PRIMER 7与PERMANOVA+：多元数据分析与统计检验完整解决方案

PRIMER 7结合PERMANOVA+软件，为多元数据分析（特别是群落生态学中的物种-样本数据）提供了丰富的图形化和分析流程。该软件几乎适用于所有多元数据集的分析，其核心特性在于能够将数据简化为合适的样本间相似性三角矩阵，进而通过聚类排序技术直观展示样本关联关系，并采用稳健的置换检验进行假设验证。

该工具主要面向生态数据（包括基础研究、环境调查及生物监测中的物种丰度数据，如计数、生物量、覆盖度或存在/缺失数据），虽然主要针对生物群落数据设计，但同样适用于其他类型的多元数据，例如遗传核苷酸（如SNPs）、等位基因频率、氨基酸或蛋白质数据。PRIMER还能处理理化变量数据，既可单独分析这些参数，也能探究生物变化与理化条件之间的协同变异。

更重要的是，通过PERMANOVA+模块，研究人员能够基于多因子抽样设计、复杂实验和/或环境梯度来分析多元（或单变量）变异。该工具直接在选定的相似性度量空间中构建数据分布云，保持了基础分析的灵活性。通过精准构建相关检验统计量与先进的置换算法，实现了无需分布假设的统计推断。

功能特点

数据与结果便捷管理
 

• 在统一的交互式Windows图形界面中，可同步处理多组数据集、图形及输出文件
• 通过树状导航窗格轻松追踪所有工作进度
• 支持Excel、.csv、.txt或三列格式的数据输入/输出
• 自由调整图形配色、字体及视觉结果
• 支持将结果复制/打印/导出为.jpg、.emf、.tif、.gif、.png、.bmp或.rtf格式
• 关键样本或变量识别
• 按指定条件合并或拆分数据集
• 为检验与展示定义分组结构
• 支持大规模数据集处理（仅受内存限制）
• 内置矩阵展示、热图与核心分析的智能向导

排序分析方法
 

• 实现高维数据的二维/三维可视化
• 提供多种非约束排序技术：主成分分析(PCA)、主坐标分析(PCO)、非度量多维标度(nMDS)、度量多维标度(mMDS)及阈值度量标度(tmMDS)
• 自定义文本、色彩与符号样式
• 通过叠加聚类、轨迹线、气泡图、图像、向量或minimum生成树增强信息呈现
• 采用基于距离的冗余分析(dbRDA)、主坐标典型分析(CAP)等约束排序方法验证假设，或通过联合MDS整合不同变量集
• 通过自助法在MDS图中显示平均数据的置信区间
• 支持排序图的旋转、缩放、动画、保存与共享

聚类分析
 

• 执行样本（或变量/物种）的层次聚合聚类
• 提供单一连接、全连接、组平均连接及灵活β连接选项
• 绘制树状图并生成同质距离矩阵
• 通过自定义、旋转、折叠、缩放或打印结果呈现细节
• 运用相似性剖面(SIMPROF)及关联置换检验识别样本/物种的连贯组别
• 分裂聚类法支持非约束(UNCTREE)或环境变量约束(LINKTREE)模式
• 实现指定群组数的非参数K均值聚类(krCLUSTER)，或通过SIMPROF自动截断准则确定蕞佳群组数

非参数置换检验
 

• 采用相似性分析(ANOSIM)检验不同时间、地点、实验处理等多变量样本组的差异
• 支持三因素（可指定有序/无序）的三向设计（含嵌套层次）非参数检验
• 通过非参数Mantel检验(RELATE)分析两个相似性矩阵的关联
• 构建模型矩阵检验群落结构在时空上的序列/周期性变化（如季节节律）
• 通过二阶关联检验(2STAGE)构建并验证多相似性矩阵的整体模式一致性

半参数置换检验
 

• 基于半参数置换多元方差分析(PERMANOVA)，应对含交互项的多因子实验/抽样设计
• 根据选定相似性测度直接划分多元数据，使用欧氏距离可获得经典划分结果
• 支持多因子设计、交互作用、固定/随机效应、嵌套/交叉设计、非对称设计及定量协变量
• 自动识别设计隐含项，支持项目合并或删除
• 基于均方期望(EMS)构建精准反映实验设计的检验统计量
• 采用适应多层级设计的进阶置换技术获取p值，确保稳健无分布的可靠结果
• 提供成对比较与用户指定对比
• 估计效应量/方差组分
• 通过质心距离揭示因子结构中的显著模式
• 支持不平衡或未重复设计（裂区、随机区组等），可选择平方和类型

物种群系与环境关联分析
 

• 建立矩阵间关联（如生物与环境），或通过"BEST"Mantel型匹配识别与环境矩阵匹配的变量子集
• 运用LINKAGE树在环境/空间约束下寻找生物响应数据的分割
• 基于距离的多元多元回归(DISTLM)量化解释变量对环境生物数据变异的影响程度
• 提供单个回归变量的边际与序列置换检验
• 支持前向、后向、逐步及"best"变量选择方法
• 提供模型比较的多元信息准则（AIC、AICc、BIC、校正R方）
• 通过距离基冗余分析(dbRDA)可视化组变量/单个变量的拟合值
• 基于距离的典型相关分析(CAP)探索两组变量间的相互作用

组别/梯度/预测模型表征
 

• 通过主坐标典型分析(CAP)在选定相似性测度空间进行判别分析
• 运用SIMPER解析组间/组内差异的贡献物种
• 通过相似性剖面(SIMPROF)及置换检验识别样本/物种的连贯组别
• 使用阴影图/热图高亮关键物种，可叠加聚类或维持指定样本/物种排序
• 留一法交叉验证提供先验组别区分度的统计度量
• 支持新样本归类到现有组别，或沿连续梯度预测新样本位置
• 适用于环境监测计划、形态特征分析或聚类结果的新数据验证

多样性分析
 

• 整合分类学、功能与系统发育信息进行生物多样性评估，通过二次抽样算法对照主列表检验
• 基于任意相似性测度检验组内多元离散度的同质性(PERMDISP)，适用于生态/遗传β多样性研究
• 计算多种经典与新型多样性指数或变量摘要统计量，提供高阶分类层级的数据聚合工具
• 配备灵活的单变量绘图功能：折线图、直方图、散点图、条形图、箱线图、均值图、曲面图或矩阵散点图
• 专设生态学分析工具：优势度曲线、几何级数图、丰度生物量曲线(ABC)等