置换多元方差分析（Permutational multivariate analysis of variance，PERMANOVA），又称非参数多因素方差分析（nonparametricmultivariate analysis of variance）、或者ADONIS分析。使用PERMANOVA可分析不同分组因素对样品差异的解释度，并使用置换检验进行显著性统计。
基本原理：
置换多元方差分析（PERMANOVA，Adonis）是一种基于F统计的方差分析，依据距离矩阵对总方差进行分解的非参数多元方差分析方法。基本步骤是基于OTU 丰度表，计算样本间样本间Bray-curtis距离，然后adonis分析生成结果，绘图展示。
术语解读：
OTU：operationaltaxonomic units，分类单元
Df：自由度，其值=所比较的分组数量-1；
SumsOfSqs：即Sums of squares，总方差，又称离差平方和；
MeanSqs：即Mean squares，均方（差）；
F Model：F检验值；
R2：即Variation (R2)，方差贡献，表示不同分组对样品差异的解释度，即分组方差与总方差的比值，R2越大表示分组对差异的解释度越高；
Pr (>F)：显著性p值，小于0.05说明差异显著。
数据要求：
OTU 丰度表或者样本距离矩阵，分组信息
图形示例：
图注：R2表示不同分组对样品差异的解释度，即分组方差与总方差的比值；R2越大表示分组对差异的解释度越高。
应用示例1：于2018年8月发表在nature medicine，影响因子30.641
文章研究了地域分布对肠道微生物群疾病模型应用的影响，采集了14个区域人群的多个表型因素进行置换多元方差分析(Adonis)，筛选统计学显著的因素展示（图b），结果显示地区因素显著差异于其他因素,即不同采样地点的肠道微生物群组成结构显著不同。
图b图注：条形图显示了与肠道微生物变异显著相关的前30个host因子。这些变化来自于样本间加权的UniFrac距离。条形图根据数据类别着色。尺寸效应和统计学意义采用置换多元方差分析(Adonis)计算，FDR<0.05
应用示例2：于2016年6月发表在scientific reports，影响因子4.011
文章查找了乳腺癌患者（BC）和健康人（HC）的皮肤（skin）、乳液（NAF）样本间的微生物群落的差异以及这两种微生物群落与乳腺癌的潜在关系。对两类样本分别作了Adonis分析，得到显著性P-value值，即乳汁样本的菌群在BC和HC两组人群达到了显著性差异水平。
