在扩增子培训过程中，总会被问到一个问题：抽平后的OTU表和计算相对丰度后的OTU表差别是什么？
抽平和计算相对丰度都是对OTU表进行标准化的方式，而抽平后的OTU表一般就会用于计算Alpha多样性，两者都可用于计算样本间的差异OTU。但是为什么不统一使用抽平后的OTU表或计算相对丰度的OTU表呢？
我们在扩增子培训中学到了两种以上的方式计算Alpha多样性，比如用vegan包去计算6种Alpha多样性、usearch计算14种Alpha多样性等。下面我们可以尝试使用抽平后的OTU表（otutab_rare.txt）和计算相对丰度后的OTU表（otutab.freq.txt）分别来计算Alpha多样性。
方法一：vegan包计算Alpha多样性
代码语言：javascript复制suppressWarnings(suppressMessages(library(vegan)))
otu_rare=read.table("otutab_rare.txt", header=T, sep="t", quote = "", row.names=1, comment.char="")
otu_freq=read.table("otutab.freq.txt", header=T, sep="t", quote = "", row.names=1, comment.char="")
# 计算抽平后的OTU表的richness, chao1和ACE指数
estimateR_rare = t(estimateR(t(otu_rare)))[,c(1,2,4)]
head(estimateR_rare)
## S.obs S.chao1 S.ACE
## KO1 2148 2442.130 2442.174
## KO2 2097 2376.372 2387.770
## KO3 1792 2169.230 2147.837
## KO4 1853 2174.955 2199.956
## KO5 1657 2061.449 2091.146
## KO6 1976 2303.736 2294.931
# 计算相对丰度后的OTU表的richness, chao1和ACE指数
## 由于代码运行报错所以就注释掉了，报错内容在注释中进行展示
#estimateR_freq = t(estimateR(t(otu_freq)))[,c(1,2,4)]
## Error in estimateR.default(newX[, i], ...) : function accepts only integers (counts)方法二：usearch计算Alpha多样性
代码语言：javascript复制# input rare table to calculate the alpha diversty
usearch -alpha_div otutab_rare.txt -output rare.alpha.txt
## usearch v10.0.240_win32, 2.0Gb RAM (8.4Gb total), 8 cores
## (C) Copyright 2013-17 Robert C. Edgar, all rights reserved.
## http://drive5.com/usearch
##
## License: woodcorpse@163.com
##
## 00:00 4.5Mb 0.1% Reading otutab_rare.txt00:00 5.2Mb 100.0% Reading otutab_rare.txt
# input otu rare table to calculate the alpha diversty
#usearch -alpha_div otutab.freq.txt -output freq.alpha.txt
## ---Fatal error---
##alphadiv.cpp(192) assert failed: m_TotalCount > 0可以看到当输入数据是抽平后的OTU表（otutab_rare.txt）时，无论用哪种方法计算Alpha多样性都没有问题，而输入数据是计算相对丰度后的OTU表（otutab.freq.txt）时，代码纷纷报错。
由于usearch并未开源，所以我们主要来看vegan的estimateR函数的报错原因function accepts only integers (counts)，表明该函数只接受整数，并且函数的文档也指明Function estimateR is based on abundances (counts) on single sample site，说明输入数据需要是丰度的counts值，但更具体的原因是什么呢？这就和Alpha多样性的不同指标的计算方式有关了。
estimateR函数计算了三种Alpha多样性指标，分别是Richness、Chao1、ACE。
- Richness是最好计算的Alpha多样性指数，其计算方式是
其中N就是该样本的物种数目；
- Chao1是常用的Alpha多样性指数之一，其计算方式是
其中N是该样本的物种数目；S是该样本中丰度为1的物种数目；D是该样本中丰度为2的物种数目；
- ACE是常用的Alpha多样性指数之一，其计算方式是
可以看到计算Chao1指数和ACE指数都依据丰度的counts值来计算，而输入计算了相对丰度的OTU表时就丢失了丰度的counts值信息，故而只能使用抽平后的OTU表。
那你还知道哪些基于丰度的counts值计算的Alpha多样性指标或者Alpha多样性其他容易被忽视又很重要的知识点呢？欢迎在评论区讨论。
视频演示Alpha多样性图形绘制
http://mpvideo.qpic.cn/0bf2eiaaaaaa6mak2hcyhzpvaiwdaaraaaaa.f10002.mp4?dis_k=7723f5697ba47090f918740134264671&dis_t=1642509544&vid=wxv_1510870745650921475&format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false
