宏基因组学目前的主要研究方法包括：微生物培养组学、16S/ITS/18S扩增子、宏基因组、宏转录组、宏蛋白组和宏代谢组，其中以扩增子研究最为广泛。本文章以数据分析中常用的8种图为例，包括：箱线图、散点图、热图、曼哈顿图、火山图、维恩图、三元图和网络图等。将结合较新的16S扩增子相关文献，来理解宏基因组16S扩增子文章中常用图表种类、图中包括的基本信息，以及作者想表达的结果。通过结合具体实例来详细讲解，定能让你对此类文章理解更顺畅，读起来顺风顺水。

1箱线图：Alpha多样性

箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图，如基因、OTU、多样性等。在宏基因组领域，常用于展示样品组中各样品Alpha多样性的分布。

2散点图：Beta多样性，PCoA,CCA

利用平面展示所有基因或样品，将复杂的关系具体化为坐标点。学习降维的思想，将大数据表转换样品低维的坐标，用距离来表示样品或组间差异。包括限制性CCA/CPCoA和非限制性主坐标轴分析PCA/PCoA的结果解读。非限制性PCoA，展示样品间最大差异；限制性PCoA，也叫CCA，展示组间间最大差异。

PCoA（principalco-ordinatesanalysis）是一种研究数据相似性或差异性的可视化方法，通过一系列的特征值和特征向量进行排序后，选择主要排在前几位的特征值，PCoA可以找到距离矩阵中最主要的坐标，结果是数据矩阵的一个旋转，它没有改变样品点之间的相互位置关系，只是改变了坐标系统。通过PCoA可以观察个体或群体间的差异。

PCoA：图中每一个点代表一个样本，相同颜色的点来自同一个分组，两点之间距离越近表明两者的群落构成差异越小。

3热图：差异菌、OTU及功能

热图用于大数据表数据和关系的可视化展示，方便人快速阅读和发现规律。热图在非常小的区域展示了大量的基因表达/细菌丰度数据，即可以快速比较组间的变化，同时还可以显示组内每个样品的的丰度，以及组内各样品间的重复情况。基于表达或丰度数据计算样品间的相关系数，并采用热图展示及聚类；组间差异比较的基因或OTU用热图呈现。

右侧Y轴标签为OTU；X轴为样本名称；主图区中深浅的色块，代表每组样品每个菌相对丰度的值。

4曼哈顿图：差异OTU或Taxonomy

曼哈顿图在GWAS研究中比较常用。

X轴一般为染色体编号，且每个基因组SNP位点沿染色体序列排列；在16S扩增子或宏基因组中则为OTU按Taxonomy某一级别排序。

Y轴为该位点相关的统计显著性Pvalue值，由于pvalue值范围是从0-1，且越小越好，直接展示非常密集于0附近，很难区分。如何使越近0的显著数值变大，且而容易区分开，log10变换是非常好的方法，直接把关注的高显著性(Pvalue趋近零)值高位显示，远离整体，目标一目了然。

图中水平线一般为设定的不同显著性水平阈值，方便读出每个点的显著性水平；或只添加一条显示性阈值，高于则显著。

近几年，在宏基因组领域，尤其是差异OTU结合分类学结果，采用Manhattanplot展示有非常好的效果，倍受推崇。

WT和mutant间差异OTU分布在那些菌目（Zgadzaj,et.al.,2016）

X轴OTU按分类学目水平(order)字母顺序排列显示；

Y轴为-log10(Pvalue)：将pvalue转换为越显著越大，便于观察；

主图区的每个圆点或圈代表1个OTU，大小代表其相对丰度。

5火山图：差异OTU数量及变化规律

在统计学上，火山图是一种类型的散点图，被用于在大数据中快速鉴定变化。由于它的形成像火山喷发的样子，所以被称为火山图。

火山图展示差异OTU数量及变化规律

6韦恩图：比较组间共有和特有OTU或分类单元

VennDiagram，也称维恩图、韦恩图、文氏图，用于显示元素集合重叠区域的图示。Venn图展示多组间共有和特有OTU/基因/分类单元。

植物防御激素突变体改变根细菌群体（Lebeis,etal.2015）

三种水杨酸(SA)下调突变体sid2,pad4和双突DEPS材料中差异科水平共有和特有情况；左图为共同富集的科、右图为共同下调的科。

7三元图：三组比较特有或共有OTU

三元图：展示组特异或共有富集的OTU、丰度、数量等；美观大方，再怎么多用也不过分。

大麦根部土壤、根际和根不同生态位间差异OTU（Bulgarelli,etal.2015）

图中的点代表每个OTU，点的大小代表OTU的相对丰度。以Soil为对照，根和根际均富集的OTU标为青色(RROTUS)；在Root中特异显著富含的标为蓝色(RootOUTs)；在Rhizosphere中特异富集的OTU标为粉色。

8网络图：节点OTU或类Venn比较

网络图的制作工具、应用、实战，包括展示共丰度网络、多组间共有、特点的类韦恩图结果(但更高大上)。以OTU共丰度网络为例，常用的工具有MENA,LSA,SparCC和CoNet四种网络构建方法，可视化的部分常用Cytoscape。微生物相关网络，主要用于查结点OTU，定义相关性较高的子网络模块。

图中每一个点代表一个菌种，存在相互关联的物种用连线相连，线的粗细和颜色的深浅都表示其相关性的高低。