R脚本-多元环境相似面分析和最不相似分析

R脚本-多元环境相似面分析和最不相似分析

对于多元环境相似面分析和最不相似分析，需要用到R语言中的vegan包。

首先，我们需要准备好数据，假设我们有一个数据框data，其中有多个环境因子和多个物种信息。我们可以通过以下代码导入数据：

复制代码

library(vegan)

data <- read.csv("data.csv", header = T)

接下来，我们可以进行多元环境相似面分析。假设我们有两个环境因子：温度和湿度。我们可以使用以下代码：

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# 构建环境数据框

env <- data.frame(datatemperature,datatemperature, datatemperature,datahumidity)

colnames(env) <- c("temperature", "humidity")

# 进行多元环境相似面分析

envsim <- envfit(data, env, perm = 999)

上述代码中，我们首先将温度和湿度两个环境因子作为一个环境数据框env，然后使用envfit函数对数据进行多元环境相似面分析。其中，perm参数表示进行999次置换检验。

接着，我们可以绘制多元环境相似面图，使用以下代码：

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plot(data, type = "n")

points(data, col = "gray", pch = 1)

ord <- scores(data, display = "sites", choices = c(1, 2))

text(ord, labels = rownames(data), cex = 0.8, col = "gray")

plot(envsim, display = "vectors", col = "red", add = T)

上述代码中，我们使用scores函数对数据进行主坐标分析，然后使用text函数将样本名称添加到图中。最后，我们使用plot函数绘制多元环境相似面图，并使用add参数将结果添加到主图中。

接下来，我们可以进行最不相似分析。假设我们有三个物种：A、B和C。我们可以使用以下代码：

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# 构建物种数据框

species <- data.frame(dataA,dataA, dataA,dataB, data$C)

colnames(species) <- c("A", "B", "C")

# 进行最不相似分析

dis <- vegdist(species, method = "euclidean")

mds <- cmdscale(dis)

# 绘制最不相似分析图

plot(mds, type = "n", xlab = "Axis 1", ylab = "Axis 2")

text(mds, labels = rownames(species), cex = 0.8, col = "gray")

points(mds, col = "red", pch = 19)

上述代码中，我们首先将A、B和C三个物种数据构建成一个物种数据框species。然后，使用vegdist函数计算物种之间的欧氏距离，并使用cmdscale函数进行最不相似分析。最后，使用plot函数绘制最不相似分析图，并使用text函数添加样本名称，使用points函数将结果添加到主图中。

以上就是关于多元环境相似面分析和最不相似分析的R脚本。

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