PCOA是“Principal Coordinates Analysis”的缩写，这是一种在多维数据集上进行分析的统计方法，主要用于降维和可视化。它是ordination技术的一种，也就是排序分析技术，特别适用于生态学、生物地理学等领域中对物种组成的群落数据或者环境样本数据进行处理。 在实际应用中，PCOA首先计算各个样本之间的距离或相似性矩阵，然后通过转换坐标系统，找到新的坐标轴（主坐标），这些主坐标按照解释总变异程度的重要性递减排列。前几个主坐标可以解释大部分的数据变异，因此可以通过二维或三维图将高维数据进行可视化展示，直观地反映出样本之间的相似性和差异性。 简而言之，PCOA是一种强大的工具，能够帮助我们在众多复杂的变量中识别出主要的模式和结构，便于进一步探索和理解数据内在的关系。 云工具可参考： https://www.bioinforw.com/ldm/run/statistics/pcoa/