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Dynamic Meta-Storms算法：基于物种水平的生物分类学和系统发育信息对宏基因组进行全面比较
Dynamic Meta-Storms: comprehensive taxonomic and phylogenetic comparison of shotgun metagenomes at the species level
Authors:  张玉凤荆功超, 陈俞竹, 徐健, 苏晓泉 and date: 01/10/2021, view: 4270, Q&A: 0
... 样本之间的DMS距离矩阵其中第一行和第一列是样本ID，表中的数值是样本之间的DMS距离，在0-1之间。数值越大，表示距离越远。 使用DMS计算距离矩阵3.1基于DMS内置系统发育树和物种分类信息计算距离矩阵： MS-comp-taxa-dynamic -T samples.sp.abd -o samples.sp.dist 其中 我们建议用MetaPhlAn2对宏基因组序列进行预处理，将得到的物种名称和丰度结果作为DMS的输入来计算距离
谱系分析在群落生态学中的应用
The Application of Phylogenetic Methods in Community Ecology
Authors:  赵郁豪曾頔, 斯幸峰 and date: 10/28/2021, view: 13211, Q&A: 0
... cophenetic转化功能树后得到的距离矩阵之间差异不大。 当研究只考虑连续性状变量并且物种数和性状数量较小时，读者也可以选择使用原始的距离矩阵 (欧几里得距离和Gower距离等) 进行功能多样性的计算。 本文先将功能性状转化为Gower相异距离矩阵 (Gower dissimilarity matrix) (Gower相异距离矩阵的优势在于可以处理分类变量的性状，并且可以为性状增加权重，但是本文并没有涉及
基于ArcGIS和R软件进行动物地理区划
Delineating Zoogeographical Regions Using ArcGIS and R Software
Authors:  何杰坤郜二虎, 余杰华, 彭伟鑫, 陈琳, 江海声 and date: 08/13/2021, view: 4694, Q&A: 0
... 以下以辛普森指数为例，利用"betapart"函数包中的"beta.pair"计算网格之间物种β相异性的距离矩阵。 Simpson距离矩阵系统聚类 (hierarchical clustering) 系统聚类结果可以非常清晰地反映动物地理区之间的分层关系，这对动物地理区划十分重要。 #执行NMDS排序分析 nmds <- monoMDS(sim) # sim为基于物种或谱系β相异性的Simpson距离矩阵 nmds #查看NMDS分析结果图9
DELTA系统在昆虫系统学工作的方法和步骤
Methods and Steps of DELTA System in Insect Systematics
Authors:  马丽朱朝东 and date: 08/05/2021, view: 2100, Q&A: 0
... Intkey指令初始化并生成Intkey文件 (图5B)，Dist指令建立距离矩阵 (图5C)，Key指令自动生成检索表 (图5D)。 Character editor显示界面3.4指令集Action sets和图片设置Image settings 在完成所有分类单元和性状的编辑之后，需要运行各类命令，以生成描述文件、性状列表、检索表、距离矩阵和 此外，新版本增加了矩阵功能，界面较旧版本在操作上更为便捷。图1. FreeDelta Editor最新版本 (V2.5.2.19)
利用Parallel-Meta Suite在多平台下进行交互式微生物组分析
Interactive Microbiome Data Analysis on Multiple Platforms Using Parallel-Meta Suite
Authors:  李坚陈俞竹, 苏晓泉 and date: 08/20/2022, view: 3175, Q&A: 0
... 此外，在输出目录中，所有的原始结果（如相对丰度表、距离矩阵等）也会保留（表3），用于进一步深入的数据挖掘或元分析。此外，在结果文件夹中还提供了分析总结、工作日志和详细的分步工作流程脚本。图4. β多样性通过加权/非加权Meta-Storms(Su等， 2012)算法（针对物种分类）或Hierarchical Meta-Storms(Zhang等， 2021)（针对功能）计算所有样本之间距离矩阵 输出目录的文件列表 文件/文件夹 内容 Index.html结果导览Sample_Views （文件夹）群落结构可视化结果
全基因组siRNA高通量筛选调控Wnt/β-catenin信号转导的关键基因
High-throughput Genome-wide siRNA Screen for Key Genes Regulating Wnt/β-CateninSignaling
Authors:  毛丽宋晓敏, 李林 and date: 12/07/2021, view: 3122, Q&A: 0
... ClustalW是一种渐进的多序列比对方法，先将多个序列两两比对构建距离矩阵；然后根据距离矩阵计算产生系统进化指导树，对关系密切的序列进行加权；最后从最紧密的两条序列开始，逐步引入临近的序列并不断重新构建比对 最后，基于距离矩阵用Bio::Tree::DistanceFactory模块构建系统发育树，构树方法选择为非加权组平均法 (UPGMA)。UPGMA是一种较常用的聚类分析方法，可以得到有根树。 其次，用Bio::Align::ProteinStatistics模块计算两两序
基于微生物成分数据的差异zOTU分析流程
Workflow for Discriminative zOTU Analysis Based on Compositional Data
Authors:  焦金真张小丽, 王敏, 谭支良 and date: 04/27/2021, view: 5359, Q&A: 0
... ADONIS分析5.1获得样品间的Aitchison距离矩阵 dist.clr <- dist(E.clr, method = "euclidean") 注：基于CLR向量的欧氏距离的样品间的比例距离 $reads为CLR的表达矩阵，conds为样品的分组信息。图1. ，称为Aitchison距离。 图2. aldex.effect的输出结果f.e3.3获得E (CLR)值的矩阵 (E.clr)， 用于后续的PCA降维和作图。 运用ALDE
Marker Genes (16S and ITS) Protocol for Plant Microbiome Analyses
植物微生物组分析的标记基因（16S 和 ITS）实验方法
Author:  Geoff Zahndate: 04/20/2022, view: 1554, Q&A: 0
... 一般的工作流程是将您的 ASV 相互对齐，构建距离矩阵，然后从该矩阵构建系统发育树。脚本“02_Build_and_add_Phylogeny.R”将引导您完成典型的工作流程。 然后使用这种对齐方式使用dist.ml()函数生成最大似然距离矩阵。然后我们可以使用 Neighbor-Joining 方法构造一个初始树，使用NJ()函数实现。 一些分析，例如UniFrac社区距离测量，使用系统发育感知方法来改进社区之间的比较（ Lozupone和 Knight，2005）。然而，真菌