怎么用canoco for windows 对dgge图谱量化后的数据进行典型对应分

第1步，DGGE图谱数据的整理

简单明了些，将Quantityone或者类似软件分辨匹配后得出的DGGE条带的相对百分亮度数据整理到excel表格中。格式如下图，即纵向从上往下为样品编号，条带编号则在第一行从左往右，表格中填入对应条带的相对百分亮度值。比如，条带3在泳道1中的亮度为0591841此表是本人某论文的原始数据的一部分。

第2步，DGGE图谱数据的导入。

使用Canoco软件进行相关分析。Canoco在不少论坛，比如普兰塔等，都有破解版下载。大家运行的时候只要调整下电脑系统时间到2002年以前即可（最新破解版似乎不需要这么麻烦了）。Canoco不能直接识别excel格式的数据。必须将DGGE图谱的条带数据转化为能识别的dta后缀的文件才可以进行后续的PCA等相关分析。具体 *** 作如下：在excel表格中，将条带数据连同样品编号和条带编号一起鼠标选择，Ctrl + C 拷贝。然后“开始”-“程序”下找到Canoco的子程序WcanoImp，这个子程序是专门导入数据的。程序会d出如下对话框：

如果你的条带矩阵数据有很多0值，可以将最后的“Save in Condensed Format”勾上，至于为什么，没有太深究。不过不勾上，似乎不影响分析结果。

点击“Save”，d出如下对话框：

这个时候，要自己选择条带数据矩阵的保存路径，并给该文件命名。如，我将此文件保存到“PCA教程”文件夹下，命名为spedta，注意这个“spedta”是我自己打出来的。点击“保存”，d出如下对话框：

点击“OK”，系统会提示你成功生成文件。这个文件就是我们后续PCA分析所需要的Canoco软件可识别的条带组成数据。这个spedta文件就保存在PCA教程”文件夹下。当然，我们还可以对理化因子数据进行同样的 *** 作。如果对物种生存环境对生物的影响方面的研究感兴趣，可以进行RDA，CCA等分析，这个就需要物种和环境两个数据矩阵了。

第3步，Canoco软件进行PCA数据分析。

接下来我们就可以使用Canoco软件对我们的spedta文件记性PCA分析了。

在“开始”-“程序”下找到Canoco for Windows 45 (当然你我版本可能不同)。

Close Canoco软件d出的小广告。就进入Canoco的分析界面：

点击最左边的符号“”，d出如下对话框：

我们只有条带（即物种species）数据，所以只能选择最上面的“Only species dataavailable”。如果你有物种数据、物种所在环境的理化参数数据或者其他辅助数据，可以选择对应的选项。不同的选项，后续的 *** 作略有不同，可以进行不同的分析。比如，“Species and environmental data available”，我们可以进行计算不同环境因子对物种组成影响的RDA，CCA等分析。感兴趣，可以查阅下文献。

选择“下一步”：

“Browse”，浏览选择上步生成的“spedta”数据。如下：

然后在“Canoco solution file name”一栏中，将“spedta”数据的保存路径复制过来。举例，我这次就将下图的蓝色选择部分复制，然后拷贝到“Canoco solution file name”下面，自己再后面键盘敲进去将来要生成的solution文件的名称，比如PCAsol，注意后缀一定是sol。

这一步比较重要。

选择“下一步”：

选择“Linear”线性的分析模式下的PCA，“下一步”：

默认，下一步：

如果你的不同条带数据差异巨大，比如，最大的100，最小的01，你可以选择开平方处理下。默认，下一步：

默认，下一步：

默认，下一步：

选择“完成”，OK，Canoco软件分析完成了。d出如下对话框：

在“文件名”一栏中，敲进去“PCAcon”。如下图。当然，名字你随便起，后缀最好是con。

下面就要看分析结果和绘图了。

第4步，Canoco PCA数据分析结果及绘图。

上一步在选择“保存”后，d出如下对话框：

选择“Analyze”对数据进行分析

我们可以看到PCA的大体分析结果，如下图，我们可以看到第一轴解释了313%的物种组成变化，第二轴解释了469-313=156%的物种组成。

这个时候该绘图了！选择“CanoDraw”按钮，d出如下对话框，命名PCAcdw

然后“保存”。然后就可以输出图了，先关掉如下的Canoco小广告。

我们可以看到这样的 *** 作界面：

在“Create”菜单下选择“Scatter plots”—“samples”或者“species”，就可以得到样点或者物种组成的PCA图了。如下图：

这个图是最原始的图，我们可以进行相关的编辑。比如，鼠标右键，可以调整PCA图的轴大小。我觉得第一轴，即水平轴的右边范围太大了，可以适当缩小，由25更改为22

得出新图，如下：

我们可以用鼠标拖动上面的数字，因为有重叠之类的问题，不太好看。拖动后，如下图，这样好看一点哦。

另外，鼠标右键有几项命令，比如zoom，可以放大图谱，使我们看的更清晰些。我们还可以对样点的显示符号、文字及大小进行编辑。比如，本PCA图，样品1-12，,1-24, 25-36分别为3个处理。我想用不同的符号来直观的区别他们，可以， *** 作是这样的：按着Ctrl键，依次选择13-24号对应的圈圈符号，然后按F5，就可以打开“Properties”对话框，可以对颜色、线条、填充及符号类型及大小进行编辑。当然，只要你选择了任何对象，都可以F5，对其特性进行编辑。

修改后的13-24号样点的符号类型就更改为如下图：

同样的方法可以对其他的样点进行编辑，如下图所示。

如果满意，我们就可以输出了。“File”菜单下“Export”，大家根据需要选择输出的格式及分辨率DPI。这样就OK了。

#include <stdioh>

#include <stdlibh>

#include <stringh>

#define FILE_NAME_MAX 50

#define SEPERATE_STRING_MAX 100

int StrCount(FILE file,char str);

int main()

{

char filename,spestr;

FILE fp;

filename=(char )malloc(FILE_NAME_MAX);

spestr=(char )malloc(SEPERATE_STRING_MAX);

printf("Input the filename:");

while(1)

{

scanf("%s",filename);

fp=fopen(filename,"r");

if(fp!=NULL)

{

break;

}

printf("Can't open the fileTry Again!");

}

printf("Input the special string:");

scanf("%s",spestr);

printf("%d times of %s in %s",StrCount(fp,spestr),spestr,filename);

fclose(fp);

free(filename);

free(filename);

return 0;

}

int StrCount(FILE file,char str)

{

int count=0;

char ch;

int p=0;;

while((ch=fgetc(file))!=EOF)

{

// 当前读入的字符匹配 str 相应位置的字符

if(ch == str[p])

{

// 匹配下一个字符

p++;

// 如果已经匹配成功

if(str[p] == '\0')

{

count++;

// 从头开始重新匹配

p = 0;

}

}

// // 当前读入的字符不匹配 str 相应位置的字符

else

{

// 匹配失败，文件指针回溯

fseek(file,(p>0-(p-1):0),SEEK_CUR);

// 从头开始重新匹配

p = 0 ;

}

}

return count;

}

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