Adonis与ANOSIM检验究竟是什么?

做微生物16S测序的时候,公司的报告里经常会给到两种检验Adonis和ANOSIM,听过t.test、wilicox、anova各种检验,那么Adonis和ANOSIM检验是什么呢?

Adonis,多元方差分析,亦可称为非参数多元方差分析。其原理是利用距离矩阵(比如基于Bray-Curtis距离、Euclidean距离)对总方差进行分解,分析不同分组因素对样品差异的解释度,并使用置换检验对其统计学意义进行显著性分析。

R2表示该分组方式对样品间差异的解释度,R2越大说明该分组方案对差异的解释度越高

在微生物的分析中我们通常把Adonis和PCA分析结合在一起。进行完PCA分析后,我们想要检验不同的分组之间究竟是否有差异,差异是否显著,这时候我们就可以用Adonis检验。如下图,虽然我们可以看到三组被分开了,但是这种分开真的显著吗?这种分组又能对样本的差异解释多少呢?那么右侧的Adonis检验就告诉了我们明确的答案,这种分组时显著的,R2=0.11。

ANOSIM,相似性分析是一种非参数检验,用于检验高纬度数据间的相似性,比较组间和组内差异的大小,从而判断分组是否有意义,其可以用于检验两组的组间和组内差异,也可以用于多组。

现在一共有6个样本,根据我们的实验方案将其分为两组Group1和Group2,每组含有3个样本。

当R大于0时,我们还要进一步检验这种差异是否显著具有可信度,ANOSIM中对其的检验方法也是使用Permutation Test即置换检验。

在我们做完PCoA、NMDS等降维分析的时候,我们也会遇到一同样的问题,因尼斯数据看起来是分开的,但是不同的组之间差异真的显著吗?这个时候也可以选择ANOSIM进行检验。

R中Vegan包也提供了ANOSIM检验。下面用R中自带的鸢尾花数据集(iris)做一个示范:

从上图可以直观看到组间差异大于组内差异,R=0.858,接近于1,P值为0.001,小于0.05,说明该不同的分组之间差异明显,该分组是有意义的。

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