生物信息學軟件PRIMER方法介紹

primer 7（plymouth routines in multivariate ecological research）主要由一系列單變量、圖形和多變量例程組成，用于分析群落生態學中的物種樣本數據陣列。數據通常包括豐度、生物量、覆蓋面積（或線）百分比、存在/不存在等，出現在對環境影響的生物監測和基礎的研究中，例如食物組成。物理值矩陣和化學濃度矩陣也適用，可單獨分析或與生物組合數據同時分析，通過物理化學條件 解釋 群落結構。本軟件包的方法很少（如果有的話）對數據的形式做出假設（非度量排序和置換檢驗是該方法的基礎），而是集中在可以直接解釋的方法上。
這種穩健性使其具有廣泛的適用性，從而提高了解釋的可信度，其透明度也可能解釋了為什么這些軟件已在**范圍內被采用，尤其是在海洋科學領域，但也在陸地和淡水生態學、林業、土壤科學等領域被采用。
雖然生物組合數據的分析要求是主要重點，但該軟件包同樣適用于（而且越來越多地應用于）其他多變量數據結構或可被視為多變量數據結構的數據。
其中包括：生態毒理學中的多種生物標志物及其與水或組織中化學污染物濃度的關系；地質學或材料科學中的基質成分；分類學中的形態測量；遺傳學研究，特別是大量 otu 的微生物分析；遙感中的多種波長信號；甚至環境經濟學、復雜數學箱模型中的狀態變量、 急癥醫學、流行病學等。
有時可以用多元方法有效地處理的單變量測量包括水或沉積物樣本的粒度分析，以及隊列研究中生物體的大小頻率分布（多元變量是離散的顆粒或生物體大小類別）。此外，還可以處理生物個體隨時間變化的生長曲線集（重復測量，因此具有相關性）。其統一的特點是，所有數據集都簡化為一個適當的三角形矩陣，代表每對樣本在組合、生物標記物套件、粒度分布、生長曲線形狀等方面的相似性。然后，聚類和排序技術就能顯示樣本之間的關系，而置換檢驗則提供了必要的假設檢驗結構。
軟件包的例程包括 數據預處理（轉換、分散和其他變量加權，通過陰影圖進行評估）；約 50 種相似度測量方法（現在允許缺失數據）；通過標準聚類和新型分割及 扁平 技術對樣本（或物種）進行分層聚類； 通過非度量（nmds）和度量多維尺度（mmds、tmmds）以及主成分（pca）進行排序，總結生物和非生物樣本的模式；基于置換的假設檢驗（anosim，也有新的有序形式），檢驗來自不同時間/地點/處理等的多元樣本的先驗分組結構；
現在重點強調物種模式（新穎的一致性曲線和陰影圖）；將多變量生物模式與環境數 據套件或其他生物陣列聯系起來（best、linktree）；對模型結構的相似性進行 比較（曼特爾式）檢驗（relate，包括新穎的雙向形式）； 針對 重復測量 的*二階段分析（2stage）和分析選擇（分類水平、轉換、相似系數）的比較；多樣性指數、優勢圖、sad 曲線、物種累積估計器、分類匯總等套件；和基于物種分類學差異的生物多樣性指數測試（taxdtest）；通過多元引導法對平均群落進行新的區域估算；以及 primer 7 中新增的多種其他數據處理和圖表類型（柱狀圖、線圖、均值圖、方框圖、散點圖、曲面圖、直方圖和陰影圖）。
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