主坐标分析 (Principal Coordinates Analysis)
该方法基于距离矩阵将数据降维，用于可视化样本组间的相似性和差异性。
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￥45.00
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分析结果图（根据示例数据得到）
示例数据
示例文件 1: PCoA_data.csv
| A1 | A2 | A3 | A4 | A5 | B1 | B2 | B3 | B4 | B5 | C1 | C2 | C3 | C4 | C5 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 73.00 | 13.00 | 3.00 | 60.00 | 56.00 | 142.00 | 100.00 | 129.00 | 88.00 | 131.00 | 178.00 | 98.00 | 194.00 | 191.00 | 85.00 |
| 37.00 | 9.00 | 28.00 | 91.00 | 38.00 | 73.00 | 88.00 | 99.00 | 70.00 | 145.00 | 178.00 | 85.00 | 169.00 | 128.00 | 136.00 |
| 8.00 | 78.00 | 19.00 | 57.00 | 25.00 | 85.00 | 53.00 | 66.00 | 140.00 | 99.00 | 189.00 | 156.00 | 85.00 | 32.00 | 151.00 |
| 25.00 | 64.00 | 10.00 | 11.00 | 99.00 | 64.00 | 83.00 | 99.00 | 58.00 | 146.00 | 171.00 | 114.00 | 53.00 | 158.00 | 54.00 |
| 78.00 | 55.00 | 58.00 | 12.00 | 22.00 | 89.00 | 83.00 | 92.00 | 72.00 | 79.00 | 164.00 | 104.00 | 55.00 | 182.00 | 175.00 |
示例文件 2: PCoA_group.csv
| sample | group |
|---|---|
| A1 | A |
| A2 | A |
| A3 | A |
| A4 | A |
| A5 | A |