一、β多樣性分析的概念

Beta多樣性指的是樣本間多樣性。在腸道菌群分析中，Beta多樣性是衡量個體間微生物組成相似性的一個指標。通過計算樣本間距離可以獲得β多樣性計算矩陣，后續(xù)一般會利用PCoA、進化樹聚類等分析對此數(shù)值關系進行圖形展示。主要基于OTU的群落比較方法，有歐式距離、bray curtis距離、Jaccard 距離，這些方法優(yōu)勢在于算法簡單，考慮物種豐度（有無）和均度（相對豐度），但其沒有考慮OTUs之間的進化關系，認為OTU之間不存在進化上的聯(lián)系，每個OTU間的關系平等。另一種算法Unifrac距離法，是根據(jù)系統(tǒng)發(fā)生樹進行比較，并根據(jù)16s的序列信息對OTU進行進化樹分類， 一般有加權(quán)和非加權(quán)分析。

QIIME2中重要的Beta多樣性指數(shù)：

Jaccard距離：群落差異的定性度量，即只考慮種類，不考慮豐度。

Bray-Curtis距離：群落差異的定量度量，較常用。

Unweighted UniFrac距離：包含特征之間的系統(tǒng)發(fā)育關系的群落差異定性度量。

Weighted UniFrac距離：包含特征之間的系統(tǒng)發(fā)育關系的群落差異定量度量。

二、R繪制三維PCoA圖

解壓縮通過qiime2輸出的 .qza文件，獲得繪圖的matrix和pcoa結(jié)果文件

qiime tools export \
--input-path bray_curtis_distance_matrix.qza \
--output-path bray_curtis

解壓后得到的文件

將pcoa結(jié)果整理成下表，保存為 ***_site.txt

整理后的表格

#載入數(shù)據(jù)
setwd("D:/your_work_path/")
pca_site <- read.delim('***_site.txt', sep = '\t', stringsAsFactors = FALSE)

#scatterplot3d包
library(scatterplot3d)?
#調(diào)整角度，保存
scatterplot3d(pca_site$PC1, pca_site$PC2, pca_site$PC3, color = rep(c('#f94144', '#f9c74f', '#5390d9'), c(8, 6, 6)), angle=40,cex.symbols=1.5,cex.axis=0.8, pch = rep(rep(c(15,16,15,16,15,16), c(4, 4, 3, 3, 3, 3))),xlab = paste('PCoA1: 15%'), ylab = paste('PCoA2: 12%'), zlab = paste('PCoA3: 8%'))

三維PCoA圖（legend需要單獨用AI畫）