rda分析怎么做_科学网—如何用R语言vegan包进行RDA/CCA分析

library(ggrepel)

library(vegan)

library(ggrepel)

phylum=read.csv("phylum.csv",header = T,row.names = 1)

env=read.csv("env.csv",header = T,row.names = 1)

phylum1=decostand(phylum,method = "hellinger")###对响应变量做hellinger转化

env=log10(env)

rda_analysis

result

sp=as.data.frame(result$species[,1:2])*5###提取相应变量坐标，乘以5是使图美观，不影响分析

st=as.data.frame(result$sites[,1:2])####提取样方坐标,如果不想让样点名称显示可以st=as.data.frame(result$sites[,1:2],row.names = F)

yz=as.data.frame(result$biplot[,1:2])###提取解释变量坐标

group=as.data.frame(c(rep("I",10),rep("II",10),rep("III",10)))####创建分组信息

colnames(group)="groups"####将分组列命名为groups

size=3.5)+scale_shape_manual(values = c(21:23))+

geom_segment(data = sp,aes(x = 0, y = 0, xend = RDA1, yend = RDA2), arrow = arrow(angle=22.5,length = unit(0.35,"cm"),

type = "closed"),linetype=1, size=0.6,colour = "red")+

geom_text_repel(data = sp,aes(RDA1,RDA2,label=row.names(sp)))+

geom_segment(data = yz,aes(x = 0, y = 0, xend = RDA1, yend = RDA2),

arrow = arrow(angle=22.5,length = unit(0.35,"cm"),

type = "closed"),linetype=1, size=0.6,colour = "blue")+

geom_text_repel(data = yz,aes(RDA1,RDA2,label=row.names(yz)))+

labs(x="RDA1 58.76%",y="RDA2 3.22%")+ ##RDA1，RDA2的值需要从结果中获得

geom_hline(yintercept=0,linetype=3,size=1) +

geom_vline(xintercept=0,linetype=3,size=1)+

theme_bw()+theme(panel.grid=element_blank())

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