2025-03-26
Highlights
1.三者之間的運用：
交(jiao)互PCA：單純探索數(shu)據結構（如樣(yang)本聚(ju)類）；
交互RDA：量化環(huan)境因子對生物數據的線性影響；
CCA：分析環(huan)境(jing)因子與生(sheng)物數據(ju)的非線(xian)性關(guan)系。
2.三者(zhe)數據預處理(li)差(cha)異(yi)：
交互PCA：通常只需(xu)中(zhong)心化；
交互RDA：響(xiang)應變量建(jian)議(yi)標準化(hua)（如Z-score）；
CCA：必須(xu)進(jin)行Hellinger或卡(ka)方轉化。
3.三者在云平臺的展示：
數據上(shang)傳(chuan)的要求各有不同，分析參數和圖表可調整項(xiang)也有區別。
一、核心關聯與差異(yi)概覽
二、圖表間(jian)的(de)邏輯關系
1. 交互PCA → 交互RDA：從探索到解釋
交互PCA是(shi)基(ji)礎方法，僅提取數據(ju)最大方差方向(xiang)（無外部(bu)變量約(yue)束）
交互RDA=PCA+環(huan)境因子回歸(gui)：在交(jiao)互PCA排序空(kong)間中強制加(jia)入解釋變量的(de)約束條件
2. 交互RDA → CCA：從線性(xing)(xing)到(dao)非(fei)線性(xing)(xing)
當響應變量（如物種數據）存在"弓形效應"（非線性梯度）時(shi)：RDA可能低估長生態梯度的影響。
3.方法(fa)選擇決策(ce)樹
三、實際應用中(zhong)的典型場景(jing)
1. 選擇(ze)交互PCA
目標：單純探索數(shu)據結構（如樣本(ben)聚類）
案例：
基因表(biao)達數(shu)據的無(wu)監督降維
質控分析中的異常樣本檢測
2. 選擇交互RDA
目(mu)標(biao)：量(liang)化(hua)環(huan)境因子對生物(wu)數據(ju)的線(xian)性影響
案例：
土壤pH如(ru)何線性影響細菌群(qun)落組成
實(shi)驗批次對轉錄組數據的線性偏移
3. 選擇CCA
目標：分析環境因子與生物數(shu)據的非線性關系
案例：
沿海拔梯度變化的物種更(geng)替（存在閾值(zhi)效(xiao)應）
極端pH環境(jing)下(xia)微生物群(qun)落的非線(xian)性響應
四、關鍵注意事項(xiang)
1. 數據預處(chu)理差異(yi)：
交互PCA：通常只需中心化
交(jiao)互RDA：響(xiang)應變量建議標(biao)準(zhun)化（如Z-score）
CCA：必須進行Hellinger或卡方轉化
2. 解釋率對比：
交互RDA / CCA可計算環境因子的方差解釋率（如(ru)Adj.R2=0.3表示30%變異(yi)由環境解釋）
交互PCA的軸僅代表(biao)數據(ju)固有變異
3. 圖表解讀技巧：
箭頭夾角：銳角=正相關，鈍角=負相關（交互RDA / CCA）
樣本距離：反映群落(luo)相似性(xing)（三者通用）
五、圖表(biao)可調整參數
下圖展(zhan)示交互PCA的(de)參數調整(zheng)示意，更(geng)多可調整(zheng)內容(rong)，歡迎去(qu)云平臺去(qu)體驗。
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