simpson的多样性指数意义 shmpson多样性指数

物种多样化、丰富度、辛普森指数有何区别？有何联系？

丰富度、辛普森都是描述多样性的

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多样性指数

辛普森指数是反映丰富度和均匀度的综合指标之一

辛普森多样性指数（Simpson's diversity index）

辛普森在1949年提出过这样的问题：在无限大小的群落中，随机取样得到同样的两个标本，它们的概率是什么呢？如在加拿大北部森林中，随机采取两株树标本，属同一个种的概率就很高。相反，如在热带雨林随机取样，两株树同一种的概率很低，他从这个想法出发得出多样性指数。用公式表示为：

辛普森多样性指数=随机取样的两个个体属于不同种的概率

=1-随机取样的两个个体属于同种的概率

丰富度指数指一个群落或生境中物种数目的多寡

由于群落中物种的总数与样本含量有关，所以这类指数应跟定为可比较的。生态学上用过的丰富度指数很多，如Gleason。Margalef

Simpson指数公式的β多样性

β多样性可以定义为沿着环境梯度的变化物种替代的程度。不同群落或某环境梯度上不同点之间的共有种越少，β多样性越大。地测定β多样性具有重要的意义。这是因为：①它可以指示生境被物种隔离的程度；②β多样性的测定值可以用来比较不同地段的生境多样性；③β多样性与α多样性一起构成了总体多样性或一定地段的生物异质性。

（1）Whittaker指数（βw）

βw=S/mα-1

式中：S为所研究系统中记录的物种总数；mα为各样方或样本的平均物种数。

（2）Cody指数（βc）

βc=[g（H）+l（H）]/2

式中：g（H）是沿生境梯度H增加的物种数目； l（H）是沿生境梯度H失去的物种数目，即在上一个梯度中存在而在下一个梯度中没有的物种数目。

（3）Wilson Shmida指数（βT）

βT=[g（H）+l（H）]/2α

该式是将Cody指数与Whittaker指数结合形成的。式中变量含义与上述两式相同。

γ多样性

主要指标为物种数（S）

γ多样性测定沿海拔梯度具有两种分布格局：偏锋分布和显著的负相关格局。

什么叫辛普森指数

定义：一种简便的测定群落中物种多样性的指数。其公式如下：D=1-∑(Ni(Ni-1))/(N(N-1))，其中Ni为群落中第i种的个体数，N为群落中所有种的个体数。

希普森多样性指数与群落丰富度是没有必然关系的，如群落A，有甲99个，乙1个；群落B，有甲50个，乙50个；易得前者希普森多样性指数=0.0198，后者希普森多样性指数=0.5000。这一点在于，群落A、B的丰富度都是一样的，但是均匀度不一样。 其次，辛普森指数越大，物种多样性越丰富，但辛普森指数不超过1。

什么叫辛普森指数辛普森指数的意思

1、辛普森指数指辛普森多样性指数。辛普森多样性指数(Simpsonindex)该指数描述从一个群落种连续两次抽样所得到的个体数属于同一种的概率。

2、辛普森多样性指数是基于在一个无限大的群落中，随机抽取两个个体，它们属于同一物种的概率是多少这样的设而推导出来的。

辛普森多样性指数的指数作用

辛普森多样性指数源于辛普森在1949年提出的这样的问题：在无限大小的群落中，随机取样得到同种的两个标本的概率是什么呢？

辛普森多样性指数=随机取样的两个个体属于不同种的概率=1-随机取样的两个个体属于同种的概率

=1-每个物种的物种个数除以总植株个数的平方的加和

例如，甲群落中A、B两个种的个体数分别为99和1，而乙群落中A、B两个种的个体数均为50，按辛普森多样性指数计算，

甲群落的辛普森指数：D甲=1-（0.99^2+0.01^2.）=0.0198

乙群落的辛普森指数：D乙=1-（0.5^2+0.5^2）=0.5

可以看到，群落中种数越多，各种个体分配越均匀，指数越高，指示群落多样性好。

Simpson多样性指数中稀有物种所起的作用较小，而普遍物种所起的作用较大。这种方法估计出的群落物种多样性需要较多的样本，Routledge(1980)指出如果样本数少于30时，会造成过低的估计。

香农-维纳指数常与辛普森多样性指数配合使用。

丰富度指数、多样性指数、均匀度、物种优势度分别是什么含义？有什么评价标准嘛？具体一些

多样性指数通常用于判断群落或生态系统的稳定性指标，

（1）Shannon-wiener指数基于物种数量反映群落种类多样性：群落中生物种类增多代表了群落的复杂程度增高，即H′值愈大，群落所含的信息量愈大。

H′= -∑[（Ni/N）ln(Ni/N)]

（2）Margalef指数反映群落物种丰富度：指一个群落或环境中物种数目的多寡，亦表示生物群聚（或样品）中种类丰富度程度的指数。

D′=(S-1)/LnN

（3）Simpson优势度指数：当 值越大，表示优势度物种越小，亦表示奇异度越高。

（4）Pielou指数反映群落均匀度：利用各海域站点的物种奇异度 (H')，估计该群落物种分布的均匀度。

多样性指数是什么?

从物种水平来讲,一个地区的物种（植物和动物物种）多样性,既可以用物种的数量来衡量,也可以用相对种数多度（relative abundance of species）来衡量.从理论上讲,这两方面的原始数据可以转换成物种多样性指数（species diversity inds）.能实现这一点的公式是很多的,常用的3个有：（1）Simpson指数（2）Shannon-Wiener指数（3）Margalef指数

具体公式不好输入,你自己查文献吧.

微生物多样性alpha分析看不明白？看这里！

在微生物多样性分析的报告中主要包括五个部分：Alpha多样性分析、Beta多样性分析、物种组成分析、进化关系分析、异分析，其中Alpha多样性分析是生态学中生物多样性的一个重要的组成部分，也是比较基础的一部分。

Alpha多样性是指一个特定区域或生态系统内的多样性，是反映丰富度和均匀度的综合指标。Alpha多样性主要与两个因素有关：一是种类数目，即丰富度；二是多样性，群落中个体分配上的均匀性。群落丰富度（Community richness）的指数主要包括Chao1指数和ACE指数。群落多样性（Community diversity）的指数，包括Shannon指数和Simpson指数。另外，还有测序深度指数Observed spieces 代表OTUs的直观数量统计, Good’s coverage 指计算加入丰度为1 的OTUs数目，加入低丰度影响。

Alpha多样性各指数的意义

Chao1： 是用chao1 算法估计群落中含OTU 数目的指数，chao1 在生态学中常用来估计物种总数，由Chao (1984) 最早提出。Chao1值越大代表物种总数越多。Schao1=Sobs+n1(n1-1)/2(n2+1)，其中Schao1为估计的OTU数，Sobs为观测到的OTU数，n1为只有一条序列的OTU数目，n2为只有两条序列的OTU数目。Chao1指数越大，表明群落的丰富度越高。

Ace： 是用来估计群落中含有OTU 数目的指数，同样由Chao提出(Chao and Yang, 1993)，是生态学中估计物种总数的常用指数之一。默认将序列量10以下的OTU都计算在内，从而估计群落中实际存在的物种数。ACE指数越大，表明群落的丰富度越高。

Shannon： （Shannon, 1948a, b）综合考虑了群落的丰富度和均匀度。Shannon指数值越高，表明群落的多样性越高。

Simpson： 用来估算样品中微生物的多样性指数之一，由Edward Hugh Simpson ( 1949) 提出，在生态学中常用来定量的描述一个区域的生物多样性。Simpson 指数值越大，说明群落多样性越低。辛普森多样性指数=1-随机取样的两个个体属于不同种的概率。

alpha多样性指数具体描述如下：

计算菌群丰度（Community richness）的指数有:

Chao - the Chao1 estimator ( );

ACE - the ACE estimator ( );

计算菌群多样性（Community diversity）的指数有:

Shannon - the Shannon index ( );

Simpson - the Simpson index ( );

测序深度指数有:

Coverage - the Good’s coverage ( )

alpha多样性与丰度展示稀释曲线

微生物多样性分析中需要验证测序数据量是否足以反映样品中的物种多样性，稀释曲线（丰富度曲线）可以用来检验这一指标，并间接反映样品中物种的丰富程度。具体方法为:利用已测得16S rDNA序列中已知的各种OTU的相对比例，来计算抽取n个（n小于测得reads序列总数）reads时出现OTU数量的期望值，然后根据一组n值（一般为一组小于总序列数的等数列）与其相对应的OTU数量的期望值做出曲线来。当曲线趋于平缓或者达到平台期时也就可以认为测序深度已经基本覆盖到样品中所有的物种；反之，则表示样品中物种多样性较高，还存在较多未被测序检测到的物种。

注：横坐标代表随机抽取的序列数量；纵坐标代表观测到的OTU数量。样本曲线的延伸终点的横坐标位置为该样本的测序数量，如果曲线趋于平坦表明测序已趋于饱和，增加测序数据无法再找到更多的OTU；反之表明不饱和，增加数据量可以发现更多OTU。Shannon-Winner曲线

Shannon-Wiener 曲线，是利用shannon指数来进行绘制的，反映样品中微生物多样性的指数，利用各样品的测序量在不同测序深度时的微生物多样性指数构建曲线，以此反映各样本在不同测序数量时的微生物多样性。 当曲线趋向平坦时，说明测序数据量足够大，可以反映样品中绝大多数的微生物物种信息。样本曲线的延伸终点的横坐标位置为该样本的测序数量，如果曲线趋于平坦表明测序已趋于饱和，增加测序数据无法再找到更多的OTU；反之表明不饱和，增加数据量可以发现更多OTU。其中曲线的点也就是该样本的Shannon指数，指数越高表明样品的物种多样性越高。

注：与上图一样，横坐标代表随机抽取的序列数量；纵坐标代表的是反映物种多样性的Shannon指数。Rank-Abundance曲线

Rank-Abundance曲线用于同时解释样品多样性的两个方面，即样品所含物种的丰富程度和均匀程度。物种的丰富程度由曲线在横轴上的长度来反映，曲线越宽，表示物种的组成越丰富；物种组成的均匀程度由曲线的形状来反映，曲线越平坦，表示物种组成的均匀程度越高。

注：横坐标代表物种排序的数量；纵坐标代表观测到的相对丰度。样本曲线的延伸终点的横坐标位置为该样本的物种数量，如果曲线越平滑下降表明样本的物种多样性越高，而曲线快速陡然下降表明样本中的优势菌群所占比例很高，多样性较低。

这部分内容就讲到这里，后期我们会介绍微生物多样性beta多样性分析，研究微生物的同学请保持关注哦。

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参考文献

[1] Shannon, C.E. (1948a). A mathematical theory of communication. The Bell System Technical Journal 27, 379-423.

[2] Shannon, C.E. (1948b). A mathematical theory of communication. The Bell System Technical Journal 27, 623-656.

[3] Simpson, E.H. (1949). Measurement of Diversity. Nature 163, 688.

[4] Chao, A., and Yang, M.C.K. (1993). Stopping rules and estimation for recapture debugging with unequal failure rates. Biometrika 80, 193-201.

[5] Chao, A. (1984). Nonparametric Estimation of the Number of Classes in a Population. Scandinian Journal of Statistics 11, 265-270.

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