الصفحة الرئيسية / العلوم والهندسة / علم الأحياء / تنوع بيتا

← علم الأحياء

علم البيئة التطور

حاسبة تنوع بيتا (Jaccard / Bray–Curtis): مقارنة العينات

حساب الاختلافات بين العينات (تنوع بيتا) كمصفوفة مسافة باستخدام Jaccard (التواجد/الغياب) أو Bray–Curtis (الوفرة). الصق جدول OTU/ASV أو قم باستيراد CSV، ثم استكشف النتائج باستخدام خريطة التمثيل اللوني وPCoA (2D).

يتم تشغيل جميع الحسابات في متصفحك؛ لا يتم إرسال البيانات.

لغات أخرى ja | en | zh-CN | es | pt-BR | id | fr | hi-IN | ar

كيفية الاستخدام (3 خطوات)

  1. اختر مثالاً، أو الصق جدول OTU/ASV (أو قم باستيراد ملف CSV/TSV).
  2. حدد مقياسًا (Jaccard / Bray–Curtis) والمعالجة المسبقة (الوفرة النسبية، وما إلى ذلك).
  3. راجع مصفوفة المسافة والخريطة الحرارية وPCoA (قم بالتصدير CSV/PNG إذا لزم الأمر).

يعد التنوع التجريبي مفيدًا للاستكشاف والتصور، لكن الاستنتاجات الإحصائية تتطلب تحليلات إضافية (اختبارات أو نماذج).

الإدخال

—

متري والمعالجة المسبقة

إذا اختلفت أعماق العينة، حاول "الوفرة النسبية".

مجموعات العينات (اختياري: نقاط اللون في PCoA)

عمودين: العينة، المجموعة (الرأس اختياري).

النتائج

هذه الأداة مخصصة للاستكشاف والتعلم. أنها لا تدعي أهمية إحصائية.

—

مشاركة وتصدير

تقوم المشاركة URL باستعادة الإعدادات فقط (لا يتم تضمين بيانات الإدخال). لحفظ المدخلات أيضًا، استخدم JSON تصدير.

مصفوفة المسافة

خريطة الحرارة

PCoA (2D)

Jaccard ضد براي كيرتس

يمكن أن يتأثر Bray–Curtis بحجم المكتبة (عمق العينة). إذا لزم الأمر، قارن بين كل من التهم والوفرة النسبية.

المعادلات (مرجع)
  • Jaccard المسافة: d = 1 - |A∩B| / |A∪B|
  • اختلاف براي – كيرتس: d = Σ|xᵢ - yᵢ| / Σ(xᵢ + yᵢ)

هنا، A وB عبارة عن مجموعات من الميزات المرصودة، وxᵢ/yᵢ هي قيم المعالم (الوفرة النسبية أو الأعداد). تعتبر اتجاهات المحور عشوائية، لذا فإن قلب مخطط PCoA لا يغير المعنى.

الأسئلة الشائعة

ما هو التنوع التجريبي؟

طريقة لوصف مدى اختلاف العينات عن بعضها البعض كالمسافة (الاختلاف). أصغر يعني أكثر مماثلة؛ أكبر يعني أكثر اختلافا.

ما الفرق بين Jaccard وBray–Curtis؟

Jaccard يقارن الحضور/الغياب فقط. يستخدم براي كيرتس أيضًا الوفرة (الأعداد أو الوفرة النسبية).

ما هو PCoA؟

طريقة تضع العينات في صورة ثنائية الأبعاد بناءً على مصفوفة المسافة (تحليل الإحداثيات الرئيسية). اتجاه المحور هو أمر تعسفي، لذا فإن التقليب لا يغير المعنى.

هل يمكنني المطالبة بأهمية إحصائية من هذه النتيجة وحدها؟

لا، فالتنوع التجريبي مفيد للاستكشاف والتصور، ولكن الاختبار الإحصائي يتطلب تحليلات إضافية.

التعليقات

إذا وجدت مشكلة أو لديك اقتراح، يرجى ترك تعليق (بدون نموذج مجهول).