多元统计分析论文提纲

论文题目：多元统计分析模型在茶树根际土壤生态系统分析中的应用

摘要：土壤生态系统由生物群落和环境变量之间的复杂相互作用组成。在土壤生态系统中,土壤微生物对植物健康和农业生产起着重要的作用,然而,土壤微生物群落结构受到环境变量的强烈影响。我国茶树的种植面积全球最大,并且茶树是我国重要的经济作物。目前,对茶树根际土壤微生物群落与环境因子之间关系的研究已成为当前农业生产中的重要课题。本文基于茶树根际土壤微生物和环境变量数据,建立多元统计分析模型定量分析茶树根际土壤微生物组成与环境因子之间的关系。首先,分析了9个地区间样本环境变量的差异性。再针对环境变量和微生物群落数据,基于非加权组平均法（UPGMA）,所有样本被聚成了5类,并分析了这5类之间样本微生物群落的差异性。然后,建立冗余分析（RDA）模型,研究根际细菌群落组成与环境因子之间的关系,同时采用变差分解分析（VPA）进一步确定环境变量对细菌群落结构的贡献度。最后,建立逐步多元线性回归模型,基于3个环境变量预测根际土壤细菌群落组成,留一交叉验证法和均方根误差（RMSE）被用于评估模型的预测效果。本文的研究结果表明,茶树根际土壤细菌群落结构受到了环境因子土壤pH、铝（Al）和酚酸（PA）的强烈影响,VPA分析的结果表明在这3个环境因子中,土壤pH对细菌群落结构变化的贡献率（15.1%）是最高的;基于环境变量利用多元线性回归模型预测了19个细菌优势属的相对丰度,RMSE值在0.522～6.225之间。更一般地,该预测模型也可以用来预测其余非优势属,从而可以预测整个微生物群落结构。此外,本文的研究方法还可以应用于其它植物类似的分析。

关键词：多元统计分析;根际;细菌群落结构;环境因子;相关性;逐步多元线性回归;预测

学科专业：数学

摘要

Abstract

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 研究现状

1.3 本文的主要研究工作

第2章 茶树根际土壤理化特性的统计分析

2.1 土壤采样及原始数据预处理

2.1.1 土壤采样

2.1.2 土壤理化性质测定方法

2.1.3 土壤微生物基因组测序和序列预处理

2.1.4 数据预处理

2.2 统计分析与结果分析

2.2.1 土壤环境因子的相关性分析

2.2.2 不同地区间环境因子差异分析

2.2.3 聚类分析

2.3 本章小结

第3章 茶树根际细菌群落结构的差异分析

3.1 数据准备

3.2 细菌群落结构

3.2.1 门水平群落结构

3.2.2 属水平群落结构

3.3 细菌群落结构的差异分析

3.3.1 聚类分析

3.3.2 NMDS排序分析

3.3.3 ANOSIM和 PERMANOVA分析

3.3.4 组间差异优势属分析

3.4 本章小结

第4章 基于环境变量的多元线性回归预测模型

4.1 细菌群落和环境因子的相关性分析

4.1.1 RDA分析

4.1.2 VPA分析

4.1.3 逐步多元线性回归分析

4.2 运用多元线性回归模型预测细菌属

4.3 算法评估

4.4 交叉验证

4.5 本章小结

第5章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

致谢

作者简历