TCC- Regeneração natural e comunidades de nematoides
Italo Monteiro
2022-07-12
#Analisando o efeito da Regeneração natural sobre as comunidades de nematoides#
library(vegan)## Warning: package 'vegan' was built under R version 4.1.3## Carregando pacotes exigidos: permute## Warning: package 'permute' was built under R version 4.1.2## Carregando pacotes exigidos: lattice## This is vegan 2.5-7library(tidyverse)## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.1.2## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 --## v ggplot2 3.3.5 v purrr 0.3.4
## v tibble 3.1.6 v dplyr 1.0.7
## v tidyr 1.2.0 v stringr 1.4.0
## v readr 2.1.2 v forcats 0.5.1## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.1.2## Warning: package 'tibble' was built under R version 4.1.2## Warning: package 'tidyr' was built under R version 4.1.3## Warning: package 'readr' was built under R version 4.1.2## Warning: package 'purrr' was built under R version 4.1.2## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.1.2## Warning: package 'stringr' was built under R version 4.1.2## Warning: package 'forcats' was built under R version 4.1.2## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()library(forcats)
library(iNEXT)## Warning: package 'iNEXT' was built under R version 4.1.2setwd("C:/Users/italo/OneDrive/TCC")
comunidades<-read.delim("dadostccR.txt")
comunidades## Cepha Rhabd Aphi Aphil Parap Dory Nygo Anato Monon Crico Praty Hoplo
## Inicial 107 2 30 2 3 9 0 0 0 0 0 0
## Medio 324 6 24 0 2 21 0 2 1 15 0 7
## Final 425 0 9 0 0 16 0 0 6 0 0 0
## Controle 158 0 24 0 0 8 2 2 10 30 6 376
## Longi
## Inicial 0
## Medio 2
## Final 2
## Controle 19############
#Vendo riqueza de espécies de cada área
riqueza <- specnumber(comunidades)
riqueza## Inicial Medio Final Controle
## 6 10 5 10###########
#Vendo riqueza total ou riqueza gama (quantas espécies/famílias você tem)
riqueza_total <- specnumber(colSums(comunidades))
riqueza_total## [1] 13#############
#Vendo diversidade para cada área
#Shannon
Shannon <- diversity(comunidades, index = "shannon")
Shannon## Inicial Medio Final Controle
## 0.9266990 0.8471557 0.3443120 1.2302335#Simpson
Simpson <- diversity(comunidades, index = "simpson")
Simpson## Inicial Medio Final Controle
## 0.4682814 0.3486178 0.1371160 0.5824044#VENDO DIVERSIDADE TOTAL (O QUE VOCÊ NA AMOSTRA TODA)
# Shannon
Shannon_total <- diversity(colSums(comunidades), index = "shannon")
Shannon_total## [1] 1.204937# Simpson
Simpson_total <- diversity(colSums(comunidades), index = "simpson")
Simpson_total## [1] 0.5635034#Equitabilidade
J <- Shannon / log(riqueza)
J## Inicial Medio Final Controle
## 0.5172006 0.3679150 0.2139331 0.5342836#Equitabilidade total
J_total <- Shannon_total / log(riqueza_total)
J_total## [1] 0.4697702#Séries de Hill e perfil de diversidade
R <- renyi(comunidades,
hill = TRUE)
R## 0 0.25 0.5 1 2 4 8 16
## Inicial 6 4.564605 3.573254 2.526157 1.880694 1.607599 1.504846 1.464406
## Medio 10 6.534801 4.302619 2.333002 1.535197 1.342067 1.286848 1.265393
## Final 5 3.184023 2.163629 1.411019 1.158904 1.104846 1.089221 1.083033
## Controle 10 7.169354 5.291109 3.422028 2.394661 1.990646 1.819860 1.748873
## 32 64 Inf
## Inicial 1.446497 1.438046 1.429907
## Medio 1.255821 1.251289 1.246914
## Final 1.080250 1.078927 1.077647
## Controle 1.717621 1.702936 1.688830#mapeando isso em um mapa de diversidade
g1 <- R %>%
rownames_to_column() %>%
pivot_longer(-rowname) %>%
mutate(name = factor(name, name[1:length(R)])) %>%
ggplot(aes(x = name, y = value, group = rowname,
col = rowname)) +
geom_point(size = 2) +
geom_line(size = 1) +
xlab("Parâmetro de ordem de diversidade (q)") +
ylab("Diversidade") +
labs(col = "Locais") +
theme_bw() +
theme(text = element_text(size = 16))
g1
#Distribuição de abundância
abund <- colSums(comunidades)
# Retire a # do início para rodar apenas para o local 1
# mude o número para o local que quiser.
# abund <- comunidade[1, ]
df <- data.frame(sp = colnames(comunidades), abun =abund)
g2 <- ggplot(df, aes(fct_reorder(sp, -abun),
abun, group = 1)) +
geom_col() +
geom_line(col = "red", linetype = "dashed") +
geom_point(col = "red") +
xlab("Espécies") +
ylab("Abundância") +
theme_bw() +
theme(axis.text.x = element_text(
angle = 45,
hjust = 1,
face = "italic"
))
g2
#Curva de rarefação
comunidade2 <- t(comunidades)
# Mude o q para 1 para comparar a diversidade de Shannon e para 2 para Simpson
out <- iNEXT(comunidade2, q =0 ,
datatype = "abundance",
size = seq(0, 100, length.out=20))## Warning in if (class(x) == "numeric") {: a condição tem comprimento > 1 e
## somente o primeiro elemento será usado## Warning in if (class(x) == "integer") {: a condição tem comprimento > 1 e
## somente o primeiro elemento será usado## Warning in if (class(x) == "list") {: a condição tem comprimento > 1 e somente o
## primeiro elemento será usado## Warning in if (class(x)[1] == "matrix" | class(x) == "data.frame") {: a condição
## tem comprimento > 1 e somente o primeiro elemento será usado## Warning in if (class(x) == "numeric") {: a condição tem comprimento > 1 e
## somente o primeiro elemento será usado## Warning in if (class(x) == "integer") {: a condição tem comprimento > 1 e
## somente o primeiro elemento será usado## Warning in if (class(x) == "list") {: a condição tem comprimento > 1 e somente o
## primeiro elemento será usado## Warning in if (class(x)[1] == "matrix" | class(x) == "data.frame") {: a condição
## tem comprimento > 1 e somente o primeiro elemento será usado## Warning in if (class(x) == "numeric") {: a condição tem comprimento > 1 e
## somente o primeiro elemento será usado## Warning in if (class(x) == "integer") {: a condição tem comprimento > 1 e
## somente o primeiro elemento será usado## Warning in if (class(x) == "list") {: a condição tem comprimento > 1 e somente o
## primeiro elemento será usado## Warning in if (class(x)[1] == "matrix" | class(x) == "data.frame") {: a condição
## tem comprimento > 1 e somente o primeiro elemento será usado## Warning in if (class(x) == "numeric" | class(x) == "integer") {: a condição tem
## comprimento > 1 e somente o primeiro elemento será usado## Warning in if (class(x) == "list") {: a condição tem comprimento > 1 e somente o
## primeiro elemento será usado## Warning in if (class(x)[1] == "matrix" | class(x) == "data.frame") {: a condição
## tem comprimento > 1 e somente o primeiro elemento será usadog3 <- ggiNEXT(out, type = 1) +
theme_bw() +
labs(fill = "Áreas") +
xlab("Número de indivíduos") +
ylab("Riqueza de espécies") +
theme(legend.title=element_blank())
g3
#Elaborando curva de rank-abundancia
library(RADanalysis)## Warning: package 'RADanalysis' was built under R version 4.1.2setwd("C:/Users/italo/OneDrive/TCC")
nema_rankabund <- read.table("dadostccR.txt")
comunidades <- (rad.lognormal(nema_rankabund))
plot(comunidades)
########elaborando curva do coletor
library(vegan)
library(BiodiversityR)## Warning: package 'BiodiversityR' was built under R version 4.1.2## Carregando pacotes exigidos: tcltk## BiodiversityR 2.14-1: Use command BiodiversityRGUI() to launch the Graphical User Interface;
## to see changes use BiodiversityRGUI(changeLog=TRUE, backward.compatibility.messages=TRUE)setwd("C:/Users/italo/OneDrive/TCC")
comunidades <- read.delim("dadostccR.txt")
specnumber(comunidades)## Inicial Medio Final Controle
## 6 10 5 10rowSums(comunidades)## Inicial Medio Final Controle
## 153 404 458 635colSums(comunidades)## Cepha Rhabd Aphi Aphil Parap Dory Nygo Anato Monon Crico Praty Hoplo Longi
## 1014 8 87 2 5 54 2 4 17 45 6 383 23curva <-specaccum(comunidades, "random")## 'nperm' >= set of all permutations: complete enumeration.## Set of permutations < 'minperm'. Generating entire set.curva## Species Accumulation Curve
## Accumulation method: random, with 23 permutations
## Call: specaccum(comm = comunidades, method = "random")
##
##
## Sites 1.000000 2.000000 3.000000 4
## Richness 7.826087 10.652174 12.304348 13
## sd 2.348155 1.668115 0.822125 0plot(curva, ci.type="poly", col="blue", lwd=2, ci.lty=0, ci.col="lightgrey")
boxplot(curva, col="white", add=TRUE, pch="+")
library(vegan)
data(comunidades)## Warning in data(comunidades): data set 'comunidades' not foundjaccard <- betadiver(comunidades, "j")
jaccard## Inicial Medio Final
## Medio 0.4545455
## Final 0.3750000 0.5000000
## Controle 0.2307692 0.6666667 0.5000000mean(jaccard)## [1] 0.4544969distancia <- vegdist(comunidades, method="jaccard")
cluster <- hclust(distancia)
plot(cluster)