這一篇是銜接上一篇的，就是要用ggplot2程序包對PCA和PCoA進行可視化。代碼我直接照搬過來了，只是繪圖的時候用ggplot函數。ggplot2包實現了一個在R中基于全面一致的語法創建圖形時的系統。這提供了在R中畫圖時經常缺乏的圖形創造的一致性並允許我們創建具有創新性和新穎性的圖標類型，ggplot2中，圖是採用‘+’號串聯的，每個函數修改屬于自己的部分。#PCA分析#讀入物種數據phylum – read.csv('pca.csv'錛 row.names = 1)#行為物種，列為樣方（原是此形式無需轉置）phylum-t(phylum) ##加載 vegan 包，

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如果尚未安裝vegan包，需要在此步驟之前執行：install.packages('vegan')library(vegan)#物種數據 Hellinger 預轉化（處理包含很多 0 值的群落物種數據時，推薦使用）phylum_hel – decostand(phylum錛 method = 'hellinger')#PCA 排序（vegan 包中 rda() 執行）tbpca – rda(phylum_hel錛 scale = FALSE)以上完成了pca排序，需要把數據整理成ggplot可以識別的形式，所以需要一下一些操作。需要自己用excel寫一個分組分件。像這樣，

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我把每個樣本都分到了對應的分組裡。#提取樣方和環境因子排序坐標，

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前兩軸，I 型標尺錛還記得上篇的scaling=1型和scaling=2型嗎，這裡又出現#了summary(tbpca錛scaling=1)為了把這幾步都幹了啥解釋清楚，必須展示一下#summary(tbpca錛scaling=1)，執行之後會出現一段很長的展示，有這幾項重點關注哈，

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一個是species #scores 一個是sites scores。顯然我們是是想比較不同樣品的差異，所以我們選者了sites scores，下面這句##代碼的意思是將的tbpca在1型標尺下的site score的前兩列創建為數據框並賦值給tbpca（tbpca$表示取#tbpca的某一部分，如果我寫tbpca$species那麼我取出來的就是他的species scores了，後面的[]是說取行和#列的，逗號規定行，逗號後定義列，舉個例子把[1錛2]就是說1行2列取出來就是一個數字，也可以說是一行一##列的矩陣，可以拿自己的數據試一下，看見了吧就是這個效果─#PCA 前兩軸解釋量（%）tbpca_eig – round(100 * tbpca$CA$eig[1:2] / sum(tbpca$CA$eig)錛 2)#提取樣方和環境因子排序坐標，

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前兩軸，I 型標尺tbpca – data.frame(summary(tbpca錛 scaling = 1)$sites[ 錛1:2])#讀取樣本分組數據"group1.csv"，group – read.csv('group1.csv'錛row.names=1)#合並樣本分組信息，構建 ggplot2 作圖數據集tbpca$sample – rownames(tbpca)tbpca – merge(tbpca錛 group錛 by = 'sample')species scoressite scores#ggplot2作圖 ggplot2中圖是採用串聯起來（+）號函數創建的，aes()函數的功能是指定每個變量扮演的角##色（說人話就是變量和圖像上的點、顏色、形狀等的對應關系）。在這裡本寫作aes(x=PC1錛y=PC2)略寫為##下面的形式，ggplot()函數使用一個或多個幾何函數向圖中添加幾何對象（簡寫geom），ggplot()函數指##定要繪制的數據源的變量，幾何函數則指定這些變量如何在視覺上進行表示（使用點、條、線和陰影區），##scale_color_manual()函數來設定四組樣本的點的顏色。theme（主題)，theme()函數中的選項可以讓我們調整字體，背景、顏色和網格線等。library(ggplot2)ggplot(tbpca_site.scaling1錛 aes(PC1錛PC2錛color = group)) +geom_point() +scale_color_manual(values = c('red'錛 'orange'錛 'green3'錛'gold')) +theme(panel.grid = element_blank()錛 panel.background = element_rect(color = 'black'錛 fill = 'transparent')錛 legend.title = element_blank()錛 legend.key = element_rect(fill = 'transparent')) + labs(x = paste('PCA1: '錛 tbpca_eig[1]錛 '%')錛 y = paste('PCA2: '錛 tbpca_eig[2]錛 '%')) +geom_vline(xintercept = 0錛 color = 'gray'錛 size = 0.5) + geom_hline(yintercept = 0錛 color = 'gray'錛 size = 0.5)然後你就得到了這樣一個圖了下面是PCoA部分#自己數據PCoA（ggplot2）##加載 vegan 包library(vegan)#物種數據 Hellinger 預轉化（處理包含很多 0 值的群落物種數據時，

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推薦使用）phylum- decostand(phylum錛 method = 'hellinger')#使用Bray-curtis方法計算距離矩陣bray – vegdist(phylum錛 method = 'bray')#PCoA 排序（vegan 包中 cmdscale() 執行）pcoa – cmdscale(bray錛 k = (nrow(phylum) – 1)錛 eig = TRUE)ggplot麻煩的地方要來了，要把你的數據整理成ggplot函數可以識別的形式。這部分就前文的PCA的部分相似了。#讀取樣本分組數據group – read.csv('group1.csv'錛row.names=1)pcoa_eig-data.frame(scores(pcoa)[錛1:2])pcoa_eig$sample-rownames(pcoa_eig)pcoa_eig-merge(pcoa_eig錛group錛by='sample')pcoa_eig1-round(100*pcoa$eig[1:2]/sum(pcoa$eig)錛2)#接著是作圖，

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PCA部分也都細說過各部分了。ggplot(pcoa_eig錛 aes(Dim1錛 Dim2)) +geom_point(aes(color = group)) +scale_color_manual(values = c('red'錛 'orange'錛 'green3'錛'gold'))+theme(panel.grid = element_blank()錛 panel.background = element_rect(color = 'black'錛 fill = 'transparent')錛 legend.title = element_blank()錛 legend.key = element_rect(fill = 'transparent'))+labs(x = paste('PCoA1: '錛 pcoa_eig1[1]錛 '%')錛 y = paste('PCoA2: '錛pcoa_eig1[2]錛 '%')) +geom_vline(xintercept = 0錛 color = 'gray'錛 size = 0.5) + geom_hline(yintercept = 0錛 color = 'gray'錛 size = 0.5)然後你就得到了這樣一個圖了好的，就這樣吧~2019年，美國國家科學院發布題為《到2030年推動食品與農業研究的科學突破》（Science Breakthroughs to Advance Food and Agricultural Research by 2030）的報告。該報告分為概要、緒言、種植業、畜牧業、食品科學與技術、土壤、水資源利用效率與生產力、數據科學、系統方法、面向2030年的戰略、附錄等幾大部分。由此可見，土壤在糧食和農業中佔有的重要地位。土壤是有限的自然資源，在農牧業生產中具有不可替代的作用，在減緩氣候變化、提供清潔水源等方面也具有重要意義。土壤面臨侵蝕、有機質減少、土傳病害加劇、養分利用率下降、生物多樣性降低、污染與酸化加劇等威脅，

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對農牧業生產、生態系統健康與人類健康不利，希望未來十年內在以下幾方面取得突破： •通過採用最佳農藝實踐，結合使用新的傳感技術、生物學策略和集成系統方法，保持現有肥沃土壤的深度和健康，並恢復退化的土壤。•通過整合新型傳感技術、數據科學、作物精準育種和土地管理實踐，顯著提高和優化養分利用效率（尤其是氮）。•通過識別和利用土壤微生物組生產養分、提高養分生物利用效率以及提高植物對環境脅迫和疾病的適應能力，來創建更具生產力和可持續的農牧業生產系統。•通過整合土壤科學、技術應用和社區參與方面的研究，促進技術方法向農民的轉讓，以減少土壤流失和退化。，