物种多样性学习 之Alpha多样性

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物种多样性学习 之Alpha多样性

2024-07-11 12:05:59| 来源: 网络整理| 查看: 265

Alpha多样性(样本内多样性 Alpha Diversity)(一般指生境内物种的多样性程度,即不侧重于比较,而只是评估生境内的多样性程度。)是对某个样品中物种多样性的分析,包含样品中的物种多寡——丰富度(Richness)和样品中各个种的相对密度——均匀度(Evenness)两个因素,

通常用Richness,Chao1,Shannon,Simpson,Dominance和Equitability等指数来评估样本的物种多样性。

丰富度指数

Richness, Chao1,Shannon三个指数是常用的评估丰富度的指标,数值越高表明样品包含的物种丰富度就越高。

Richness指数: 指样本中被检测到的OTU量;

Chao1指数 : 通过低丰度OTUs来进一步预测样品中的OTUs数量;

Shannon指数 : 计算考虑到样品中的OTUs及其相对丰度信息,

通过对数(如以2为底的shannon_2,以自然对数为底的shannon_e

以10为底的shannon_10)转换来预测样品中的分类多样性。

均匀度指数

Simpson,Dominance和Equitability三个指数是常用的评估均匀度的指标。

Simpson指数 : 表示随机选取两条序列属于同一个分类(如OTUs)的概率(故数值在0~1之间),

数值越接近1表示表明OTUs的丰度分部越不均匀;

Dominancez指数 : 取值为1-Simpson,表示随机选取两条序列属于不同分类(如OTUs)的概率;

Equitability指数: 根据Shannon指数值计算,当其值为1时表明样品中的物种丰度分布绝对均匀,

而其值越小这表明物种丰度分布呈现出越高的偏向。

意义:

多样性指数是群落丰度的指标,指数越高,该群落越稳定,种群间联系越紧。



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