alpha diversity分析方法

在微生物组研究中，alpha diversity即“分析在单个样本中有多少种不同的序列”；beta diversity即“分析在一定范围内样本中，各种不同序列的分布情况”。

描述alpha diversity的方法有很多，其中有几个比较常用，包括

• rarefaction curve（based on observed OTU numbers; based on Shannon index）
• PD score（phylogenetic diversity）

rarefaction curve（稀疏性曲线）
在每个样本中不断抽样，每次都随机抽取一定数量的序列，以抽取到的序列构建OTU。其核心在于resampling。随着抽取的序列数目不断增加，其构建的OTU个数从迅速增加到趋于平坦，则说明抽样的数目合理，更多的序列不会再增加更多信OTU个数。即测序深度达到了要求。

如下图所示，其X轴为测序深度（抽取的序列个数），Y轴如果为OTU个数，则为rarefaction curve（based on observed OTU numbers）,为香农值（Shannon index）则为rarefaction curve（based on observed Shannon index）

下图可以用R代码来实现，phyloseq包可以用于绘制OTU number based的rarefaction curve, 不能现成绘制shannon based的。但是可以使用这段代码来实现。

PD score（phylogenetic diversity）
PD score是结合OTUtable和OTU tree一同计算的。考虑到了样本在进化树上的分布。一个OTU的来源越复杂，其PD score越高。来自进化树上不同的地方越多，其PD score越高。

可以通过python里的skbio.diversity中的alpha_diversity模块实现计算PD score。
其input的OTUtable是行为sample_id, 列为OTU_id的形式。以上链接中没有具体例子，以下为一个实例。

faith_PD = alpha_diversity('faith_pd', otu_T.values.tolist(), ids=list(otu.columns), otu_ids=list(otu.index), tree=tree)
# 'faith_pd'指定使用PD_score, 指定OTUtable, sample_id, 及tree文件，得到每个样本的PD score.