語句説明

• 操作的分類群 operational taxonomic unit (OTU)

必須遺伝子の塩基配列（細菌；16Ｓ，真菌；ITS領域，動物；COⅠなど）を決定し，そのうち類似性の高い配列データを1つのグループOTUとしてまとめたもの。

例えば，土壌に住む微生物からDNAを抽出し，必須遺伝子の塩基配列を次世代シークエンサーによって解読する。その後，解読された配列の類似度（例えば，97%以上）をもつものは同一の菌種として考える。また、その配列とデータベースの配列を比較する事で，土壌中の微生物を推定することができる。。

• シングルトン（Singleton）

微生物集団の中で，ただ１個体だけ現れた種

• ダブルトン（Doubleton）

微生物集団の中で，2個体だけ現れた種

生物の多様性の評価

• 生物種の種数 species richness

上記で示した次世代シークエンサーを用いたOTU解析によって，土壌中の微生物をすべて同定できるか？
答えは，できません。そこで，singletonとdoubletonの数から土壌中の生物種数を推測する方法(Chao 1)があります。

　　　　　　　　　　　　　　S_all = S_obs + (n-1/n)(f₁(f₁-1)/2(f₂+1))

S_all：推定される全生物種数
S_obs：サンプルから観測された生物種数
f₁：Singleton数
f₂：Doubleton数
n：総個体数

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• シャノン・ウィーナーの多様度指数　Shannon-Weiner

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　H' = -Σp_ilog₂p_i
　　　　　　　　　　　　　　　　　　ただし，p_i= n_i/N

n_i：グループの個体数
N：総個体数

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• 種の均等度　species evenness

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• α多様性

とある地点における種多様性
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β多様性

２つの地点での種多様性の違い。β多様性には、考慮する情報によって、いくつかの考え方がある。

• Jaccard 指数

古くからある指数で、生物の在・不在に基づくデータに対して、以下の式よって求められる。

J = c / (a +b - c)

a; サンプル Aに含まれる種数
b; サンプル B に含まれる種数
c; A と B に共通に含まれる種数

参考文献
・多様度と類似度、分類学的新指標

• Bray-Curtis 非類似度

Bray–Curtis 非類似度は、生態学や生物学で、2つの異なる情報(生物の在・不在とその種数)の非類似度を定量する際に使用される統計値です。

参考文献
・Bray–Curtis dissimilarity [wiki]
・多様度と類似度、分類学的新指標

• UniFrac

UniFracは生物学的集団を比較するために使用される距離計量です。Bray-Curtis 非類似度と異なるのは、系統発生距離を考慮することで、集団メンバーの相対的関係を取り入れる部分。また UniFracは、weighted (定量的)とunweighted (定性的) 方法が広く使用されており、前者は観測された生物の種数を考慮し、後者は生物の在・不在のみ考慮する。

以上のことをまとめると、β多様性は以下のような使い分けをすればよいかと思う。

	在・不在データ	カウントデータ
系統発生距離なし	Jaccard	Bray-Curtis
系統発生距離あり	Unweighted_UniFrac	Weighted_UniFrac

• γ多様性

対象の地点すべての種多様性
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• Mantel検定

（非）類似度行列同士の相関を検定。
例）　群集の類似度と環境の類似度は関係あるか？

• ANOSIM(類似性分析)

グループ内類似度とグループ間類似度の差を検定

• PERMANOVA（ノンパラメトリック多変量分散分析）
  

ANOSIMと同様の場面で使われる。ANOSIMの欠点をカバーできているとか
関数adonisで計算できる。