Taxa-area relationships (TARs)含義是微生物的物種數量隨着取樣面積的增長而增長。有不少公式在描述TAR，其中最廣泛的是冪律分佈：微信
S =cAzapp
S爲物種數，A爲面積。C爲闡述，Z爲指數，能夠表徵羣落的變化速率。微生物的z值通常小於0.1。通常還會對公式作對數轉化轉換爲線性關係：編輯器
log(S) = log(c)+z•log(A)flex
溫度對微生物羣落TAR的影響還未知。本文的研究目的有兩個：一是研究微生物在空間尺度上的TAR，二是研究溫度梯度對TAR的影響。spa
採集了有溫度梯度的6個森林土壤樣點，共126個樣本，考察了大陸尺度上溫度對細菌、古菌(515F and 806R) TAR的影響。單個樣點的採樣策略以下圖所示，每一個樣點21個樣本。Uclust生成OTU，resample數目爲12531。.net
首先利用多種模型對TAR進行了擬合，以下表所示。其中AIC評估擬合效果，R2爲決定係數。綜合二者結果，發現冪律分佈是最優的的擬合方式。這個結果做者是在R包mmSAR中獲得的。下一篇將介紹mmSAR的用法。
3d
不一樣溫度森林土壤TAR規律。代表溫度對z值具備影響。
rest
A，OTU表示物種豐富度。B，Chao1值表示物種豐富度。orm
另外，微生物和植物的z值也存在顯著的相關。blog
微生物和植物z值的相關
OTU劃分閾值越高，z值越大。且z值在不一樣物種之間也存在顯著差異。代表羣落在空間上的變化受到分類學上分辨率和系統發育類羣的影響。
不一樣OTU閾值對z的影響
不一樣微生物對z的影響
TAR的z值隨溫度升高而增長(r = 0.739, P <0.05)，且z和其餘環境因子無顯著的相關，代表羣落變化受到溫度控制。
只有年均溫和z存在顯著相關：
對年均溫和z進行擬合，發現線性和非線性模型AIC差異很小。擬合效果都較好。
藍色爲線性迴歸，紅色爲對數迴歸，黑色爲指數迴歸。
爲了進一步分析溫度的影響，採用Multivariate regression trees (MRT)分析羣落組成和環境因子的關係。溫度控制着樹的第一和第二次分離，pH控制第三次分離。再次證實了溫度起着很是重要的做用。
MRT使用R包mvpart包分析。以前其餘公衆號有對mvpart的介紹：
多元迴歸樹分析MultivariateRegression Trees，MRT。我就再也不寫文章介紹了。
Reference
Deng Y, Ning DL,Qin YJ, Xue K, Wu LY, He ZL, Yin HQ, Liang YT, Buzzard V, Michaletz ST, Zhou JZ(2018) Spatial scaling of forest soil microbial communities across atemperature gradient. Environmental Microbiology 20:3504-3513
一個環境工程專業卻作生信分析的深井冰博士，深受拖延症的困擾。想給本身一點壓力，爭取可以不按期分享學到的生信小技能，亦或看文獻過程當中的一些筆記與小收穫，記錄生活中的雜七雜八。
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