如何解決Richness和Chao計算的兩個基本問題

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1.Richness和Chao為啥不能取平均？

比如一個樣方取了3個樣本作為重復。在算richness和Chao的時候，很多人都是把這三個樣本分開算，得到3個值，取個平均作為這個樣方的richness和Chao。

但其實這樣做是錯誤的!

正確的做法應該是這三個樣本的OTU相加，得到的和再計算richness和Chao。這樣結果才最接近真實值。正因為要求和，才不存在平均值，也就自然不存在誤差線以及出現小數的情況。

但是在進行統計檢驗的時候，如兩個樣方每個三個樣本，檢驗兩個樣方之間群落的物種數是否存在顯著差異。事實上還是得3個樣本分開算richness，這樣才能做統計檢驗。

因此在計算richness和統計檢驗的時候，用的是兩種不同的策略。

進一步外推，對于所有的alpha多樣性指數，如shannon, simpson等，其實都會存在這個問題。

2. Chao也和測序深度相關，為啥Chao要用原始數據算而不用resample的數據算？

關于Chao也和測序深度相關，這里需要先挖一個坑，以后解答。

這樣算是因為用原始數據得到的Chao更接近真實值。雖然原則上需要先進行resample，消除不同樣本之間測序深度的差異再計算才有可比性。但是這樣的結果離真實值差距更大。因此可能樣本之間由于測序深度差異較大，得到的Chao差異也很大。

以上兩個問題的核心都是如何計算得到的值更接近真實值。這樣必然會在其他地方做出犧牲。

第一個問題在統計檢驗的時候會不準確，即原理上不能檢驗不同樣方之間alpha多樣性是否存在顯著差異,因為檢驗之前按照樣方內多個樣本單獨計算的alpha多樣性就不準。

第二個問題在比較不同樣本之間Chao的時候會存在錯誤的結果。Chao的高低可能是測序深度導致的，而不是群落本身。

以上就是如何解決Richness和Chao計算的兩個基本問題的全部內容了，更多與如何解決Richness和Chao計算的兩個基本問題相關的內容可以搜索創新互聯之前的文章或者瀏覽下面的文章進行學習哈！相信小編會給大家增添更多知識,希望大家能夠支持一下創新互聯！

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