Автоматизація обчислень індексу Дайса (Чекановського-Сьоренсена) у фікологічних дослідженнях

Автор(и)

Брен О.Г.1*, Брен О.А.2, Солоненко А.М.2, Подорожний С.М.2
1 Інститут ботаніки, Чеська академія наук, вул. Дукелска, 135, Тршебонь 37901, Чеська Республіка
2 Мелітопольський державний педагогічний університет імені Богдана Хмельницького, кафедра ботаніки і садово-паркового господарства, вул. Наукового містечка, 59, Запоріжжя 69000, Україна
* oscillat8@gmail.com

Розділ:

Методика

Номер:

Том 34 № 1 (2024)

Сторінки:

80-90

DOI:

https://doi.org/10.15407/alg34.01.080

Анотація

Розглядаються тенденції використання індексу Дайса (Чекановського-Сьоренсена) в дослідженнях водоростей та ціанопрокаріот. Зроблено стислий огляд особливостей його використання з урахуванням позитивних рис та недоліків цієї метрики. Актуальність роботи обумовлена потребою дослідників в автоматизації розрахунків індексу Дайса та побудови результуючої матриці. Пропонується автоматизація обчислень шляхом використання макросів у середовищі Excel. Здійснено огляд можливостей такого підходу та запропоновано власний макрос для швидкого й зручного обчислення індексу Дайса без побудови зведеної таблиці та сторонніх програм.

Ключові слова:

водорості, ціанопрокаріоти, міра подібності, індекс Дайса (Чекановського-Сьоренсена)

Текст статті

Посилання

Ataş İ. 2023. Performance Evaluation of Jaccard-Dice Coefficient on Building Segmentation from High Resolution Satellite Images. Balkan J. Electrical Comp. Engineer. 11(1): 100–106. https://doi.org/10.17694/bajece.1212563

Austin B., Colwell R.R. 1977. Evaluation of Some Coefficients for Use in Numerical Taxonomy of Microorganisms. Int. J. Syst. Bacteriol. 27(3): 204–210. https://doi.org/10.1099/00207713-27-3-204

Berezovska V. 2019. Species Diversity of Algae of the Kiev Upland Rivers (Ukraine). Int. J. Algae. 21(1): 43–66. https://doi.org/10.1615/InterJAlgae.v21.i1.30

Bertels J., Eelbode T., Berman M., Vandermeulen D., Maes F., Bisschops R., Blaschko M.B. 2019. In: Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2019. Proc. 22nd Int. Conf. Shenzhen (China). Pp. 92–100. https://doi.org/10.1007/978-3-030-32245-8_11

Bray J.R. 1956. A study of mutual occurrence of plant species. Ecology. 37(1): 21–28. https://doi.org/10.2307/1929665

Cheetham A.H., Hazel J.E. 1969. Binary (Presence-Absence) Similarity Coefficients. J. Paleontol. 43(5): 1130–1136.

Czekanowski J. 1909. Zur differential Diagnose der Neandertalgruppe. Korrespbl. Dtsch. Ges. Anthropol. 40: 44–47.

Dice L.R. 1945. Measures of the amount of ecological association between species. Ecology. 26(3): 297–302. https://doi.org/10.2307/1932409

Eikelboom W., Van den Berg E., Coesmans M. Goudzwaard J. et al. 2023. Effects of the DICE Method to Improve Timely Recognition and Treatment of Neuropsychiatric Symptoms in Early Alzheimer's Disease at the Memory Clinic: The BEAT-IT Study. J. Alzheimer's Dis. 93(4): 1407–1423. https://doi.org/10.3233/JAD-230116 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/37182887 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10357139

Flores P., Salicrú M., Sánchez-Pla A., Ocaña J. 2022. An equivalence test between features lists, based on the Sorensen-Dice index and the joint frequencies of GO term enrichment. BMC Bioinform. 23(1): 1–21. https://doi.org/10.1186/s12859-022-04739-2 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/35641928 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9158181

Graco-Roza C., Santos J., Huszar V., Domingos P., Soininen J., Marinho M. 2019. Downstream transport processes modulate the effects of environmental heterogeneity on riverine phytoplankton. Sci. Total Environ. 703(3): 1–10. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.135519 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31757554

Hammer O., Harper D., Ryan P. 2001. PAST: Paleontological Statistics Software Package for Education and Data Analysis. Palaeontol. Electron. 4(1): 1–9.

Hubalek Z. 1982. Coefficients of association and similarity, based on binary (presence-absence) data: an evaluation. Biol. Rev. 57(4): 669–689. https://doi.org/10.1111/j.1469-185X.1982.tb00376.x

Keil P. 2019. Z-scores unite pairwise indices of ecological similarity and association for binary data. Ecosphere. 10(11): e02933. https://doi.org/10.1002/ecs2.2933

Li X., Wang C., Zhang X., Sun W. 2020. Generic SAO Similarity Measure via Extended Sørensen-Dice Index. IEEE Access. 8: 66538–66552. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2984024

Mainali K.P., Slud E., Singer M.C., Fagan W.F. 2022. A better index for analysis of co-occurrence and similarity. Sci. Adv. 8(4): eabj9204. https://doi.org/10.1126/sciadv.abj9204 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/35080967

McCune B., Grace J. 2002. Analysis of Ecological Communities. Glenden Beach: MjM Software Design. 307 p.

Mironyuk A., Tkachenko F. 2020. Species Composition of Algae in Small Rivers of the Northwestern Black Sea Region. Int. J. Algae. 22(4): 359–372. https://doi.org/10.1615/InterJAlgae.v22.i4.50

Peipoch M., Miller S., Antao T., Vallett H. 2019. Niche partitioning of microbial communities in riverine floodplains. Sci. Rep. 9(1): 16384. https://doi.org/10.1038/s41598-019-52865-4 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31705005 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6841707

Rogers D.J., Tanimoto T.T. 1960. A computer program for classifying plants. Science. 132(3434): 1115–1118. https://doi.org/10.1126/science.132.3434.1115 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17790723

Shcherbak V., Semeniuk N., Lutsenko D. 2023. Diversity and Ecological Characteristics of Algae in the Water Column in the Subbasin of the Large Danube Lakes During the Autumn-Winter Period (Ukraine). Int. J. Algae. 25(1): 71–94. https://doi.org/10.1615/InterJAlgae.v25.i1.50

Sinnott Q.P. 1981. A Simple Similarity Coefficient for Taxonomic Comparisons. Taxon. 30(1): 18–26. https://doi.org/10.2307/1219383

Sneath P.H.A. 1957. The application of computers to taxonomy. J. Gen. Microbiol. 17(1): 201–226. https://doi.org/10.1099/00221287-17-1-201 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/13475686

Sørensen T. 1948. A method of establishing groups of equal amplitude in plant sociology based on similarity of species and its application to analyses of the vegetation on Danish commons. Biol. Skrifter/Kongel. Danske Videnskab. Selskab. 5(4): 1–34.

Zhang M., Shi X., Chen F. Yang Z. 2021. The underlying causes and effects of phytoplankton seasonal turnover on resource use efficiency in freshwater lakes. Ecol. Evol. 11(41): 1–13. https://doi.org/10.1002/ece3.7724 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/34257935 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8258203

Цитування

Брен О.Г., Брен О.А., Солоненко А.М., Подорожний С.М. 2024. Автоматизація обчислень індексу Дайса (Чекановського-Сьоренсена) у фікологічних дослідженнях. Альгологiя. 34(1): 80-90. https://doi.org/10.15407/alg34.01.080