微生物群落結構樹狀圖怎麼繪制

❶ 環境微生物群落heatmap圖怎麼畫

稀釋性曲線（Rarefaction Curve）採用對測序序列進行隨機抽樣的方法，以抽到的序列數與它們所能代表OTU的數目構建曲線，即稀釋性曲線。當曲線趨於平坦時，說明測序數據量合理，更多的數據量對發現新OTU的邊際貢獻很小；反之則表明繼續測序還可能產生較多新的OTU。橫軸：從某個樣品中隨機抽取的測序條數；"Label 0.03" 表示該分析是基於OTU 序列差異水平在0.03，即相似度為97% 的水平上進行運算的，客戶可以選取其他不同的相似度水平。縱軸：基於該測序條數能構建的OTU數量。曲線解讀：Ø 圖1中每條曲線代表一個樣品，用不同顏色標記；Ø 隨測序深度增加，被發現OTU 的數量增加。當曲線趨於平緩時表示此時的測序數據量較為合理。2. Shannon-Wiener 曲線反映樣品中微生物多樣性的指數，利用各樣品的測序量在不同測序深度時的微生物多樣性指數構建曲線，以此反映各樣本在不同測序數量時的微生物多樣性。當曲線趨向平坦時，說明測序數據量足夠大，可以反映樣品中絕大多數的微生物物種信息。橫軸：從某個樣品中隨機抽取的測序條數。縱軸：Shannon-Wiener 指數，用來估算群落多樣性的高低。Shannon 指數計算公式：其中，Sobs= 實際測量出的OTU數目；ni= 含有i 條序列的OTU數目；N = 所有的序列數。曲線解讀：Ø 圖2每條曲線代表一個樣品，用不同顏色標記，末端數字為實際測序條數；Ø 起初曲線直線上升，是由於測序條數遠不足覆蓋樣品導致；Ø 數值升高直至平滑說明測序條數足以覆蓋樣品中的大部分微生物。3.Rank-Abundance 曲線用於同時解釋樣品多樣性的兩個方面，即樣品所含物種的豐富程度和均勻程度。物種的豐富程度由曲線在橫軸上的長度來反映，曲線越寬，表示物種的組成越豐富；物種組成的均勻程度由曲線的形狀來反映，曲線越平坦，表示物種組成的均勻程度越高。橫軸：OTU 相對豐度含量等級降序排列。縱軸：相對豐度比例。曲線解讀：Ø 圖3與圖4中每條曲線對應一個樣本（參考右上角圖標）；Ø 圖3與圖4中橫坐標表示的是OTU（物種）豐度排列順序，縱坐標對應的是OTU（物種）所佔相對豐度比例（圖3為相對百分比例，圖4為換算後Log值），曲線趨於水平則表示樣品中各物種所佔比例相似；曲線整體斜率越大則表示樣品中各物種所佔比例差異較大。4. 樣本群落組成分析：多樣本柱狀圖/ 單樣本餅狀圖 根據分類學分析結果，可以得知一個或多個樣品在各分類水平上的物種組成比例情況，反映樣品在不同分類學水平上的群落結構。柱狀圖（圖5）橫軸：各樣品的編號。縱軸：相對豐度比例。圖標解讀：Ø 顏色對應此分類學水平下各物種名稱，不同色塊寬度表示不同物種相對豐度比例；Ø 可以在不同分類學水平下作圖分析。餅狀圖（圖6）在某一分類學水平上，不同菌群所佔的相對豐度比例。不同顏色代表不同的物種。5. 樣品OTU 分布Venn 圖用於統計多個樣品中共有或獨有的OTU數目，可以比較直觀地表現各環境樣品之間的OTU 組成相似程度。不同樣品用不同顏色標記，各個數字代表了某個樣品獨有或幾種樣品共有的OTU 數量，對應的OTU編號會以EXCEL 表的形式在結題報告中呈現。分析要求單張分析圖，樣本分組至少兩個，最多5 個。Ø 默認設置為97% 相似度水平下以OTU 為單位進行分析作圖。6. Heatmap 圖用顏色變化來反映二維矩陣或表格中的數據信息，它可以直觀地將數據值的大小以定義的顏色深淺表示出來。將高豐度和低豐度的物種分塊聚集，通過顏色梯度及相似程度來反映多個樣品在各分類水平上群落組成的相似性和差異性。相對豐度比例：熱圖（圖8）中每小格代表其所在樣品中某個OTU 的相對豐度。以圖8為例，紅框高亮的小格所對應的信息為：樣本（R11-1Z）中OTU（OTU128）的相對豐度比例大概為0.2%。豐度比例計算公式（Bray Curtis 演算法）：其中，SA,i = 表示A樣品中第i個OTU所含的序列數SB,i = 表示B樣品中第i個OTU所含的序列數樣品間聚類關系樹：進化樹表示在選用成圖數據中，樣本與樣本間序列的進化關系（差異關系）。處於同一分支內的樣品序列進化關系相近。物種/OTU 豐度相似性樹：豐度相似性樹表示選用成圖的數據中樣品與樣品中的OTU 或序列在豐度上的相似程度。豐度最相近的會分配到同一分支上。客戶自定義分組：根據研究需求對菌群物種/OTU 研究樣本進行二級分組Ø 二級物種/OTU 分組：將下級分類學水平物種或OTU 分配到對應的上級分類學水平，以不同顏色區分；Ø 二級樣品分組：根據研究需要，對樣品進行人為的分組，以不同顏色區分。7. 主成分分析PCA (Principal Component Analysis)在多元統計分析中，主成分分析是一種簡化數據集的技術。主成分分析經常用於減少數據集的維數，同時保持數據集中對方差貢獻最大的特徵，從而有效地找出數據中最「主要」的元素和結構，去除噪音和冗餘，將原有的復雜數據降維，揭示隱藏在復雜數據背後的簡單結構。通過分析不同樣品的OTU 組成可以反映樣品間的差異和距離，PCA 運用方差分解，將多組數據的差異反映在二維坐標圖上，坐標軸為能夠最大程度反映方差的兩個特徵值。如樣品組成越相似，反映在PCA圖中的距離越近。橫軸和縱軸：以百分數的形式體現主成分主要影響程度。以圖9為例，主成分1（PC1）和主成分2（PC2）是造成四組樣品（紅色，藍色，黃色和綠色）的兩個最大差異特徵，貢獻率分別為41.1% 和27.1%。十字交叉線：在圖9中作為0 點基線存在，起到輔助分析的作用，本身沒有意義。圖例解讀：Ø PCA 分析圖是基於每個樣品中所含有的全部OTU 完成的；Ø 圖9中每個點代表了一個樣本；顏色則代表不同的樣品分組；Ø 兩點之間在橫、縱坐標上的距離，代表了樣品受主成分（PC1 或 PC2）影響下的相似性距離；Ø 樣本數量越多，該分析意義越大；反之樣本數量過少，會產生個體差異，導致PCA分析成圖後形成較大距離的分開，建議多組樣品時，每組不少於5個，不分組時樣品不少於10個；Ø 圖10中的圓圈為聚類分析結果，圓圈內的樣品，其相似距離比較接近。8. RDA/ CCA 分析圖基於對應分析發展的一種排序方法，將對應分析與多元回歸分析相結合，每一步計算均與環境因子進行回歸，又稱多元直接梯度分析。主要用來反映菌群與環境因子之間的關系。RDA 是基於線性模型，CCA是基於單峰模型。分析可以檢測環境因子、樣品、菌群三者之間的關系或者兩兩之間的關系。橫軸和縱軸：RDA 和CCA 分析，模型不同，橫縱坐標上的刻度為每個樣品或者物種在與環境因子進行回歸分析計算時產生的值，可以繪制於二維圖形中。圖例解讀：Ø 冗餘分析可以基於所有樣品的OTU作圖，也可以基於樣品中優勢物種作圖；Ø 箭頭射線：圖11中的箭頭分別代表不同的環境因子（即圖中的碳酸氫根離子HCO3-，醋酸根離子AC-等，圖中的其它環境因子因研究不同代表的意義不同，因此不再贅述）；Ø 夾角：環境因子之間的夾角為銳角時表示兩個環境因子之間呈正相關關系，鈍角時呈負相關關系。環境因子的射線越長，說明該影響因子的影響程度越大；Ø 圖11中不同顏色的點表示不同組別的樣品或者同一組別不同時期的樣品，圖中的拉丁文代表物種名稱，可以將關注的優勢物種也納入圖中；Ø 環境因子數量要少於樣本數量，同時在分析時，需要提供環境因子的數據，比如 pH值，測定的溫度值等。9. 單樣品/ 多樣品分類學系統組成樹根據NCBI 提供的已有微生物物種的分類學信息資料庫，將測序得到的物種豐度信息回歸至資料庫的分類學系統關系樹中，從整個分類系統上全面了解樣品中所有微生物的進化關系和豐度差異。單樣品圖（圖12）：可以了解單樣品中的序列在各個分類學水平上的分布情況。圖例解讀：Ø 圖12中不同的層次反映不同的分類學水平；Ø 分支處的圓面積說明了分布在該分類學水平，且無法繼續往下級水平比對的序列數量，面積越大，說明此類序列越多；Ø 每個分支上的名詞後面的兩組數字分別表示比對到該分支上的序列數和駐留在該節點上的序列數；Ø 圖13中為某單一水平物種分布情況，並非是序列分布。多樣品圖（圖14）：比對多個樣品在不同分類學分支上序列數量差異。圖例解讀：Ø 比對不同樣品在某分支上的序列數量差異，通過帶顏色的餅狀圖呈現，餅狀圖的面積越大，說明在分支處的序列數量越多，不同的顏色代表不同的樣品。Ø 某顏色的扇形面積越大，說明在該分支上，其對應樣品的序列數比其他樣品多。Ø 多樣品在做該分析時，建議樣品數量控制在10個以內，或者將重復樣本數據合並成一個樣本後，總樣品數在10個以內。10.系統發生進化樹在分子進化研究中，基於系統發生的推斷來揭示某一分類水平上序列間鹼基的差異，進而構建進化樹。

❷ 概率樹狀圖怎麼畫

畫概率樹狀圖的步驟是

1、首先通過迅捷思維導圖的任意版本創建一份空白思維導圖。

2、接著通過編輯器將「樣式」-「結構」設定為我們所需的樹狀結構（向下傘狀展開/向上傘狀展開）。

二、樹狀圖模板

在迅捷畫圖內還預置有模板庫功能，可從模板庫中查找樹狀圖模板，利用模板原有內容，並結合自身思路進行梳理，輔助制圖。

三、用什麼工具畫樹狀圖

想要繪制樹狀圖一般可以使用迅捷畫圖的思維導圖工具進行，這是一款跨平台的多功能制圖工具，帶有web、win、Android等多種版本，簡單幾步即可製作樹狀圖或思維導圖、因果關系圖、氣泡圖、魚骨圖等多種常見圖示。

❸ 最新版的WPS怎麼繪制樹狀圖

打開WPS演示-插入，點擊組織結構圖。如圖：

若提供素材不適合要刪除，選中-右鍵-刪除即可。如圖：

若要增加下屬，選中-右鍵，點擊下屬（B）即可。如圖：

若要增加同事，選中-右鍵，點擊同事（C）即可，所謂同事就是工作中同級別的人。如圖：

若要增加助手，選中-右鍵，點擊助手（A）即可，所謂助手就是工作中領導身邊的如助理之類的人。如圖：

最後在相應文本框寫上內容即可。如圖：

❹ 樹狀圖怎麼畫

樹狀圖畫發如下：

准備材料：word、樹狀圖

1、首先我們需要先打開word,進入到主界面，在主界面進行先關的操作即可作出樹狀圖。

❺ 流程圖中怎麼快速製作樹狀圖

想要快速製作樹狀圖就只能藉助模版或者樹狀流程圖了，下面就使用迅捷流程圖製作軟體為例操作，方法如下：

❻ ppt如何繪制樹狀圖圖文教程

樹狀圖在辦公的時候經常需要畫，也可以說是做樹狀圖。因為樹狀圖通常是使用word做出來的，可以將樹狀圖畫的非常好。那麼樹形圖怎樣畫呢?接下來請跟著我了解吧。 ppt繪制樹狀圖的 方法 首先是ppt中製作樹狀圖，打開powerpoint， 點擊工具欄里的插入—圖片—組織結構圖， 就會默認出現這個對話框

❼ ppt繪制樹狀圖怎麼繪制

1、首先 是 ppt中製作樹狀圖，打開powerpoint

❽ 微生物群落多樣性測序中的柱狀圖怎麼做

濃香型白酒的生產是以酒醅為原料,以窖池為載體,在窖池發酵過程中大麴微生物、窖池微生物形成復雜的微生物群體進行一系列的物質能量代謝[1]。在發酵過程中,窖池內的微生物群落系統將酒醅中的澱粉轉化為白酒的主要成份及其微量的香味物質,窖內的理化指標呈現一定規律的變化,同時酒醅中成份的改變也引起了微生物群落生存環境的改變,如營養成份復雜化,環境酸度增加等,群落結構也有相應的改變,窖內優勢菌群逐漸呈現穩定狀態。微生物對酒醅的作用與窖內環境對微生物的選擇使得酒醅經過一個周期的發酵能夠產生具有獨特風味的濃香型白酒。近年來PCR-DGGE技術愈加成熟的運用於對組織結構和土壤樣品種的微生物群落結構研究[2~4],該技術也逐步運用於白酒窖內微生物多樣性研究,對白酒窖內樣品中微生物的多樣性、豐度、准確反應[5~7],利用PCR-DGGE對濃香型白酒窖泥中細菌和古菌群落進行研究,發現細菌有9~22條條帶,古菌有7~12條條帶,利用PCR-SSCP對濃香型白酒酒醅進行研究,發現酒醅中的細菌和真菌各有9~20和7~16條條帶[6~7]。

❾ 最新版的WPS怎麼繪制樹狀圖

樹狀圖】提供數據的分層視圖，以便你輕松發現模式，如商店裡的哪些商品最暢銷。
樹分支表示為矩形，每個子分支顯示為更小的矩形。
樹狀圖按顏色和距離顯示類別，可以輕松顯示其他圖表類型很難顯示的大量數據。
1、樹狀圖適合顯示層次結構內的比例，但是不適合顯示最大類別與各數據點之間的層次結構級別。
旭日圖更適合顯示這種情況。
2、也可以使用「推薦的圖表」中的「所有圖表」選項卡創建樹狀圖，盡管只有在層次結構種包含空（空白）單元格時才推薦樹狀圖。
3、提示
可使用「設計」和「格式」選項卡自定義圖表的外觀。
如果未看到這些選項卡，請在樹狀圖中的任意位置單擊以將「圖表工具」添加到功能區。
4、更改標簽顯示，excel
會自動對每個頂級或父類別使用不同顏色。
但是，也可以使用數據標簽的布局來區分各個類別。
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❿ onenote怎麼畫樹狀圖

onenote畫樹狀圖步驟：
1、點擊插入選項卡，點擊形狀功能，點擊圓角矩形。
2、在編輯區中拉出一個圓角矩形，再對著矩形上的黃色菱形按住左右方向拉動可以調節圓角的弧度。
3、右擊圓角矩形，點擊添加文字，就可以在矩形框中輸入文字。
4、再點擊插入選項卡，形狀功能里的曲線。如圖，在紅箭頭所示按順序點出三個點，繪制出曲線。
5、選中曲線，點擊格式選項卡，點擊邊框，設置顏色，設置粗細。
6、再點擊開始選項卡，點擊復制按鈕，再點擊粘貼，出現第二條曲線。再點擊格式，垂直旋轉。移動到下方。
7、繼續復制粘貼出第三條曲線，對著右側控制點按住拉動調節形狀。
8、調好後，同樣再復制粘貼多一條出來。然後再執行格式，垂直旋轉。移動好位置。
9、/點擊插入選項卡，點擊藝術字，點擊一種藝術字體，拉到導圖上需要的位置，輸入需要的文字。這樣樹狀圖就做好了。