：四则运算 ceiling，floor，round，signif

1、round() #四舍五入

例：x <- c(3.1416, 15.377, 269.7)

round(x, 0) #保留整数位

round(x, 2) #保留两位小数

round(x, -1) #保留到十位

2、signif() #取有效数字(跟学过的有效数字不是一个意思)

例：略

3、trunc() #取整

floor() #向下取整

ceiling() #向上取整

例：xx <- c(3.60, 12.47, -3.60, -12.47)

trunc(xx)

floor(xx)

ceiling(xx)

max，min，pmax，pmin：最大最小值

range：最大值和最小值 sum，prod：向量元素和，积 cumsum，cumprod，cummax，cummin：累加、累乘 sort：排序 approx和approx fun：插值 diff：差分 sign：符号函数

abs，sqrt：绝对值，平方根

log, exp, log10, log2：对数与指数函数

sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数

sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数

beta，lbeta，gamma，lgamma，digamma，trigamma，tetragamma，pentagamma，choose ，lchoose：与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数

fft，mvfft，convolve：富利叶变换及卷积

polyroot：多项式求根

poly：正交多项式

spline，splinefun：样条差值

besselI，besselK，besselJ，besselY，gammaCody：Bessel函数

deriv：简单表达式的符号微分或算法微分

array：建立数组

matrix：生成矩阵

data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵

lower.tri：矩阵的下三角部分

mat.or.vec：生成矩阵或向量

t：矩阵转置

cbind：把列合并为矩阵

rbind：把行合并为矩阵

diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵

aperm：数组转置

nrow, ncol：计算数组的行数和列数

dim：对象的维向量

dimnames：对象的维名

rownames，colnames：行名或列名

%*%：矩阵乘法

crossprod：矩阵交叉乘积（内积）

outer：数组外积

kronecker：数组的Kronecker积

apply：对数组的某些维应用函数

tapply：对“不规则”数组应用函数

sweep：计算数组的概括统计量

aggregate：计算数据子集的概括统计量

scale：矩阵标准化

matplot：对矩阵各列绘图

cor：相关阵或协差阵

Contrast：对照矩阵

row：矩阵的行下标集

col：求列下标集

solve：解线性方程组或求逆

eigen：矩阵的特征值分解

svd：矩阵的奇异值分解

backsolve：解上三角或下三角方程组

chol：Choleski分解

qr：矩阵的QR分解

chol2inv：由Choleski分解求逆

><，>，<=，>=，==，!=：比较运算符 !，&，&&，|，||，xor()：

逻辑运算符 logical：

生成逻辑向量 all，

any：逻辑向量都为真或存在真

ifelse()：二者择一 match，

%in%：查找

unique：找出互不相同的元素

which：找到真值下标集合

duplicated：找到重复元素

optimize，uniroot，polyroot：一维优化与求根

if，else，

ifelse，

switch：

分支 for，while，repeat，break，next：

循环 apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循环的函数。

function：函数定义

source：调用文件 ’

call：函数调用 .

C，.Fortran：调用C或者Fortran子程序的动态链接库。

Recall：递归调用

browser，debug，trace，traceback：程序调试

options：指定系统参数

missing：判断虚参是否有对应实参

nargs：参数个数 stop：终止函数执行

on.exit：指定退出时执行 eval，expression：表达式计算

system.time：表达式计算计时

invisible：使变量不显示

menu：选择菜单（字符列表菜单）

其它与函数有关的还有：

delay，

delete.response，

deparse，

do.call，

dput，

environment ，

formals，

format.info，

interactive，

is.finite，

is.function，

is.language，

is.recursive ，

match.arg，

match.call，

match.fun，

model.extract，

name，

parse 函数能将字符串转换为表达式expression

deparse 将表达式expression转换为字符串

eval 函数能对表达式求解

substitute，

sys.parent ，

warning，

machine

cat，print：显示对象

sink：输出转向到指定文件

dump，save，dput，write：输出对象

scan，read.table，readlines, load，dget：读入

ls，objects：显示对象列表

rm, remove：删除对象

q，quit：退出系统

.First，.Last：初始运行函数与退出运行函数。

options：系统选项

?，help，help.start，apropos：帮助功能

data：列出数据集

head()查看数据的头几行

tail()查看数据的最后几行

每一种分布有四个函数：

d―density（密度函数），p―分布函数，q―分位数函数，r―随机数函数。

比如，正态分布的这四个函数为dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。下面我们列出各分布后缀，前面加前缀d、p、q或r就构成函数名：

norm：正态，

t：t分布，

f：F分布，

chisq：卡方（包括非中心）

unif：均匀，

exp：指数，

weibull：威布尔，

gamma：伽玛，

beta：贝塔

lnorm：对数正态，

logis：逻辑分布，

cauchy：柯西，

binom：二项分布，

geom：几何分布，

hyper：超几何，

nbinom：负二项，

pois：泊松

signrank：符号秩，

wilcox：秩和，

tukey：学生化极差

sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR（四分位间距）等为统计量，

sort，order，rank与排序有关，

其它还有ave，fivenum，mad，quantile，stem等。

R中已实现的有chisq.test，prop.test，t.test。

cor，cov.wt，var：协方差阵及相关阵计算

biplot，biplot.princomp：多元数据biplot图

cancor：典则相关

princomp：主成分分析

hclust：谱系聚类

kmeans：k-均值聚类

cmdscale：经典多维标度

其它有dist，mahalanobis，cov.rob。

ts：时间序列对象

diff：计算差分

time：时间序列的采样时间

window：时间窗

lm，glm，aov：线性模型、广义线性模型、方差分析

quo()等价于quote()

enquo()等价于substitute(）

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