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  CANOCO 生态学数据处理软件

CANOCO 5

Canoco是一套在生态学及几个相关领域内使用ordination methods来进行多变量统计分析的最常用程序包。Canoco最近版本(4.0和4.5)的用户指导在过去16年(1999-2014,ISI Web of Knowledge)中已经被引用达6800次。

Canoco 5是一套全新的,几乎完全重构的Canoco软件版本,在2012年10月发布。

最新版本:5.11版

Canoco 5.1实现了特征 - 环境分析和微生物群系数据分析的新方法。 现有的Canoco 5客户可以使用Canoco 5中的常规更新流程更新到Canoco 5.1。

设计用于微生物组分析的新方法是加权对数比率PCA(Greenacre和Lewi,2009),并且类似RDA。 新版本中包含了Canoco用于微生物组分析的完整工作实例。

特征 - 环境分析用于通过社区加权平均值(CWM)相关性或第四角相关性进行。 这些方法将单个性状与单个环境变量相关联。 这些分析现在完全扩展到多特征多环境变量案例。 新方法允许您检测哪些特征与环境的相关性最高,反之,哪些环境变量显示与特征的最高相关性。 该方法建立了一个回归模型,允许您量化特征,环境及其组合解释的变化量。

新的特质 - 环境方法的基本原理已在一份报告和两篇已发表的论文中进行了总结。 第一篇文章链接了第四个基于GLM的回归,并给出了多特征多环境变量案例的扩展,这是简单的双约束对应分析(dc-CA)。 第二篇文章给出了dc-CA和Canoco使用的算法的完整描述。

Cormont等人(2011)的线性特征环境模型已经对双约束主成分分析(dc-PCA)进行了扩展。

新版本随每个新许可证附带了重新编写的手册。 免费更新包含Canoco5 / pdf文件夹中的pdf,其中包含Canoco 5.1中的主要更改.

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特征综述

Analytical and graphing capabilities are integrated with an easy-to-use spreadsheet data editor in a single program. All analyses done on a set of data tables are now collected within a Canoco 5 project, sharing the analytical and graphing settings.

All statistical methods offered by Canoco for Windows 4.5 are available, such as DCA, CA, CCA, DCCA, PCA, and RDA methods - including their partial variants, with Monte Carlo permutation tests for constrained ordination methods, offering appropriate permutation setup for data coming from non-trivial sampling designs.

For newly available methods see below.

All visualization tools offered by CanoDraw 4.x are available (including loess, GLM and GAM models for the visualization of data attributes in ordination space) and many of them are improved.
Data can be entered within the program itself or easily imported from Excel (.XLS or .XLSX formats) or from Canoco 4.x data files. Labels no longer need to be shortened to 8 characters, but these brief forms are still available for display in the ordination diagrams and can even be automatically generated from the long ones. Standard coding of factors (categorical predictors) is now used, dummy (0/1) variables are generated internally. The editor allows transformation from dummy variables to factors and, if needed, the reverse.
Principal coordinate analysis (PCoA) and distance based RDA (db-RDA) are now easily accessible, with new distance measures added (11 distance types in total, including Bray-Curtis, Gower distance, or Jaccard coefficients). Similarly, non-metric multidimensional scaling (nMDS) is also supported.
Variation partitioning is easily accessible for two or three groups of predictors including calculations of individual fractions of explained variation, based either on partial or non-partial analyses and using either raw or adjusted variation estimates.
Principal coordinates of neighbour matrices (PCNM) method is available within the variation partitioning framework. Present implementation matches the suggestions described in Legendre & Legendre (2012) under an alternative method name (dbMEM).
Computing, testing and graphing of the Principal Response Curves (PRC) is now an easy task.
Co-correspondence analysis (CoCA, symmetric form) is available, including Monte Carlo permutation testing of the covariation among the two compared community types.
Stepwise selection of predictors was visually enhanced and provides now the support for protection against Type I error inflation (preliminary test with all predictors and the adjustment of p values by one of three methods:false discovery rate (FDR) estimates, Holm correction, and Bonferroni correction.
Straightforward testing of all constrained axes as well as comparing results of two ordinations with Procrustes analysis is available.
You can easily work with species functional traits or import the data on phylogenetic relatedness of species, as well as calculate and use functional diversity.
Visualization capabilities were enhanced with features such as the semi-transparent fill colours, displaying calibration axes for variable' arrows in ordination diagrams, or plotting enclosing ellipses as an alternative to enclosing polygons. Additional types of export in JPEG, TIFF, and PDF formats were added to existing ones (PNG, BMP, EMF, Adobe Illustrator).
Every step of your work is supported by an context-sensitive help system and by the Canoco Adviser – an expert system that helps you to select a proper analytical method for your research question, correct type of ordination model (linear vs. unimodal), data transformation, or appropriate visualization of the results. It even advises you how to interpret ordination diagrams you create with the help of Graph Wizard.
Advanced users can combine multiple methods in a single analysis, including generalized linear models to correlate scores etc.

 

CANOCO for Window 4.5版软件由几个相关程序组合成。

CANOCO for Window 4.5

这个程序是CANOCO的核心。通过使用它,你可以指定要分析的数据和排序模型,选
择分析的类型。你也可以选定一部分的被解释的变量和环境因子进入分析,也可以任意改变样方或物种的权重。所以这些选择都被集中在CANOCO程序的对话框中。

CANOCO for Window 带有比较全面的排序方法。核心部分是基于线性模型的 PCA 和RDA,基于单峰的模型的CA,DCA 和CCA。在这些基本排序方法基础上,CANOCO也可以做CVA (典范变量分析),PCoA (主坐标分析)。但 NMDS 并没有被包括,因为的确用得很少。

WCanoImp

这个程序用法受到了window的剪贴板和电子表格文件的限制。比如在 Excel2003以前的版本,列数仅有 256 列,这就意味着样方数或物种数不能两个同时超过256 个,否则需要分割。当然行数宽松点,但不能超过65536 行。如果
你的数据超过这个限制,你可以将你的数据分割为几个部分,经过WCanoImp 转化后,再用CanoMerge 程序拼接起来。(Excel2007的行列已经没有限制,这个问题已经不复存在)

CanoMerge

这个程序有如下三个用途,
1) 首要的任务是连接两个或多个包含相同样方但不同变量的数据文件。这个功能对于行数或列数两者均超过255 个变量很有用,能够拼接起来。如果你的数据列数超过了255 列,就可以分割为多个文件,注意,最好每个文件行数一样,而且行数最好是代表样方。分别将这些分割开的表格用 1.7节介绍的方法,转化一个个单独文件,然后利用CanoMerge将几个文件合成一个新的文件。“Add file” 是添加文件的按钮,把需要合成的文件加进来,然后按Merge按钮,给新的文件名字,就可以了。

2)可以用来将您的数据文件输出带制表符分隔的ASCII(文本)文件。这个功能是非常有用的,特别是如果您的数据因为太大而不适合存在 Excel表格里。而制表符格式文件可以被常有统计软件包直接应用。你直接将需要转为文本文件的数据文件用 add files按钮选到对话框,然后选中对话框最底下的选项“Write merged table in TAB-separated values format”,按下“Merge”按钮,即可生成文本文件。

3) 最后一个功能是可以过滤掉一些低频率的物种。在“Exclude variables with less than X positive values ”中的框中填上一个数字,这个数字代表如果一个物种所存在的样方少于 X 个,将被剔除出去。这个功能是相当有用的,因为在 Canoco程序里面,尽管你可以任意剔除任一变量,也可以用“downweighting of rare species ”来减少稀少种的权重,但都是很盲目的,无量化的标准。而 CanoMerge 程序中这个选项可以让你有目标地剔除一些低频率的物种。

 

 

 

 

 

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