在线作图|2分钟在线绘制三维CCA图

三维CCA

典型相关分析（Canonical Correlation Analysis）是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法，它能够揭示出两组变量之间的内在联系。冗余分析（redundancy analysis, RDA）或者典范对应分析（canonical correspondence analysis, CCA）是基于对应分析（correspondence analysis, CA）发展而来的一种排序方法，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。CCA分析结果的可视化不仅可以用二维坐标表示，还可用三维坐标表示，即三维CCA图。
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如何不使用R绘制三维CCA图？

小编和他的小伙伴们开发了一个在线的作图小网站——云图图（https://www.cloudtutu.com/#/index，免费的哦~），操作步骤如下：
①登录网址：https://www.cloudtutu.com/#/index（推荐使用360或者谷歌浏览器）
②输入用户名和密码（小编已经为大家填好了，如果不显示可添加文末二维码添加小编获取），输入验证码后即可登录，无需注册，直接使用，不必担心隐私泄露，是不是诚意满满~
③登录后在工具一栏（全部工具）里找到三维CCA，点击进入；
④请按照界面右侧的说明书或者下文进行操作，即可在2分钟内获得一张三维CCA图。

Step 01 上传文件

※目前平台仅支持.txt(制表符分隔)文本文件或者.csv文件的文件上传（平台可对不规范的数据格式进行部分处理，但还是请您尽量按照示例数据的格式调整数据，以便机器可以识别）
a）准备两个数据矩阵,格式见下图（如微生物物种丰度表、环境因子表、基因表达量矩阵、代谢物含量表，也可以是测量数据，例如身高、体重、表型等）；
b）表格需要带表头和列名，每一列为样本名，每一行为各种指标数据名，例如OTU，基因ID、身高、代谢物名称等。
c）请提交.txt(制表符分隔)文本文件或者.csv文件。操作方法为：全选excel中的所有内容（ctrl+A），复制到记事本中，将记事本文件另存后上传该文件。

文件一：微生物物种丰度表
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文件二：对应的环境因子表

Step 02 参数设置

2.1 在界面右侧编辑分组信息：需要对所有样品进行分组，本网站支持在线修改分组名称的功能。有在线输入(方式一)和手动粘贴(方式二)两种方式。(绘图前必须检查分组名称)
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2.2方法选择：本网站提供helliger、normalize、standardize、total、max、freq、range等方法
a) hellinger，hellinger转化，就是总和标准化数据的平方根(default MARGIN=1)，hellinger转化后的数据使用欧氏距离函数计算将得到hellinger距离矩阵。
b) normalize，模标准化，将数据除以每行或者每列的平方和的平方根(default MARGIN=1)，模标准化后每行、列的平方和为1（向量的模为1），也即在笛卡尔坐标系中到原点的欧氏距离为1，样品分布在一个圆弧上，彼此之间的距离为弦长，因此也称为弦转化。在基于欧氏距离的PCA、RDA中分析群落数据可以将每个样方弦转化可以弥补欧氏距离的缺陷。弦转化后的数据使用欧氏距离函数计算将得到弦距离矩阵。
c) standardize，z-score标准化，最常用的标准化方法之一，将数据减去均值比上标准差(default MARGIN=2)，z-score标准化后数据均值为0，方差为1，服从正态总体的数据标准化后服从标准正态分布。z-score标准化可以去除不同环境因子量纲的影响。
d) total，总和标准化，将数据除以该行或者列的总和，也即求相对丰度(default MARGIN=1)，总和标准化后数据全部位于0到1之间。
e) max，最大值标准化，将数据除以该行或者列的最大值(defaultMARGIN=2)。若数据非负，最大值标准化后数据全部位于0到1之间。
f) freq,数据矩阵除以行或列的最大值,并乘以非零值的个数
g) range，Min-max标准化，将数据减去该行或者列的最小值，并比上最大值与最小值之差(defaultMARGIN=2)，Min-max标准化后的数据全部位于0到1之间。
2.3 元素大小：图中元素显示的图形大小
2.4 颜色选择：三种颜色对应坐标轴的颜色

Step 03 网页预览

点击“运行”开始作图，出图后可选择“网页预览”的方式进行在线查看（图片展示不全，可下载网页版文件调整细节）。以下是网页版文件小工具使用的小tips：
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Step 04 下载文件

图片确认无误后可点击“下载”保存结果文件，其中包括网页版图片。

Step 05 写作建议

XXXX was performed on Tutools platform (https://www.cloudtutu.com), a free online data analysis website.

尊敬的用户，如果图图云平台在您的科研中有幸提供了些许帮助，我们期望您能在方法学或者致谢中提及我们，引用方法如下：XXXX analysis was performed on Tutools platform (http://www.cloudtutu.com), a free online data analysis website. 目前平台还处于测试阶段，使用过程中有任何疑问或者报错欢迎随时联系小编反馈。您的反馈和建议是我们最大的动力~
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