Microbial communities, which drive major ecosystem functions, consist of a wide range of interacting species. Understanding how microbial communities are structured and the processes underlying this is crucial to interpreting ecosystem responses to global change but is challenging as microbial interactions cannot usually be directly observed. Multiple efforts are currently focused to combine next-generation sequencing (NGS) techniques with refined statistical analysis (e.g., network analysis, multivariate analysis) to characterize the structures of microbial communities. However, most of these approaches consider a single table of sequencing data measured for several samples. Technological advances now make it possible to collect NGS data on different taxonomic groups simultaneously for the same samples, allowing us to analyse a pair of tables. Here, an analytical framework based on co-correspondence analysis (CoCA) is proposed to study the distributions, assemblages and interactions between two microbial communities. We show the ability of this approach to highlight the relationships between two microbial communities, using two data sets exhibiting various types of interactions. CoCA identified strong association patterns between autotrophic and heterotrophic microbial eukaryote assemblages, on the one hand, and between microalgae and viruses, on the other. We demonstrate also how CoCA can be used, complementary to network analysis, to reorder co-occurrence networks and thus investigate the presence of patterns in ecological networks.

中文翻译：

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从测序调查数据中通过协函分析研究微生物的相关性。

驱动主要生态系统功能的微生物群落由多种相互作用的物种组成。了解微生物群落的结构及其背后的过程对于解释生态系统对全球变化的反应至关重要，但由于通常无法直接观察到微生物相互作用，因此具有挑战性。当前致力于将下一代测序（NGS）技术与精细的统计分析（例如网络分析，多变量分析）相结合以表征微生物群落结构的多项工作。但是，这些方法中的大多数都考虑了针对多个样品测得的一张测序数据表。现在，技术上的进步使得有可能针对同一样本同时收集不同分类组的NGS数据，从而使我们能够分析一对表格。在此，提出了一种基于协同对应分析（CoCA）的分析框架，以研究两个微生物群落之间的分布，组装和相互作用。我们使用两种展示各种类型相互作用的数据集，展示了这种方法突出显示两个微生物群落之间关系的能力。CoCA一方面确定了自养微生物和异养微生物真核生物组合之间的强关联模式，另一方面确定了微藻与病毒之间的强关联模式。我们还演示了如何使用CoCA对网络分析进行补充，以对共现网络进行重新排序，从而调查生态网络中模式的存在。两个微生物群落之间的组合和相互作用。我们使用两种展示各种类型相互作用的数据集，展示了这种方法突出显示两个微生物群落之间关系的能力。CoCA一方面确定了自养微生物和异养微生物真核生物组合之间的强关联模式，另一方面确定了微藻与病毒之间的强关联模式。我们还演示了如何使用CoCA对网络分析进行补充，以对共现网络进行重新排序，从而调查生态网络中模式的存在。两个微生物群落之间的组合和相互作用。我们使用两种展示各种类型相互作用的数据集，展示了这种方法突出显示两个微生物群落之间关系的能力。CoCA一方面确定了自养微生物和异养微生物真核生物组合之间的强关联模式，另一方面确定了微藻与病毒之间的强关联模式。我们还演示了如何使用CoCA对网络分析进行补充，以对共现网络进行重新排序，从而调查生态网络中模式的存在。CoCA一方面确定了自养微生物和异养微生物真核生物组合之间的强关联模式，另一方面确定了微藻与病毒之间的强关联模式。我们还演示了如何使用CoCA对网络分析进行补充，以对共现网络进行重新排序，从而调查生态网络中模式的存在。CoCA一方面确定了自养微生物和异养微生物真核生物组合之间的强关联模式，另一方面确定了微藻与病毒之间的强关联模式。我们还演示了如何使用CoCA对网络分析进行补充，以对共现网络进行重新排序，从而调查生态网络中模式的存在。