欧易/鹿明生物云平台：点点鼠标，轻松完成RDA/CCA分析

编者按

常规做RDA、CCA分析一般使用CANOCO软件或者R语言的Vegan包去做分析，前者太贵，后者复杂，肿么办？

欧易/鹿明云平台小工具

别担心，云平台小工具来帮您轻松完成分析。

RDA或者CCA是基于对应分析发展而来的一种排序方法，属于限制性排序，对比主成分分析可以发现，其实冗余分析就是约束化的主成分分析，将对应分析与多元回归分析相结合，每一步计算均与环境因子进行回归，又称多元直接梯度分析。

RDA基于线性模型，CCA则是基于单峰模型。此分析是主要用来反映菌群与环境因子之间关系，可以检测环境因子、样本、菌群三者之间的关系或者两两之间的关系。

RDA或CCA模型的选择原则：先用Species Table数据做DCA分析，看分析结果中Axis Lengths of gradient的轴的大小，如果大于4.0，就应该选CCA，如果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。

云平台RDA/CCA小工具网址：

1.数据准备

需要的数据有物种的丰度数据、环境因子数据和分组信息数据，数据格式介绍如下：

1.物种相对丰度文件

物种相对丰度文件（tab分割文件）为必填参数。第一行为样本分析名，第一列为物种名，数值为物种在样本中的相对丰度。输入文件格式支持txt，xls和xlsx。

2.环境因子数据文件

环境因子数据文件（tab分割文件）为选填参数。第一行为样本分析名，第一列为环境因子信息名。输入文件格式支持txt，xls和xlsx。

3.样本分组信息文件

样本分组信息文件（tab分割文件）为选填参数。第一列为样本分析名，第二列为样本的分组名称（请注意表头Group大小写问题）。输入文件格式支持txt，xls和xlsx。

注：

1.输入的环境因子个数必须大于等于2，并且小于样本个数。

2.物种样本名称、环境因子样本名字和分组信息中样本名一定要保证一致。

2小工具网页操作说明

点击提交稍等一下下后出结果哦，可以下载png与pdf格式图片~

就是这么简单，再也不用担心做不出RDA/CCA图啦！！

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