??在做微生物生态学分析时，我们会时常使用一些探索性的数据分析方法，例如：
- 利用基于距离的PCoA、NMDS、t-SNE降维方法，探索群落结构的样点效应；
- 用RDA、CCA等约束性排序，探索群落结构的主要影响因素；
- 将环境因子与alpha多样性做相关分析；
- 利用随机森林确定主要影响因子；
- …
??如果这些方法都得不到想要的结果呢？譬如：我想探究某一生态过程（有机质的分解、反硝化作用等）与微生物群落结构的关系。这些生态过程可能和alpha多样性，群落结构的NMDS1等等都没什么关系，此时如何快速地确定与该生态过程显著相关的OTUs，基于模型的方法可以实现这一点。下面以gllvm包探索与某一生态过程显著相关的OTUs。
GLLVM_t <- gllvm(Y,X=X,formula=~t,family="negative.binomial", num.lv = 2,seed = 123)
coefplot.gllvm(GLLVM_t)
- Y: OTU table
- X: 生态过程度的度量，例如有机质分解速率、土壤呼吸等
运行上述代码后可得下图：
左边的黑线是有显著负贡献的OTUs，右边黑线是有显著正贡献的OTUs，这里的黑线是标准偏差的两倍。这样我们就找到了与该生态过程显著相关的标志性OTUs集合了，将显著正效应的OTUs累加起来与这一生态过程做散点图可得：
z <- GLLVM_t$params$Xcoef / GLLVM_t$sd$Xcoef
ny <- Y[,colnames(Y) %in% rownames(z)[z>2]]
nper <- rowSums(ny)/rowSums(Y)
plot(nper,X$t)
??不过这只是统计性质的数据探索，其中不一定有因果关系，怎么解释就要根据自己的实验设计和专业知识来解读啦。基于模型的群落生态学分析也是近十年才开始慢慢兴起，与诞生于上个世纪的数量生态学统计方法相比，计算速度偏慢（特别是用于OTU table这类动则上千上万列的高维数据），但基于模型的方法往往可以挖掘出更多的生态学信息，可参考如下文献进行深入学习：
- gllvm: Fast analysis of multivariate abundance data with generalized linear latent variable models in r
- Fast model-based ordination with copulas
- A new joint species distribution model for faster and more >-accurate inference of species associations from big community data
- How to make more out of community data? A conceptual framework and its implementation as models and software
