CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN TÀI LIỆU
2.2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2.5.3. Phân tích tính tương đồng Bray-Curtis
Để đánh giá mức độ giống nhau về thành phần loài giữa các điểm nghiên cứu, chỉ số tương đồng Bray-Curtis được sử dụng. Sử dụng cơng thức tính tương đồng của Bray-Curtis: [39, 60]
Sjk = 100 (1 − ∑𝑝𝑖=1|𝑦𝑖𝑗 − 𝑦𝑖𝑘| ∑𝑝𝑖=1(𝑦𝑖𝑗 + 𝑦𝑖𝑘) )
Trong đó: Sjk Hệ số tương đồng của hai mẫu j và k (theo %) yij Số lượng cá thể lồi i có trong mẫu j
yik Số lượng cá thể lồi i có trong mẫu k p Số lồi có trong mẫu j và k
Giá trị Sjk nằm trong khoảng 0-100%, Sjk càng lớn, thì tính tương đồng của hai mẫu càng cao.
Với mỗi dữ liệu là tập hợp các lồi và thơng tin của từng lồi tại mỗi ĐTM (gọi tắt là tập hợp lồi), chỉ số Bray-Curtis cho từng cặp ĐTM được tính tốn, thu được ma trận nhóm của tập hợp lồi đó. Các giá trị trong ma trận được phân hạng theo nguyên tắc giá trị càng thấp thì giá trị phân hạng tương ứng càng cao.
Phân tích này được sử dụng để tính hệ số tương đồng cho dữ liệu sinh học, sử dụng phần mềm Primer v.6. Có thể biểu diễn mối quan hệ tương đồng bằng 2 cách. 1/ Biểu diễn theo nhóm (clustering), các ĐTM được biểu diễn dưới dạng sơ đồ hình nhánh cây, nhánh cây càng gần nhau thì mức độ tương đồng càng cao. 2/ Biểu diễn theo không gian hai chiều bằng thang đo đa hướng MDS (Multi-Dimensional Scaling), các điểm gần nhau sẽ có tính tương đồng cao hơn so với những điểm cách xa nhau. Trong biểu diễn MDS, giá trị của hàm Stress càng nhỏ thì vị trí các điểm được thể hiện trên không gian 2 chiều càng phù hợp với hệ số tương đồng giữa chúng. Giá trị Stress < 0,05: rất tốt (excellent); Stress < 0,1: tốt (good); Stress < 0,2: chấp nhận được (potential useful) và Stress > 0,3: vị trí giữa hai điểm được xếp ngẫu nhiên (arbitrarily placed points in 2 dimensional space) [64, 65].