α多样性指数

工具概述

α多样性指数，研究群落中物种/功能/基因组成的多样性，可以通过单样本的多样性（Alpha多样性）分析反映某一群落的物种/功能/基因丰富度和多样性，包括一系列统计学分析指数来估计环境群落的物种/功能/基因丰度和多样性。

常用的α多样性指数包括：

chao ：用chao1算法估计样本中所含OTU数目的指数，chao1在生态学中常用来估计物种总数，由Chao (1984) 最早提出。

ACE（Abundance-based Coverage Estimator）：用来估计群落中OTU数目的指数，由Chao提出，是生态学中估计物种总数的常用指数之一，与Chao 1的算法不同。

Simpson：用来估算样本中微生物多样性的指数之一，由Edward Hugh Simpson ( 1949) 提出，在生态学中常用来定量描述一个区域的生物多样性。Simpson指数值越大，说明群落多样性越低。

Shannon：用来估算样本中微生物多样性的指数之一。它与Simpson多样性指数类似，常用于反映群落alpha多样性。Shannon值越大，说明群落多样性越高。

Coverage：是指各样本文库的覆盖率，其数值越高，则样本中序列被测出的概率越高，而没有被测出的概率越低。该指数反映本次测序结果是否代表了样本中微生物的真实情况。

操作方法

1.设置任务名：便于您查询后续的文件结果。

2.选择输入数据表：数据表必须包含行头和列头，首行为样本名，首列为物种/OTU/基因/功能/KO代谢物/蛋白质/等特征。数据表应为txt格式的纯文本文件。输入数据表文件数据与数据之间务必用制表符隔开（tab符），不能用空格。

以微生物多样性OTU表为例：

注：输入数据表数值必须为整数，不能有小数

3. 选择要进行计算的α多样性指数。

结果解读

α多样性指数结果表：

多样性指数结果表，展示每个样本或每个分组的α多样性指数结果。hci和lci分别代表指数的上、下限。