显示一个！
你知道这是神马分析吗？ RDA分析？
不！ ！ ！ 其实这是一个CCA分析！
各位童鞋是不是已经哭倒在地上了呢？ ！ 本期小编就和大家聊一聊RDA分析的“孪生兄弟”CCA分析。 他们为什么被称为“孪生兄弟”？ 请听小编一一道来！
CCA分析也叫canonical correspondence analysis，它还有个帅气的英文名字叫Canonical Correspondence Analysis！
与RDA分析一样，CCA分析也是一种限制排序，用于分析物种组成与环境因素之间的关系。
它们的图形解释是相同的。 如图1，箭头代表不同的环境因素，射线越长信息分析，环境因素的影响越大。 环境因素之间的夹角代表了环境因素的时间关系。 当为锐角时，表示两个环境因素之间存在正相关关系，当为钝角时，则表示负相关关系。
它们可以用相同的软件制作，比如CANOCO，R语言的Vegan包。
但它们之间也有区别，CCA是基于单峰模型的，而RDA是基于线性模型的。 见图 2
分析时，什么时候用CCA分析，什么时候用RDA分析？
使用CANOCO分析数据时，需要先对物种数据进行DCA分析信息分析，然后根据DCA的分析结果选择CCA分析或RDA分析。 以图3-CANOCO分析结果为例。
对于Lengths of gradient，如果四个轴中最大梯度的值大于4，则选择CCA分析更为合适； 如果该值在3.0-4.0之间，则可以同时选择RDA分析和CCA分析； 如果小于3.0，则RDA分析的结果优于CCA分析。
你觉得很振奋吗？
事实上，在维集生物的生物信息服务中，我们可以帮您进行RDA、CCA、PCA、PCoA等的分析！
