原始数据
使用Excel软件汇总各组处理的计数数量,计算三次计数的平均值,计算平均相对生长速率K值,得到原始数据。
\[K=\frac{lg N_{t}-lgN_{0}}{t-t_{0}}\]
式中, N0为初始细胞数目、Nt为培养7d后的细胞数、t为培养时间。
数据分析及可视化
单因素方差分析(AN-OVA)和Duncan多重比较分析(α=0.05)以及可视化均使用R(4.2.2)统计软件完成。
得出的实验数据用平均值(Mean)±标准差(SD)表示
#单因素方差分析
N_aov=aov(k~氮源,data = N_ogdata)
summary(N_aov)
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
氮源 1 0.0005855 0.0005855 4.601 0.0576 .
Residuals 10 0.0012726 0.0001273
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
p值小于0.05,处理间差异显著,对处理间的差异进行Duncan多重比较分析。
salt_aov=aov(k~盐度,data = salt_ogdata)
summary(salt_aov)
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
盐度 6 0.001239 0.0002064 0.754 0.617
Residuals 13 0.003557 0.0002736
使用盐度原始数据单因素方差分析得的p值远大于0.05,处理间差异不显著,无法进行多重比较分析。
salt_aov1=aov(k~盐度,data = salt_newdata)
summary(salt_aov1)
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
盐度 6 0.0004774 7.957e-05 2.864 0.0974 .
Residuals 7 0.0001945 2.778e-05
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
除去原始数据中包含的变异波动较大的数据,使p值减小,进行Duncan多重比较分析。
#duncan多重检验
N_duncan=duncan.test(N_aov,"氮源")
salt_duncan=duncan.test(salt_aov1,"盐度")
#数据整理
N_data=N_ogdata%>%
drop_na()%>%
group_by(氮源)%>%
summarise(avg=mean(k),sd=sd(k),n=n(),na.rm = TRUE)%>%
mutate(labels=N_duncan$groups$groups)
salt_data=salt_newdata%>%
group_by(盐度)%>%
summarise(avg=mean(k),sd=sd(k),n=n(),na.rm = TRUE)%>%
mutate(labels=salt_duncan$groups$groups)
N_data
# A tibble: 4 × 6
氮源 avg sd n na.rm labels
<dbl> <dbl> <dbl> <int> <lgl> <chr>
1 1 0.223 0.00378 3 TRUE a
2 2 0.224 0.0130 3 TRUE ab
3 3 0.250 0.00291 2 TRUE b
4 4 0.236 0.00855 3 TRUE b
# A tibble: 7 × 6
盐度 avg sd n na.rm labels
<fct> <dbl> <dbl> <int> <lgl> <chr>
1 5 0.168 0.00536 2 TRUE a
2 10 0.164 0.00143 2 TRUE ab
3 15 0.167 0.00188 2 TRUE ab
4 20 0.176 0.00219 2 TRUE ab
5 25 0.181 0.0106 2 TRUE ab
6 30 0.166 0.00183 2 TRUE b
7 35 0.176 0.00638 2 TRUE b
使用ggplot2包绘制实验结果图。