RDA/CCA分析

RDA 和 CCA 是使用最早和使用频率最高的环境因子关联分析方法，在微生物群落研究中常用于探究哪些环境因子会对微生物群落产生影响，以及哪些环境因子是主要的影响因素。

RDA分析(Redundancy Analysis，冗余分析)，是环境因子约束化的PCA分析，可以将样本和环境因子反映在同一个二维排序图上，从图中可以直观地看出样本分布和环境因子间的关系。

CCA分析(Canonical Correspondence Analysis，典范对应分析)是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法，它能够揭示出两组变量之间的内在联系。但其存在“弓形效应”，可采用除趋势典范对应分析克服弓形效应。

选择原则

在进行排序分析之前，我们需要先对物种群落数据进行去趋势的对应分析 (DCA)，根据结果中Lengths of gradient的数值来进行判断。结果会给出4个Lengths of gradient的数值，

如果其中最大的数值大于4.0，就选CCA，

如果在3.0-4.0之间，选RDA和CCA均可，

如果小于3.0，RDA的结果要好于CCA。

但是这种标准并不是100%合适，在实际的使用中，我们最好是同时进行CCA和RDA，根据结果进行选择。

输入文件：

分组信息，第一列为样本ID，第二列为分组（Group），确保列名与示例相一致，支持 .tsv、.txt 和 .csv 格式的表格文件

OTU/特征表，每一列代表一个样本，每一行代表一个特征，支持 .tsv、.txt 和 .csv 格式的表格文件

 OTU/ASV/基因注释文件 （从此处注释文件中选择分析所用分类水平，如：Phylum，Genus）

环境因子信息，每一列代表一项环境因子指标，如：pH、湿度等，支持 .tsv、.txt 和 .csv 格式的表格文件

小工具结果：

RDA.png&pdf

CCA.png&pdf

当前版本为1.0版本，上架时间为：2025-05-13

• 客服电话：
  15618809518
• 客服手机：
  15618809518（微信同号）
• 联系邮箱：
  marketing@winnerbio.cn
• 客服微信：
• 微信公众号：