1

这里我有另一个“图形”问题：

我从 MOTHUR 获得了以下距离矩阵（来自加权 unifrac 分析）：

20
F3D0      
F3D1        0.222664
F3D141      0.157368    0.293308
F3D142      0.180278    0.319198    0.0944511
F3D143      0.157659    0.290975    0.0545202   0.0761392
F3D144      0.199909    0.34045 0.104358    0.086418    0.089473
F3D145      0.207946    0.348532    0.107841    0.076302    0.0940067   0.051632
F3D146      0.117877    0.253996    0.0891617   0.130867    0.0882064   0.134407    0.138415
F3D147      0.197256    0.336583    0.102114    0.0764106   0.0890669   0.0514887   0.0479297   0.135324
F3D148      0.173824    0.311951    0.0606815   0.0648557   0.056463    0.074914    0.0811015   0.111996    0.0709027
F3D149      0.145614    0.276632    0.0462779   0.105512    0.0628737   0.10902 0.114584    0.0739466   0.107123    0.0690412
F3D150      0.129557    0.277624    0.0840909   0.128305    0.0863231   0.140256    0.145381    0.0744572   0.13672 0.113564    0.0659831
F3D2        0.133531    0.216587    0.160832    0.186833    0.176061    0.214934    0.215261    0.152591    0.205629    0.188325    0.156313    0.153841
F3D3        0.213102    0.305651    0.123818    0.113021    0.139376    0.148558    0.13853 0.174377    0.139851    0.126329    0.131294    0.166738    0.137784
F3D5        0.128668    0.185235    0.167733    0.205183    0.176585    0.224806    0.230984    0.14497 0.223492    0.18933 0.153624    0.148617    0.127574    0.192433
F3D6        0.139411    0.236633    0.135418    0.124848    0.134198    0.175098    0.166205    0.118905    0.166144    0.151842    0.120964    0.12724 0.0950943   0.119852    0.129523
F3D7        0.198884    0.315888    0.130385    0.0989168   0.131945    0.14625 0.126203    0.173689    0.128993    0.121373    0.140199    0.152123    0.152893    0.0906675   0.186674    0.111134
F3D8        0.178656    0.18783 0.205737    0.22104 0.219858    0.268701    0.2644  0.184943    0.268051    0.229503    0.1979  0.20035 0.164427    0.203089    0.119084    0.142398    0.185551
F3D9        0.153265    0.186706    0.196143    0.21504 0.20728 0.262127    0.255558    0.174563    0.2607  0.221969    0.192437    0.185154    0.13976 0.195538    0.0973901   0.127619    0.177605    0.0558726
Mock        0.653789    0.645344    0.633297    0.623553    0.633903    0.633135    0.63394 0.635815    0.645332    0.636453    0.629143    0.646918    0.663222    0.639517    0.649722    0.64073 0.654882    0.63988 0.646155

由于这个距离矩阵来自 PCoA，我想要做的是用 R 在排序图中绘制这些距离。

关于如何做到这一点的任何想法？

非常感谢

4

2 回答 2

0

你有一个vegan函数库，metaMDS它使用这样的距离矩阵作为输入为每个样本生成坐标。

让我们调用M您的矩阵，您需要运行以下代码：

    # Load the library
      library(vegan)
    # Use metaMDS function for 2D - plot
      NMDS <- metaMDS(distance = M, k = 2)
    # Plot your individuals
      plot(NMDS$points[,1], NMDS$points[,2])

在NMDS$points你有每个样本的坐标。我建议根据感兴趣的因素（例如在生物医学分析中的病例和对照）对个体进行着色。

于 2017-07-06T10:47:15.913 回答
0

感谢@R18，我终于可以解决这个问题了。

对于我上传的距离表，我达到的解决方案是使用以下代码：

library(phyloseq)
library(vegan)
M <- import_mothur_dist("pcoa_UFdistance_matrix.dist")
unifrac <- metaMDS(M, distance = M, k = 2, trymax=100)
plot(unifrac$points[,1], unifrac$points[,2], main="Principal Coordinates Analysis", col.main="red", font.main=4, xlab="PCoA 1", ylab="PCoA 2")
text(unifrac, pos=3)

希望它会帮助某人！

于 2017-07-07T10:13:16.670 回答