R vegan: скорректированные значения p для permanova (adonis2)

Question

Я провожу анализ дисперсии на матрице больших расстояний с использованием adonis2, как описано здесь: https://www.rdocumentation.org/packages/vegan/versions/2.4-2/topics/adonis

Этот метод часто используется в анализе микробиома для расчета бета-разнообразия. Это тоже то, что я хотел бы сделать, то есть выяснить, отличается ли состав моего сообщества в ответ на переменную среды (непрерывно). Перманова возвращает одно значение p, а «официального» теста post ho c еще нет. Вот тут-то и возникает мой вопрос:

Я встречал публикации, в которых они скорректировали свой результат перманова с помощью метода FDR / BH. Я не могу осмыслить это. Я уверен, что понимаю, как рассчитывается поправка FDR, я просто не понимаю, как это будет сделано для PERMANOVA, или, что еще важнее, как бы я ее закодировал.

Может ли кто-нибудь мне помочь?

Answer 1

Будет понятнее, если вы приведете пример так называемой публикации. Вы правы, что для каждой переменной permanova возвращает 1 p-значение. Однако, если модель включает много переменных, у вас будет 1 p-значение для каждой переменной, и вам нужно будет скорректировать FDR.

Например, в этой публикации рассматривается изменение микробиома кишечника. , они написали:

Чтобы вычислить вариацию, объясняемую каждым из собранных нами факторов хоста, мы выполнили тест Adonis, реализованный в QIIME. Каждый фактор-хозяин был рассчитан в соответствии с его частотой объяснения, а значения P были получены на основе 1000 перестановок. Затем все значения P были скорректированы с использованием метода Бенджамини – Хохберга.

Вы также можете увидеть пример этого в Таблице S2, я приложил сюда снимок экрана:

введите описание изображения здесь