Cómo utilizar (3 pasos)
- Elija un ejemplo o pegue una tabla OTU/ASV (o importe un archivo CSV/TSV).
- Seleccione una métrica (Jaccard / Bray–Curtis) y un preprocesamiento (abundancia relativa, etc.).
- Revise la matriz de distancia, el mapa de calor y PCoA (exporte CSV/PNG si es necesario).
La diversidad beta es útil para la exploración y visualización, pero las conclusiones estadísticas requieren análisis adicionales (pruebas o modelos).
Entrada
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Métrica y preprocesamiento
Si las profundidades de las muestras difieren, pruebe con "abundancia relativa".
Grupos de muestra (opcional: puntos de color en PCoA)
Dos columnas: muestra, grupo (el encabezado es opcional).
Resultados
Esta herramienta es para la exploración y el aprendizaje. No pretende significación estadística.
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Compartir y exportar
El recurso compartido URL restaura la configuración únicamente (los datos de entrada no están incluidos). Para guardar también las entradas, utilice JSON exportar.
Matriz de distancias
Mapa de calor
PCoA (2D)
Jaccard contra Bray-Curtis
- Jaccard compara presencia/ausencia únicamente.
- Bray-Curtis también utiliza abundancias (recuentos o abundancia relativa).
Bray-Curtis puede verse afectado por el tamaño de la biblioteca (profundidad de la muestra). Si es necesario, compare tanto los recuentos como la abundancia relativa.
Ecuaciones (referencia)
- Jaccard distancia:
d = 1 - |A∩B| / |A∪B| - Disimilitud de Bray-Curtis:
d = Σ|xᵢ - yᵢ| / Σ(xᵢ + yᵢ)
Aquí, A y B son conjuntos de características observadas, y xᵢ/yᵢ son valores de características (abundancia relativa o recuentos). Las direcciones de los ejes son arbitrarias, por lo que invertir el gráfico PCoA no cambia el significado.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la diversidad beta?
Una forma de describir cuán diferentes son las muestras entre sí como distancia (disimilaridad). Más pequeño significa más similar; más grande significa más diferente.
¿Cuál es la diferencia entre Jaccard y Bray-Curtis?
Jaccard compara presencia/ausencia únicamente. Bray-Curtis también utiliza abundancias (recuentos o abundancia relativa).
¿Qué es la PCoA?
Un método que coloca muestras en 2D basándose en la matriz de distancias (análisis de coordenadas principales). La dirección del eje es arbitraria, por lo que invertir no cambia el significado.
¿Puedo afirmar que hay significación estadística sólo a partir de este resultado?
No. La diversidad beta es útil para la exploración y visualización, pero las pruebas estadísticas requieren análisis adicionales.
Herramientas relacionadas
- Verifique primero la diversidad dentro de la muestra (diversidad alfa) → Calculadora de índice de diversidad (Shannon / Simpson)
- Desarrollar intuición sobre el tamaño y la deriva de la población → Simulador de deriva genética (Wright–Fisher)
Comentarios
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