多样性分析
MICOS-2024 微生物群落多样性分析完整指南。
概述
多样性分析测量微生物群落的丰富度（类群数量）和均匀度（丰度分布）。这些指标提供以下洞察：
- 群落健康: 较高多样性通常与稳定性相关
- 处理效应: 不同条件下多样性的变化
- 生态模式: 空间和时间变异
- 比较研究: 生态系统间差异
多样性类型
Alpha 多样性 (样本内)
| 指标 | 测量内容 | 最佳用途 |
|---|---|---|
| 丰富度 | 类群数量 | 群落复杂性 |
| Shannon | 丰富度 + 均匀度 | 通用多样性 |
| Simpson | 优势度 | 检测优势类群 |
Beta 多样性 (样本间)
| 指标 | 加权方式 | 最佳用途 |
|---|---|---|
| Bray-Curtis | 丰度 | 群落组成 |
| Jaccard | 存在/缺失 | 物种重叠 |
| UniFrac | 系统发育 | 进化周转 |
运行分析
方式 1: MICOS CLI
bash
python -m micos.cli run diversity-analysis \
--input-biom results/taxonomic_profiling/feature-table.biom \
--output-dir results/diversity_analysis \
--metadata metadata.tsv方式 2: 直接 QIIME2
bash
qiime tools import \
--input-path feature-table.biom \
--type 'FeatureTable[Frequency]' \
--output-path table.qza
qiime feature-table rarefy \
--i-table table.qza \
--p-sampling-depth 10000 \
--o-rarefied-table table-rarefied.qzaAlpha 多样性
指标概述
| 指标 | 描述 | 解读 |
|---|---|---|
| 观察特征数 | 原始类群计数 | 简单丰富度 |
| Chao1 | 估计总丰富度 | 考虑未观察类群 |
| Shannon | -Σ(pᵢ × ln(pᵢ)) | 越高越多样 |
| Simpson | 1 - Σ(pᵢ²) | 越低越均匀 |
典型值（人类肠道）
| 指标 | 范围 | 说明 |
|---|---|---|
| 观察特征数 | 50-200 | 随测序深度变化 |
| Shannon | 2.5-4.5 | >4 表示高多样性 |
| Chao1 | 100-400 | 总丰富度估计 |
Beta 多样性
PERMANOVA
检验组间是否在多维空间存在差异：
bash
qiime diversity beta-group-significance \
--i-distance-matrix braycurtis.qza \
--m-metadata-file metadata.tsv \
--m-metadata-column group \
--p-method permanova \
--o-visualization braycurtis-permanova.qzv解读:
- p < 0.05: 组间显著差异
- R²: 分组解释的方差比例
解读指南
PCoA 解读
| 模式 | 解读 |
|---|---|
| 按组紧密聚类 | 强组效应 |
| 聚类重叠 | 相似群落 |
| 梯度模式 | 连续环境驱动因子 |
| 离群点 | 独特群落组成 |