指示种分析 indval()

指示种分析（以mite数据集为例）

承接上一篇推文中的所涉及的分析方法，记录一下指示种分析在R语言中的实现：

• 应用：可用于识别特定环境下的指示生物，然后结合定量的环境指标进一步分析相关物种的环境偏好，在环境污染评价及生态系统保护方面均可应用此方法
• 例如，在Stream biodiversity and monitoring in North Central, Nigeria: the use of macroinvertebrate indicator species as surrogates这篇文章中，作者通过鉴别参照点与受损点的指示种，并与环境因子做相关分析，探讨其环境偏好，以便于后续环境监测，感兴趣的可自行检索

#指示种分析 -------------------------------------------------------------------------
library(vegan)
data("mite")
data("mite.env")
library(labdsv)
?indval

通过帮助文档查看所需数据及其格式（一个分组变量，可以是通过环境指标聚类所得；一个行为样本，列为物种的数据框），避免使用聚类所得的组别信息进行这个分析（有自证嫌疑）

1. 计算在3个生境下的指示种，并筛选出达到显著性水平的指示种，整理数据用于后续可视化

mite.indval <- indval(mite,mite.env$Shrub)
#筛选p值小于0.05的指示种及其对应的指示值

library(dplyr)
indval.p <- mite.indval$pval %>% data.frame()
ind.sp <- rownames(indval.p)[indval.p$.<0.05]
indval.sp <- mite.indval$indval[rownames(mite.indval$indval) %in% ind.sp,]

#整理数据
indval.sp$sp <- rownames(indval.sp)
indval.sp.melt <- reshape2::melt(indval.sp)#将其转换为长数据

2. 可视化

#可视化
library(ggplot2)
colors_new <- c("red", "pink", "orange", "lightgreen", "blue")
ggplot(data=indval.sp.melt, aes(x=variable, y=value, fill=variable)) +
  geom_bar(stat="identity") + 
  facet_wrap(~ sp, ncol = 6) + 
  ylab("Indicator Value")+ 
  scale_fill_manual(values=colors_new)+
  theme_bw()  

结束🏄‍♂️

参考来源：

[1].数量生态学（第二版） 赖江山译

[2].The accumulation of species and recovery of species composition along a 70 year succession in a tropical secondary forest(文章附有代码)，参见作者的解读：一个群落beta多样性分析的完整R脚本