GroupStruct2:一种用户友好的图形用户界面,用于物种诊断中的统计和视觉支持.

科学领域:

• * 综合分类学和生物多样性研究
• * 计算生物学和生物信息学
• * 进化生物学和系统学

背景情况:

• * 稳固的物种诊断对于生物研究至关重要,但目前的方法往往缺乏统计学严谨性,并受到采样偏差和物种内部变异的阻碍.
• *先进的统计和可视化工具具有的学习曲线,为职业生涯早期的科学家和资源不足地区的研究人员创造障碍.
• *现有的限制阻碍了物种划界和分类学研究的可访问性和科学严谨性.

研究的目的:

• * 开发一个可访问的基于R的Shiny应用程序,GroupStruct2,以实现对物种诊断中的强大的统计分析和数据可视化进行民主化.
• * 提供用户友好的图形用户界面 (GUI),不需要编码经验,为更广泛的科学受众提供复杂的分析.
• * 提高分类学研究,物种划分和生物多样性研究的严谨性和可访问性.

主要方法:

• * GroupStruct2具有直观的GUI指导用户从数据上传和异常值检测到假设测试和自适应统计分析.
• * 该应用程序支持全米体型校正和尺寸缩小技术,如主要组件分析 (PCA),主要组件的区分分析 (DAPC) 和多因素分析 (MFA).
• * 它可以在整合性分类学框架内联合分析美丽学,形态学和分类学特征数据,通过ggplot2.2生成准备发布的可视化.

主要成果:

• * GroupStruct2成功地将多种统计分析和数据可视化功能集成到一个单一的,可访问的平台中.
• * 该应用程序通过实证数据集证明了其实用性,使得可靠的分析和出版质量的可视化能够在最小的用户输入下实现.
• *实证示例展示了该工具在进行统计学上合理的物种诊断和生成引人注目的可视化方面的有效性.

结论:

• * GroupStruct2 显著降低了对分类学高级统计分析的技术障碍,而不会影响科学严谨性.
• * 该应用程序使所有背景和分类组的研究人员能够进行统计学上合理的物种诊断.
• * GroupStruct2在全球范围内推进了分类学,物种划分和生物多样性研究的可访问性和科学严谨性.