本研究采用MENA平台（http://ieg4.rccc.ou.edu/mena）构建分子生态网络，具体方法如下：将所得OTUs数据进行lg转换，计算相关矩阵，并基于斯皮尔曼相关系数，转化为相似性矩阵。根据随机矩阵理论，选择最优相似阈值从相似矩阵倒数邻接矩阵，用邻接矩阵编码每对节点之间的连接强度，通过分析相关矩阵特征值的最近邻间距分布预测生态群落。生态网络中OTU作为节点，边表示节点间的连接，当网络内一组OTUs之间的连接较多，且与组外的连接较少时，可将这组OTUs视为一个模块，模块化（modularity）表示网络中所有能被划分为模块的OTUs所占比例，模块化程度越高说明网络冗余越少。Z-P图表达模块中基于拓扑角色的OTUs分布状况，每个点代表数据集中的一个OTU，根据模块内连接度（Zi）和模块间连接度（Pi）散点图确定各OTU的拓扑作用，识别模块枢纽（module hubs），连接节点（connectors）和网络枢纽（network hubs），其中，Zi≥2.5的OTUs被视为模块枢纽，Pi≥0.62的OTUs被视为网络中的连接节点，同时满足这两个条件的被视为网络枢纽。（Z和P值在你把数据上传到平台后，一步步往下走，就会得到带有node_attribute字样的文件）。一般将模块内连接度Zi≥2.5或模块间连接度Pi≥0.62的节点视为关键物种，即网络枢纽、模块枢纽和连接节点可认为是关键物种。这是一种基于分子生态网络的分析方法。（参考文献：Ecological network analysis assesses the restoration success ofdisturbed mine soil in Zoucheng, China, Land Degradation & Development, 2021,32(18):5393-5411）

来源：【煤炭学报大讲堂第16期矿山环境保护】马静：东部高潜水位矿区复垦土壤微生物群落固碳潜力及作用机制研究