为何稀释与未稀释数据的Rarefaction曲线均不理想？求原因

我想咨询为何我的稀释（rarefied）和未稀释（non rarefied）数据的Rarefaction曲线均表现不理想，可能的原因是什么？

以下是我使用的脚本：

sam.data_soil_rare <- data.frame(bac.unedited@sam_data)
sam.data_soil_rare 
OTU.table_soil_rare <- otu_table(bac.unedited) %>%
  as.data.frame() %>%
  as.matrix()
OTU.table_soil_rare

raremax_soil <- min(rowSums(t(OTU.table_soil_rare)))
rare.fun_soil <- rarecurve(t(OTU.table_soil_rare), step = 200, sample = raremax, tidy = T)
rare.fun_soil
bac.rare.curve.extract2_soil <- left_join(sam.data_soil_rare, rare.fun_soil, by = c("Samples" = "Site"))
bac.rare.curve.extract2_soil

bac.rare_soil_plot <- ggplot(bac.rare.curve.extract2_soil, aes(x = Sample, y = Species, group = Samples,
color = Sample_or_Control)) + 
  #geom_point() +
  geom_line(size = 1) + 
  xlab("Reads") +
  ylab("Number of ASVs") +
  ggtitle("Soil") +
  theme_classic() + 
  theme(legend.position="none") +
  geom_vline(xintercept = median(sample_sums(soil_bac_sub_no_bad_Filtered)), linetype = "solid") +
  scale_color_manual(values = cbbPalette)
bac.rare_soil_plot

我尝试使用其他工具包查看未过滤phyloseq的Rarefaction曲线，得到的仍是同样不理想的图形。

可能的原因分析 #

• 样本测序深度差异过大：若样本间测序量差距悬殊，raremax_soil取最小测序深度会截断高深度样本的有效数据，无法反映真实物种积累趋势，导致曲线形态异常。
• 数据预处理不彻底：未去除低丰度ASV、嵌合体或测序错误序列，这些冗余序列会干扰物种积累的正常规律，使曲线出现无意义波动或无法趋于平缓。
• 样本固有特征限制：土壤样本本身物种多样性极低，或样本间异质性极强，自然无法呈现典型的“快速上升后平缓”的稀释曲线形态。
• 代码逻辑错误：检查rarecurve输入矩阵格式——t(OTU.table_soil_rare)是否为样本行×ASV列？转置错误会直接导致计算逻辑混乱。另外，left_join的匹配列Samples与Site是否完全对应，避免数据错位影响绘图。
• 绘图参数匹配错误：确认aes(x = Sample)中的Sample是否为rarecurve输出的抽样深度值，变量名对应错误会导致x轴并非实际测序reads数，曲线展示失真。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aduragbemi