在线作图|2分钟在线绘制三维PCoA图
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发布时间：2024-08-19 15:25
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时间：2024-08-22 11:05
PCoA（主坐标分析）是一种数据降维方法，它能将数据通过可视化坐标展示出研究数据之间的相似性或差异性。这种方法是非约束性的，常用于研究样本群落组成的相似性或相异性。PCoA与PCA类似，都是通过特征值和特征向量排序后，选择主要的前几位特征值，找到距离矩阵中最主要的坐标。PCoA的结果是数据矩阵的一个旋转，没有改变样本点之间的相互位置关系，只是改变了坐标系统。与PCA不同的是，PCA基于样本的相似系数矩阵来寻找主成分，而PCoA则是基于距离矩阵来寻找主坐标。
如何不使用R语言绘制三维PCoA
免费的云图图（cloudtutu.com）可以用来绘制三维PCoA。以下是操作步骤：
① 登录网址：cloudtutu.com（推荐使用360或谷歌浏览器）
② 输入用户名和密码（已填好，如不显示可添加文末二维码添加小编获取），输入验证码后登录；
③ 登录后在全部工具那一栏找到三维PCoA，点击进入；
④ 按照界面右侧的说明书或者下文进行操作~
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) 准备一个数据矩阵（如微生物物种丰度表、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。
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）
2.2 方法选择：本平台提供bray、jaccard、gower、altGower等加权方法
2.3 颜色选择：按需求自行选择
2.4 元素的大小：显示元素的圆点图形的大小
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。预览小工具使用方法如下：
Step 04 下载文件
图片确认无误后可点击“下载”保存压缩包查看网页版文件（网页版也可以调整以上细节）。
Step 05 作图后处理
TUTU云平台提供的PDF格式的矢量图，可通过矢量图处理软件进行编辑和调整（如：文字字体，文字大小，图片分辨率等）。图形处理软件和使用方法可扫描文后的二维码添加小编获取。
Step 06 写作建议
XXXX was performed on Tutools platform (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 (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~
