干货 | 基于距离的冗余分析（dbRDA）揭示代谢组与其他变量的关系

基于距离的冗余分析（distance-based redundancy analysis，dbRDA）是一种用于多变量分析的方法，使用现有的冗余分析（RDA）方法，但允许通过使用主坐标分析（PCoA）基于非欧式距离例如Bray-Curtis距离进行分析。

dbRDA分析步骤

dbRDA包括以下几步：

1

使用选择的距离（例如Bray-Curtis）计算重复之间的距离矩阵；

2

确定主坐标，必要时包括对负特征值的校正；

3

创建与实验设计相对应的虚拟变量矩阵（即线性模型中的单个变量）；

4

利用RDA分析主坐标（物种数据）与虚拟变量（模型）之间的关系；

5

通过排列对模型中特定项的特定统计量进行测试。

dbRDA绘图解读

图1 本地底栖生物群落分类组成dbRDA图^[1]

图1中显示了采样年份（黑色文本）、重要物种和性状（蓝色文本）和环境变量（红色箭头），A.al = 外来物种丰度，S.al = 外来物种丰富度，P.rg = 圆形虾虎鱼的存在，MST = 上一年夏季（水）的平均温度，TP = 总磷浓度。箭头的长度表示变量对数据的解释力。样本相对于箭头方向的位置表示样本与变量的关系。该图揭示了原生底栖动物群落的变化可能是由生物入侵和夏季气温升高引起的。

dbRDA分析通常用于在生态学研究中探究微生物类群和环境特征的关系，也可用于可视化和探索代谢组或蛋白质组数据和其他数据的关系，例如通过dbRDA探究人体摄入钠钾比和代谢组变化的关系，从而揭示人体代谢物在钠和钾相关疾病的发病机制中的潜在作用^[2]；另外，dbRDA分析也可以用于研究植物病害引起的蛋白差异和根系内生菌群落之间的关系^[3]。现已有多篇应用文章发表在SCI 1区的期刊：

1. Development of a protocol for environmental impact studies using causal modelling. Water Research, 2018.

2. Associations of sodium and potassium consumption with the gut microbiota and host metabolites in a population-based study in Chinese adults. The American Journal of Clinical Nutrition, 2020.

3. Twenty-eight years of ecosystem recovery and destabilisation: Impacts of biological invasions and climate change on a temperate river. The Science of the Total Environment, 2023.

dbRDA的代谢组领域文献案例

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研究概要：

在植物生物学领域，鉴定与特定生态和分子功能相关的化学成分已成为一项强大的工具。该研究提出了一个自动化的计算机化合物分类框架，使用现场收集的新鲜样品和在植物标本室中储存半年的干燥标本，对全球水平的化学多样性和十种不同苔藓植物的代谢物家族组成进行了比较研究。采用Shannon和Pielou多样性指数、层次聚类分析（HCA）、稀疏偏最小二乘判别分析（sPLS-DA）、基于距离的冗余分析（dbRDA）、Tukey事后检验（HSD）、Fisher精确检验确定代谢物家族在植物标本室条件、生态特征和物种方面的丰富度和组成差异。代谢物家族组成的变化也解释了与生态功能相关的差异。该研究证实化合物分类是一种强大的工具，它允许通过“放大”来探索分子生物学中的关系，通过“缩小”来探索生态学中的关系。其中，dbRDA揭示了acrocarpous物种的代谢差异与倾斜的荚膜位置、前倾茎、斜向生长形式和相对较大的孢子直径有关。

图2 dbRDA揭示生态特征与（a）代谢物指纹图谱数据和（b）计算机分类数据的关系^[4]

科技君点睛

dbRDA分析比常规RDA分析更具适用性，可以使用欧氏距离以外的距离测量进行关联分析，这使得它成为一种灵活且强大的数据分析工具。华大科技提供包括dbRDA分析在内的多种分析服务，帮助研究人员更好地分析和深度挖掘组学数据。

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参考文献：

[1] Worischka S, Schöll F, Winkelmann C, Petzoldt T. Twenty-eight years of ecosystem recovery and destabilisation: Impacts of biological invasions and climate change on a temperate river. Sci Total Environ. 2023;875:162678.

[2] Wang, Y., Wang, H., Howard, A. G., Tsilimigras, M. C. B., Avery, C. L., Meyer, K. A., Sha, W., Sun, S., Zhang, J., Su, C., Wang, Z., Zhang, B., Fodor, A. A., & Gordon-Larsen, P. (2020). Associations of sodium and potassium consumption with the gut microbiota and host metabolites in a population-based study in Chinese adults. The American journal of clinical nutrition, 112(6), 1599–1612.

[3] Wang, D., Sun, T., Zhao, S., Pan, L., Liu, H., & Tian, X. (2020). Physiological change alters endophytic bacterial community in clubroot of tumorous stem mustard infected by Plasmodiophora brassicae. BMC microbiology, 20(1), 244.

[4] Peters K, Balcke G, Kleinenkuhnen N, Treutler H, Neumann S. Untargeted In Silico Compound Classification-A Novel Metabolomics Method to Assess the Chemodiversity in Bryophytes. Int J Mol Sci. 2021;22(6):3251.

撰稿：蚪蚪菌

编辑：市场部

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