Sequencing Concepts & Data analysis – VL04
Diversity measures
Alpha:
Diversity Measures:
- Diversity (or richness): Bezieht sich auf die Anzahl der verschiedenen Taxa, die in einer
Umgebung oder Stichprobe vorhanden sind.
- Alpha-Diversität: Beschreibt die Artenvielfalt innerhalb einer einzelnen Umgebung oder
Stichprobe (lokale Diversität).
- Beta-Diversität: Beschreibt die Ähnlichkeit oder Unterschiede in der Artenvielfalt zwischen
verschiedenen Umgebungen oder Stichproben (regionale Diversität).
Messung der Alpha-Diversität:
- Die einfachste Methode ist das Zählen der beobachteten Taxa.
- Allerdings könnten seltene Taxa in jeder Messung übersehen werden.
- Der Chao 1 Reichtumsindex versucht die tatsächliche Artenvielfalt zu schätzen, unter
Verwendung der Anzahl der beobachteten Singleton- (n1) und Doubleton-Taxa (n2):
\[ S_{Chao1} = S_{obs} + \frac{n_1^2}{2n_2} \]
Folie 90
Einbeziehung von Abundanzinformationen:
- Der Shannon-Wiener-Diversitätsindex berücksichtigt auch die relative Häufigkeit der Taxa
(von den erkannten Taxa). Daher werden einer Gemeinschaft von zwei Arten
unterschiedliche Werte zugewiesen, je nachdem wie ihre Häufigkeit variiert.
- Typische Werte überschreiten selten 5.0, könnten aber theoretisch große Werte erreichen.
Dieser Index gibt seltenen Taxa mehr Bedeutung.
Folie 91
... und Ausgeglichenheit:
- Der Simpson-Diversitätsindex berücksichtigt auch die relative Häufigkeit der Taxa und gibt
stärkere Bedeutung für häufige Taxa. Die Werte reichen von 0 bis 1. Die Simpson's Index der
Ausgeglichenheit ist definiert als:
\[ E = 1 - \frac{D}{S^2} \]
Folie 92
Hier ist \(D\) die Summe der Produkte der relativen Häufigkeiten der verschiedenen Arten in
der Gemeinschaft und \(S\) die Anzahl der verschiedenen Arten.
Beta
, Die Beta-Diversitätsmaße erfassen die Unterschiede oder Ähnlichkeiten in der
Artenzusammensetzung zwischen verschiedenen Umgebungen oder Stichproben. Es gibt
eine Vielzahl von Methoden zur Berechnung der Beta-Diversität, die unterschiedliche
Aspekte der Artenzusammensetzung berücksichtigen.
Zu den Methoden gehören:
1. Binäre Ähnlichkeitskoeffizienten: Diese Methoden berücksichtigen nur das Vorhandensein
oder Fehlen von Taxa in den untersuchten Umgebungen oder Stichproben. Sie betrachten
jede Art als binäre Variable und berechnen die Ähnlichkeit oder Distanz basierend auf der
Anwesenheit oder Abwesenheit von Arten.
2. Quantitative Ähnlichkeitskoeffizienten: Im Gegensatz zu binären Koeffizienten
berücksichtigen quantitative Ähnlichkeitskoeffizienten auch die relative Häufigkeit oder
Abundanz der Taxa in den Gemeinschaften. Diese Methoden verwenden Informationen über
die Anzahl oder Abundanz der einzelnen Arten, um die Ähnlichkeit oder Distanz zwischen
den Gemeinschaften zu berechnen.
Diese verschiedenen Ansätze zur Berechnung der Beta-Diversität bieten eine breite Palette
von Möglichkeiten, um die Unterschiede oder Ähnlichkeiten in der Artenzusammensetzung
zwischen verschiedenen Umgebungen oder Stichproben zu analysieren und zu
interpretieren. Je nach Fragestellung und Datencharakteristika können verschiedene
Methoden angewendet werden, um ein umfassendes Verständnis der biologischen Vielfalt zu
erhalten.
UniFrac
Die UniFrac-Familie von Gemeinschaftsvergleichsmethoden ist eine Gruppe von Techniken,
die verwendet werden, um die Ähnlichkeiten oder Unterschiede zwischen mikrobiellen
Gemeinschaften basierend auf ihren phylogenetischen Beziehungen zu analysieren. Hier ist
eine Schritt-für-Schritt-Erklärung des UniFrac-Verfahrens zusammen mit einem Beispiel:
1. Erstellen eines phylogenetischen Baums aus allen Sequenzen über alle Proben hinweg:
- Zuerst wird ein phylogenetischer Baum erstellt, der die evolutionären Beziehungen
zwischen den mikrobiellen Sequenzen repräsentiert, die in allen Proben gefunden wurden.
Dieser Baum ordnet die Sequenzen entsprechend ihrer genetischen Verwandtschaft an.
2. Vergleich von zwei Proben:
- Um zwei Proben zu vergleichen, betrachtet UniFrac den Teilbaum (Subtree), der nur die
Blattknoten enthält, die zu beiden Proben gehören. Dieser Teilbaum enthält nur die
evolutionären Verzweigungen, die von den in beiden Proben gefundenen Mikroorganismen
repräsentiert werden.
3. Berechnung der Fraktionen der Längen der Baumäste:
- UniFrac berechnet dann die Fraktionen der Längen der Baumäste, die zu den
Nachkommen aus jeder einzelnen Probe führen, jedoch nicht zu Nachkommen aus beiden
Proben. Dieser Vergleich erfasst die einzigartigen evolutionären Linien, die spezifisch für jede
Diversity measures
Alpha:
Diversity Measures:
- Diversity (or richness): Bezieht sich auf die Anzahl der verschiedenen Taxa, die in einer
Umgebung oder Stichprobe vorhanden sind.
- Alpha-Diversität: Beschreibt die Artenvielfalt innerhalb einer einzelnen Umgebung oder
Stichprobe (lokale Diversität).
- Beta-Diversität: Beschreibt die Ähnlichkeit oder Unterschiede in der Artenvielfalt zwischen
verschiedenen Umgebungen oder Stichproben (regionale Diversität).
Messung der Alpha-Diversität:
- Die einfachste Methode ist das Zählen der beobachteten Taxa.
- Allerdings könnten seltene Taxa in jeder Messung übersehen werden.
- Der Chao 1 Reichtumsindex versucht die tatsächliche Artenvielfalt zu schätzen, unter
Verwendung der Anzahl der beobachteten Singleton- (n1) und Doubleton-Taxa (n2):
\[ S_{Chao1} = S_{obs} + \frac{n_1^2}{2n_2} \]
Folie 90
Einbeziehung von Abundanzinformationen:
- Der Shannon-Wiener-Diversitätsindex berücksichtigt auch die relative Häufigkeit der Taxa
(von den erkannten Taxa). Daher werden einer Gemeinschaft von zwei Arten
unterschiedliche Werte zugewiesen, je nachdem wie ihre Häufigkeit variiert.
- Typische Werte überschreiten selten 5.0, könnten aber theoretisch große Werte erreichen.
Dieser Index gibt seltenen Taxa mehr Bedeutung.
Folie 91
... und Ausgeglichenheit:
- Der Simpson-Diversitätsindex berücksichtigt auch die relative Häufigkeit der Taxa und gibt
stärkere Bedeutung für häufige Taxa. Die Werte reichen von 0 bis 1. Die Simpson's Index der
Ausgeglichenheit ist definiert als:
\[ E = 1 - \frac{D}{S^2} \]
Folie 92
Hier ist \(D\) die Summe der Produkte der relativen Häufigkeiten der verschiedenen Arten in
der Gemeinschaft und \(S\) die Anzahl der verschiedenen Arten.
Beta
, Die Beta-Diversitätsmaße erfassen die Unterschiede oder Ähnlichkeiten in der
Artenzusammensetzung zwischen verschiedenen Umgebungen oder Stichproben. Es gibt
eine Vielzahl von Methoden zur Berechnung der Beta-Diversität, die unterschiedliche
Aspekte der Artenzusammensetzung berücksichtigen.
Zu den Methoden gehören:
1. Binäre Ähnlichkeitskoeffizienten: Diese Methoden berücksichtigen nur das Vorhandensein
oder Fehlen von Taxa in den untersuchten Umgebungen oder Stichproben. Sie betrachten
jede Art als binäre Variable und berechnen die Ähnlichkeit oder Distanz basierend auf der
Anwesenheit oder Abwesenheit von Arten.
2. Quantitative Ähnlichkeitskoeffizienten: Im Gegensatz zu binären Koeffizienten
berücksichtigen quantitative Ähnlichkeitskoeffizienten auch die relative Häufigkeit oder
Abundanz der Taxa in den Gemeinschaften. Diese Methoden verwenden Informationen über
die Anzahl oder Abundanz der einzelnen Arten, um die Ähnlichkeit oder Distanz zwischen
den Gemeinschaften zu berechnen.
Diese verschiedenen Ansätze zur Berechnung der Beta-Diversität bieten eine breite Palette
von Möglichkeiten, um die Unterschiede oder Ähnlichkeiten in der Artenzusammensetzung
zwischen verschiedenen Umgebungen oder Stichproben zu analysieren und zu
interpretieren. Je nach Fragestellung und Datencharakteristika können verschiedene
Methoden angewendet werden, um ein umfassendes Verständnis der biologischen Vielfalt zu
erhalten.
UniFrac
Die UniFrac-Familie von Gemeinschaftsvergleichsmethoden ist eine Gruppe von Techniken,
die verwendet werden, um die Ähnlichkeiten oder Unterschiede zwischen mikrobiellen
Gemeinschaften basierend auf ihren phylogenetischen Beziehungen zu analysieren. Hier ist
eine Schritt-für-Schritt-Erklärung des UniFrac-Verfahrens zusammen mit einem Beispiel:
1. Erstellen eines phylogenetischen Baums aus allen Sequenzen über alle Proben hinweg:
- Zuerst wird ein phylogenetischer Baum erstellt, der die evolutionären Beziehungen
zwischen den mikrobiellen Sequenzen repräsentiert, die in allen Proben gefunden wurden.
Dieser Baum ordnet die Sequenzen entsprechend ihrer genetischen Verwandtschaft an.
2. Vergleich von zwei Proben:
- Um zwei Proben zu vergleichen, betrachtet UniFrac den Teilbaum (Subtree), der nur die
Blattknoten enthält, die zu beiden Proben gehören. Dieser Teilbaum enthält nur die
evolutionären Verzweigungen, die von den in beiden Proben gefundenen Mikroorganismen
repräsentiert werden.
3. Berechnung der Fraktionen der Längen der Baumäste:
- UniFrac berechnet dann die Fraktionen der Längen der Baumäste, die zu den
Nachkommen aus jeder einzelnen Probe führen, jedoch nicht zu Nachkommen aus beiden
Proben. Dieser Vergleich erfasst die einzigartigen evolutionären Linien, die spezifisch für jede
