生信学习-高通量分析-NMDS分析: 非度量多维尺度分析

NMDS分析:
非度量多维尺度分析（Non-metric multidimensional scaling,NMDS）是一种将多维空间的研究对象简化到低维空间进行定位，分析和归类，同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。一般用组间样本的秩次（数据排名rank order）上的差异来定义距离。
NMDS图形常用作微生物群落研究的β分析。

NMDS侧重反映距离矩阵中数值的排序关系，弱化数值的绝对差异程度。在多样本、物种数量多的情况下（相对于数值间的差异，可进行排序的数量更大），NMDS模型能更准确地反映出距离矩阵的数值排序信息。**因此当样本或者物种数量过多的时候使用NMDS会更加准确。

检验NMDS 分析结果的优劣用胁强系数（Stress）来衡量。NMDS图形通常会给出该模型的stress值，用于判断该图形是否能准确反映数据排序的真实分布。通常认为 stress<0.2 时可用 NMDS 的二维点图表示，其图形有一定的解释意义;当 stress<0.1 时，可认为是一个好的排序;当 stress<0.05 时，则具有很好的代表性。

NMDS图形类型为散点图，图形中的点代表样本，不同颜色/形状代表不同的样本分组信息。同组间样本点距离远近说明了样本的重复性强弱，分组样本的远近则反应了组间样本距离在秩次（数据排名）上的差异。

横纵坐标轴含义：NMDS是距离值的秩次（数据排名）信息的评估，图形上样本信息仅反映样本间数据秩次信息的远近，而不反映真实的数值差异，横纵坐标轴并无权重意义，横轴不一定比纵轴更加重要。

以一篇发表文章中的示图为例：

用红色正方形表示对组组正常喂养婴儿粪便样本，蓝色三角形表示添加益生菌组喂养婴儿粪便样本。使用非度量多维尺度法(NMDS)对样本进行属水平聚类，表明益生菌补充喂养婴儿和对照组之间的微生物群分布存在明显差异。并且，在图中加入黑色箭头表示相应的差异显示驱动物种。
(Alcon-Giner C, Dalby MJ, Caim S, Ketskemety J, Shaw A, Sim K, Lawson MAE, Kiu R, Leclaire C, Chalklen L, Kujawska M, Mitra S, Fardus-Reid F, Belteki G, McColl K, Swann JR, Kroll JS, Clarke P, Hall LJ. Microbiota Supplementation with Bifidobacterium and Lactobacillus Modifies the Preterm Infant Gut Microbiota and Metabolome: An Observational Study. Cell Rep Med. 2020 Aug 25;1(5):100077. doi: 10.1016/j.xcrm.2020.100077. PMID: 32904427; PMCID: PMC7453906.)

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