Documentation des figures
La fiche technique de chacune des 116 figures de la bibliothèque : ce qu’elle montre, comment la lancer étape par étape, la méthode statistique et les packages R qui la calculent, les données qu’elle attend et son prix.
Décrire les données12 figures
Histogramme et densité
La forme d’une mesure en barres d’effectifs, avec sa courbe de densité, la loi normale de même moyenne en pointillés et la moyenne : asymétrie, modes et valeurs extrêmes d’un coup d’œil.
Distributions · 5 crédits
Densités + moyennes
Les courbes de densité de plusieurs groupes superposées, la moyenne de chacun en tirets et son nom sur la courbe : pour comparer la forme et la position de quelques groupes.
Distributions · 5 crédits
Ridgeline
Une crête par groupe, légèrement superposées : la forme de nombreuses distributions d’un coup d’œil, du premier groupe en haut au dernier en bas.
Distributions · 5 crédits
ECDF + Kolmogorov-Smirnov
La fonction de répartition de chaque groupe, en escalier : le plus grand écart vertical entre deux courbes est la statistique D du test de Kolmogorov-Smirnov, qui compare les distributions entières.
Distributions · 5 crédits
QQ-plot par groupe
Les quantiles observés de chaque groupe contre ceux d’une loi normale, avec l’enveloppe à 95 % et le test de Shapiro-Wilk : les points qui sortent de l’enveloppe s’écartent de la normalité.
Distributions · 5 crédits
Points + moyennes reliées
Chaque mesure empilée en points, la moyenne de chaque groupe avec son intervalle et la ligne qui relie les moyennes : toutes les observations restent visibles.
Distributions · 5 crédits
Lois ajustées + AIC
L’histogramme de chaque variable et les lois de sa nature ajustées par maximum de vraisemblance, classées par AIC (ou BIC) : la meilleure en trait plein.
Loi des données et transformation · 5 crédits
Plan de Cullen et Frey
Le plan de Cullen et Frey : l’asymétrie² et la kurtosis de chaque variable placées parmi celles des lois usuelles, avec, sur demande, un nuage bootstrap qui montre leur incertitude.
Loi des données et transformation · 5 crédits
QQ-plot de quatre lois
Les quantiles observés contre ceux de quatre lois ajustées, avec l’enveloppe à 95 % : la loi qui convient suit la diagonale.
Loi des données et transformation · 5 crédits
Rootogramme Poisson / binomiale négative
Pour des comptages : les effectifs observés de chaque valeur face à ceux qu’attendent une loi de Poisson et une binomiale négative, en racine carrée : on voit d’où vient la surdispersion.
Loi des données et transformation · 5 crédits
Profil de Box-Cox
Chaque variable avant et après la transformation conseillée (Box-Cox avec son λ, log, logit…), avec la loi normale de référence, l’asymétrie et le test de Shapiro-Wilk.
Loi des données et transformation · 5 crédits
Transformations comparées
Les valeurs brutes puis transformées de plusieurs façons (log, racines, logit, Box-Cox, Yeo-Johnson…), côte à côte avec l’asymétrie et le test de Shapiro-Wilk de chacune.
Loi des données et transformation · 5 crédits
Comparaison de groupes25 figures
Deux groupes + étoiles
Deux groupes en boîtes à moustaches et le résultat du test (t de Welch, de Student ou Mann-Whitney) en étoiles au-dessus.
Test t / Mann-Whitney · 5 crédits
Essaim de points + étoiles
Toutes les observations des deux groupes, côte à côte sans se chevaucher, la médiane de chaque groupe et le résultat du test en étoiles : idéal pour de petits effectifs.
Test t / Mann-Whitney · 5 crédits
Violons scindés
Les deux groupes face à face dans un même violon, une moitié chacun, avec leur moyenne et leur intervalle : la différence de forme se lit de part et d’autre de l’axe.
Test t / Mann-Whitney · 5 crédits
Mesures appariées reliées
Les mêmes unités mesurées deux fois (avant / après, deux saisons) : une ligne relie les deux mesures de chacune, on voit qui monte et qui descend ; le test porte sur les différences.
Test t / Mann-Whitney · 5 crédits
Barres empilées côte à côte
Les parts d’un même total (espèces, fractions d’une biomasse) empilées en barres, les deux groupes côte à côte ; une étoile marque chaque partie qui change entre eux.
Test t / Mann-Whitney · 5 crédits
Boîtes à moustaches + lettres
Une boîte à moustaches par groupe et les lettres du test post-hoc après l’ANOVA à un facteur : deux groupes qui partagent une lettre ne diffèrent pas significativement.
ANOVA à un facteur · 5 crédits
Sina + lettres
Chaque observation étalée selon la densité des valeurs de son groupe, la médiane et les lettres de Tukey après l’ANOVA à un facteur : la forme et les points à la fois.
ANOVA à un facteur · 5 crédits
Boîtes groupées + lettres
Deux facteurs croisés (zone × saison) : une boîte par combinaison, colorée par le second facteur, et les lettres des comparaisons après l’ANOVA à deux facteurs avec interaction.
ANOVA à deux facteurs · 5 crédits
Barres ± erreur standard
La moyenne de chaque combinaison de deux facteurs en barres, ± erreur standard, et les lettres de significativité après l’ANOVA à deux facteurs.
ANOVA à deux facteurs · 5 crédits
Boîtes par bloc : F, P et lettres
Des boîtes à moustaches réunies en blocs sous des crochets de l’axe ; dans chaque bloc, une ANOVA à un facteur avec son F (degrés de liberté en indice) et son P écrits au-dessus, et les lettres du test de Tukey sur chaque boîte, comme la figure de Nature Microbiology (2025).
ANOVA par bloc : F, P et lettres · 5 crédits
Diagramme en violon
La forme de la distribution de chaque groupe (deux modes, asymétrie) que la boîte ne montre pas, avec les lettres du test de Dunn après Kruskal-Wallis.
Kruskal-Wallis · 5 crédits
Raincloud + lettres
Pour chaque groupe un nuage de densité, une boîte et les observations, puis les lettres du test de Dunn après Kruskal-Wallis : forme, résumé et données sur une même ligne.
Kruskal-Wallis · 5 crédits
Points empilés + intervalles
Chaque observation empilée par classe de valeurs, la médiane et les 66 % et 95 % centraux de chaque groupe, avec les lettres de Dunn : une alternative sobre à la boîte.
Kruskal-Wallis · 5 crédits
Barres empilées ± ES + lettres
La moyenne de chaque partie d’un total (espèce, genre) empilée par groupe, ± erreur standard, avec les lettres de Dunn de chaque partie dans son segment.
Kruskal-Wallis · 5 crédits
Grille de violons, mesures × facteurs
Chaque mesure en ligne, chaque facteur en colonne : violons, boîtes et points de chaque niveau, et dans chaque case les tests deux à deux ajustés en crochets étoilés.
Comparaisons en grille (Wilcoxon) · 5 crédits
Raincloud + nuages de points et droites
En haut, les mesures comparées entre les niveaux d’un facteur en raincloud avec les crochets des tests ; en bas, chaque mesure en nuage de points contre une variable numérique, avec la droite, son intervalle, l’équation, le R² et p.
Comparaisons en grille (Wilcoxon) · 5 crédits
Crêtes en dégradé + barres contre un témoin
La distribution de chaque niveau en crête colorée selon la valeur, le témoin en haut ; à côté, la moyenne ± erreur standard de chacun, colorée selon qu’elle dépasse le témoin, avec les étoiles du test contre le témoin.
Comparaisons en grille (Wilcoxon) · 5 crédits
Demi-violons opposés + boîtes par espèce
Les niveaux d’un facteur face à face : chacun son demi-violon tourné vers l’extérieur, sa moyenne ± écart type, ses points et, de l’autre côté, une boîte par sous-groupe.
Comparaisons en grille (Wilcoxon) · 5 crédits
Boîtes triées par médiane
Une boîte à moustaches par groupe, de la plus haute médiane à la plus basse, chaque boîte de sa couleur le long du classement et sans légende : les noms des groupes se couchent, s’inclinent ou se redressent pour ne jamais se chevaucher. Le test de Kruskal-Wallis peut s’écrire au-dessus.
Boîtes triées par médiane · 5 crédits
Boîtes et comparaisons deux à deux
Une boîte à moustaches par groupe aux contours colorés, ses points dispersés et, au-dessus, un crochet par paire de groupes avec sa p (test de Wilcoxon), comme ggpubr et stat_compare_means. Les crochets s’étagent pour que ni eux ni leurs p ne se chevauchent ; la figure s’allonge avec eux.
Boîtes et comparaisons deux à deux · 5 crédits
Boîtes groupées par variable
Plusieurs variables côte à côte, chacune en boîtes aux contours colorés par groupe, et au-dessus de chaque variable les étoiles de son test (Wilcoxon par défaut), comme ggpubr et stat_compare_means. Les noms des variables se couchent, s’inclinent ou se redressent selon la largeur ; les étoiles rapetissent et les p se redressent plutôt que de se toucher.
Boîtes groupées par variable · 5 crédits
Boîtes en panneaux par variable
Un panneau par variable, une boîte remplie de la couleur de chaque groupe dans chacun, et les étoiles du test de la variable (Kruskal-Wallis ou Wilcoxon) dans le titre du panneau, comme facet_wrap et theme_bw. Les panneaux se rangent sur autant de lignes qu’il faut ; titres et noms des groupes rétrécissent, se coupent ou se redressent plutôt que de se toucher.
Boîtes en panneaux par variable · 5 crédits
Boîtes groupées en bandes et panneaux
Dans chaque groupe, les boîtes des sous-groupes côte à côte sur une bande de couleur, séparées par des tirets, leurs points empilés ; en dessous, les mêmes boîtes, un panneau par groupe. Au-dessus de chaque boîte, sa lettre (a, b, c : même lettre, pas de différence) ou ses étoiles, au choix entre l’ANOVA et Tukey, Kruskal-Wallis et Dunn, le t de Welch ou Wilcoxon. Lettres, noms et titres se couchent, se redressent ou rétrécissent plutôt que de se toucher.
Boîtes groupées en bandes et panneaux · 5 crédits
Boîtes et tendance par indice
Plusieurs indices côte à côte (centrés-réduits pour tenir sur un axe), une boîte par groupe ordonné dans chacun avec ses points, un trait étoilé entre les groupes successifs qui diffèrent (Wilcoxon), et la droite de chaque indice avec la p de sa pente écrite dessous (ggpmisc), comme le script. Les traits se posent juste au-dessus des boîtes sans se toucher, les p rétrécissent ou se redressent, la légende n’entre dans le panneau que si un coin est libre.
Boîtes et tendance par indice · 5 crédits
Barres imbriquées : lettres et étoiles
Une barre large par groupe pour une première mesure (moyenne ± écart-type) avec ses lettres (ANOVA puis LSD de Fisher corrigé par Bonferroni, agricolae) ; dedans, une barre par période pour une seconde mesure, les périodes de chaque groupe comparées par Wilcoxon (rstatix, p ajustées par Holm) et reliées par un trait étoilé, comme le script. Chaque trait reste dans sa barre large s’il tient sous son bord, sinon il passe au-dessus de sa moustache ; la lettre se pose au-dessus de tout.
Barres imbriquées : lettres et étoiles · 5 crédits
Liens entre variables18 figures
Matrice de corrélation
Toutes les corrélations deux à deux en cercles ou en carrés, de la taille et de la couleur du coefficient ; les cases non significatives après correction peuvent rester vides.
Corrélation et régression · 5 crédits
Réseau de corrélations
Les variables reliées par leurs corrélations fortes : l’épaisseur du lien dit la force, sa couleur le signe ; les variables isolées restent à l’écart.
Corrélation et régression · 5 crédits
Régression et IC 95 %
La relation entre deux variables : le nuage de points, la droite (ou la courbe) ajustée et sa bande de confiance, l’équation et le R².
Corrélation et régression · 5 crédits
Une droite par groupe
Une droite (ou une courbe) par groupe, dans la couleur du groupe, et le test qui dit si les pentes diffèrent : comparer des tendances.
Corrélation et régression · 5 crédits
Nuage coloré par densité
Un grand nuage de points colorés selon leur densité locale, avec la droite ajustée : on voit où se concentrent les mesures quand les points se superposent.
Corrélation et régression · 5 crédits
Rupture de pente
Deux droites raccordées en un point de rupture estimé : où la réponse change de rythme, et si deux droites font mieux qu’une.
Corrélation et régression · 5 crédits
Diagnostics de la régression
Les quatre vérifications d’une régression linéaire : résidus contre valeurs ajustées, QQ-plot, échelle-position et distance de Cook (les points qui tirent la droite).
Corrélation et régression · 5 crédits
Régression + marges
Le nuage de points et sa droite ajustée, avec en haut et à droite la densité de chaque variable.
Corrélation et régression · 5 crédits
Bulles : une 3ᵉ variable
Le nuage de points d’une régression où la taille de chaque point porte une troisième variable (hauteur, effectif, pluie).
Corrélation et régression · 5 crédits
Moyennes ± erreur en X et Y
Une moyenne par groupe, ses barres d’erreur sur les deux axes, et la régression qui passe par les moyennes : la tendance entre stations, sites ou lots.
Corrélation et régression · 5 crédits
Heatmap X × Y étoilée
Chaque réponse (ligne) corrélée à chaque facteur (colonne) en heatmap, avec les étoiles de significativité dans les cases.
Corrélations croisées et Mantel · 5 crédits
Heatmap circulaire
La matrice des corrélations X × Y enroulée en cercle : un secteur par réponse, un anneau par facteur, les étoiles dans les cases.
Corrélations croisées et Mantel · 5 crédits
Triangles ▲▼ et arbre
▲ pour un lien positif, ▼ pour un négatif, de la taille de la corrélation ; un arbre regroupe les facteurs et des barres comptent les liens significatifs de chaque réponse.
Corrélations croisées et Mantel · 5 crédits
Carrés proportionnels, axes emboîtés
Dans chaque case encadrée, un carré de la taille de la corrélation et de la couleur de son signe, les étoiles au centre ; réponses et facteurs regroupés sous des bandeaux colorés.
Corrélations croisées et Mantel · 5 crédits
Bulles en anneau symétriques
Les facteurs tout autour d’un anneau, une moitié par réponse : chaque bulle a la taille de la corrélation et la couleur de son signe, ses étoiles au centre, le nom des réponses dans le trou.
Corrélations croisées et Mantel · 5 crédits
Test de Mantel + triangle
Les corrélations entre facteurs en triangle, et des courbes qui relient chaque bloc de réponses aux facteurs : le test de Mantel dit si la composition suit chaque facteur.
Corrélations croisées et Mantel · 5 crédits
Réseau biparti espèces-milieu
Facteurs (carrés) et réponses (ronds) reliés par leurs corrélations significatives et fortes ; la couleur du lien donne le sens.
Corrélations croisées et Mantel · 5 crédits
Réseaux de co-occurrence par milieu
Un réseau de co-occurrence par milieu, côte à côte, comme l’article (Nature Microbiology, 2024) : un nœud par microbe ou métabolite, un lien quand deux éléments varient ensemble (bleu) ou en sens contraires (rouge) au-delà d’un seuil, les métabolites en ronds colorés par leur composition élémentaire, les microbes en carrés, les nœuds clés (hubs et connecteurs, selon Zi et Pi) en grand.
Réseaux de co-occurrence par milieu · 5 crédits
Variables qualitatives (effectifs)5 figures
Mosaïque et résidus de Pearson
Chaque catégorie aussi large que son effectif, chaque case aussi haute que sa part ; en bleu les cases plus remplies qu’attendu sous l’indépendance, en rouge les moins remplies.
Tableau de contingence · 5 crédits
Ballons d’un tableau croisé
Une bulle par case du tableau croisé, d’aire proportionnelle à l’effectif, colorée par son écart à l’indépendance (résidu de Pearson).
Tableau de contingence · 5 crédits
Sankey (alluvial) de trois variables
Les observations qui s’écoulent d’une variable qualitative à la suivante, en rubans aussi larges que les effectifs : deux à quatre variables enchaînées.
Tableau de contingence · 5 crédits
Diagramme de cordes
Un tableau croisé en diagramme de cordes : chaque catégorie sur l’anneau, un lien par case aussi large que son effectif, les noms autour.
Tableau de contingence · 5 crédits
Cordes numérotées + légende
Le diagramme de cordes d’un tableau croisé, chaque secteur numéroté sur son anneau et nommé dans une légende à côté : lisible même avec de longs noms.
Tableau de contingence · 5 crédits
Expliquer une variable (régressions)12 figures
Coefficients + importance (glmm.hp)
Le coefficient de chaque prédicteur d’un GLM avec son intervalle, et à droite la part de la déviance expliquée qui revient à chaque prédicteur (partition hiérarchique).
Régression multiple et GLM · 5 crédits
Rapports de cotes (forest plot)
Le rapport de cotes de chaque prédicteur d’une régression logistique et son intervalle à 95 %, sur une échelle log : à droite de 1, la présence devient plus probable.
Régression multiple et GLM · 5 crédits
Effets prédits ± IC 95 %
La réponse prédite le long de chaque prédicteur, les autres fixés à leur moyenne, avec sa bande de confiance : l’effet de chacun sur l’échelle de la réponse.
Régression multiple et GLM · 5 crédits
Régression logistique + ROC
La probabilité de l’événement selon chaque prédicteur, avec sa bande de confiance, et la courbe ROC du modèle avec son AUC.
Régression multiple et GLM · 5 crédits
Effets aléatoires (chenille)
L’écart de chaque niveau d’un effet aléatoire (site, station) à l’intercept d’un GLMM, avec son intervalle à 95 %, rangés du plus bas au plus haut.
Régression multiple et GLM · 5 crédits
Résidus quantiles (Dunn-Smyth)
Les résidus quantiles randomisés (Dunn-Smyth) du modèle : ils suivent une loi normale quand la loi choisie convient. C’est le contrôle d’un modèle de comptage ou de 0/1.
Régression multiple et GLM · 5 crédits
Courbes GAM, légende croisée
Une courbe lissée par combinaison de deux facteurs, avec sa bande de confiance : la couleur pour le premier, le trait plein ou tireté pour le second, réunis dans une légende croisée.
Régression lissée (GAM) · 5 crédits
Une courbe par groupe, un seul modèle
Une courbe lissée par groupe dans un seul modèle additif (GAM) : les courbes prédites, leurs bandes, et le test qui dit si leurs formes diffèrent.
Régression lissée (GAM) · 5 crédits
Corrélations + importance (relaimpo)
La corrélation de chaque réponse avec chaque facteur en heatmap, un cercle par facteur retenu dans son modèle (aire = importance LMG), et au-dessus la variance expliquée par chaque modèle.
Régression : importance des variables · 5 crédits
Importance en barres empilées
L’importance LMG de chaque facteur retenu, écrite dans une heatmap, à côté des barres empilées qu’elle forme pour chaque réponse : qui explique quoi, et combien.
Régression : importance des variables · 5 crédits
SEM à niveaux et variables latentes
Le diagramme d’un modèle d’équations structurelles en autant de niveaux que vous voulez, des causes en haut aux variables expliquées en bas : chaque variable faite de plusieurs colonnes est une variable latente (un ovale, avec les charges de ses colonnes), chaque chemin a son coefficient standardisé, sa couleur selon le signe et son épaisseur, et l’ajustement du modèle (χ², CFI, RMSEA, SRMR) est écrit dessous.
Équations structurelles : SEM et PLS-PM · 5 crédits
PLS-PM à niveaux, composites et bootstrap
Le diagramme d’un modèle de chemins PLS (PLS-PM) en niveaux : des blocs réflectifs (mode A) ou des indices composites formatifs (mode B, en tirets, avec les poids de leurs colonnes), les chemins standardisés testés par bootstrap, le R² de chaque variable expliquée et le GoF.
Équations structurelles : SEM et PLS-PM · 5 crédits
Expression des gènes (omique)9 figures
Volcano plot
Chaque gène (ou métabolite) placé selon l’ampleur de son changement (log2 fold change) et sa significativité (−log10 p ajustée) : à droite ce qui monte, à gauche ce qui baisse, les plus marqués nommés.
Volcano plot : expression différentielle · 5 crédits
Heatmap à bulles
Les mêmes gènes dans plusieurs comparaisons : une bulle par gène et comparaison, sa couleur le log2 fold change (rouge en hausse, bleu en baisse), sa taille le −log10 de la p ajustée, un cerne noir quand le changement passe les seuils. Les gènes qui changent le plus sont rangés par profil (classification hiérarchique).
Heatmap à bulles : plusieurs comparaisons · 5 crédits
Manhattan plot
Chaque marqueur placé le long du génome par sa position, à la hauteur du −log10 de sa p-value, les chromosomes en couleurs alternées : la ligne en tirets marque le seuil pangénomique (5 × 10⁻⁸), la ligne pointillée le seuil suggestif (10⁻⁵), le meilleur marqueur de chaque pic est nommé. L’inflation génomique λ dit si les p-values sont fiables.
Manhattan plot (GWAS) · 5 crédits
Manhattan + encart sur le pic
Les marqueurs le long du génome à la hauteur du −log10 de leur valeur Q (FDR), une couleur par chromosome : les seuils FDR 0.1 (rouge) et 0.3 nommés au bout de leur ligne, les marqueurs sous 0.3 nommés, et en encart un zoom sur les quelques mégabases autour du pic le plus fort.
Manhattan plot (GWAS) · 5 crédits
Enrichissement GO
Les termes GO les plus significatifs en dot plot, comme clusterProfiler : chacun placé par son GeneRatio (la part des gènes d’intérêt qu’il contient), sa taille le nombre de gènes, sa couleur la p ajustée, du rouge (très significatif) au bleu.
Enrichissement (GO, KEGG) · 5 crédits
Enrichissement de métabolites (KEGG)
Les voies KEGG qui contiennent le plus de métabolites d’intérêt, testées par le test hypergéométrique de clusterProfiler::enricher contre les métabolites annotés : la taille de chaque point dit le nombre, sa couleur la p-value, sur le dégradé de l’article ; « Metabolic pathways », qui couvre presque tout, peut être laissée de côté.
Enrichissement (GO, KEGG) · 5 crédits
Double volcan (deux comparaisons)
Chaque gène placé selon son log2 fold change dans deux comparaisons : ce qui varie dans les deux, dans une seule ou en sens opposés, les plus marqués nommés.
Double volcan : deux comparaisons · 5 crédits
Gènes par profil
Le nombre de gènes de chaque profil (en hausse ou en baisse dans les deux comparaisons, dans une seule, en sens opposés) et leur part du total.
Double volcan : deux comparaisons · 5 crédits
Arbre annoté : heatmap, ▲▼ et prévalence
Un arbre phylogénétique (ou une classification) et, alignés sur ses feuilles, la catégorie de chaque élément en tuiles, la heatmap des moyennes par groupe centrées-réduites, les hausses ▲ et baisses ▼ contre le groupe de référence et la prévalence dans chaque groupe, comme l’article (Nat Commun, 2025).
Arbre annoté : abondance, différences et prévalence · 5 crédits
Listes et ensembles2 figures
Diagramme de Venn
Deux à quatre ensembles en cercles (en ellipses pour quatre) qui se recoupent : chaque région porte le nombre d’éléments qu’elle contient (et sa part, au choix), chaque ensemble son nom et sa taille.
Ensembles : Venn et chevauchements · 5 crédits
Barres + Venn de chaque groupe sous l’axe
Une barre par groupe pour le rapport entre le chevauchement observé de deux ensembles et celui que le hasard donnerait, avec les étoiles du test hypergéométrique, et sous le nom de chaque groupe le Venn de ses deux ensembles à aires proportionnelles, comme l’article (Nat Commun 2020).
Ensembles : Venn et chevauchements · 5 crédits
Classements sur plusieurs critères1 figure
Composition des échantillons10 figures
Barres empilées (%)
La composition de chaque échantillon en barre de 100 % : la part de chaque partie (espèce, genre, classe) dans le total.
Composition : abondances relatives · 5 crédits
Abondance relative + rubans
Chaque échantillon en barre de 100 %, la partie la plus abondante en bas, des rubans d’une barre à l’autre et un panneau par groupe : les changements de composition se suivent.
Composition : abondances relatives · 5 crédits
Flux de composition (alluvial)
La composition moyenne de chaque groupe reliée au suivant par des courbes : la part de chaque partie qui monte ou descend d’un groupe à l’autre.
Composition : abondances relatives · 5 crédits
Alluvial le long des échantillons
L’abondance relative des principales parties le long des échantillons, chaque partie en flux continu d’un échantillon au suivant.
Composition : abondances relatives · 5 crédits
Barres circulaires
Beaucoup d’échantillons en peu de place : la composition de chacun en barre empilée disposée en cercle, les groupes séparés par un espace.
Composition : abondances relatives · 5 crédits
Diagramme ternaire (trois groupes)
Chaque partie placée dans un triangle selon la répartition de son abondance entre trois groupes, sa taille selon son abondance, sa couleur selon le groupe où elle est enrichie.
Composition : abondances relatives · 5 crédits
Arbre taxonomique et anneau de barres
La hiérarchie taxonomique d’une communauté en arbre circulaire, du centre vers les phylums puis les classes (ou les ordres), dans un anneau de barres : une par taxon, sa prévalence, son abondance ou son nombre d’OTU.
Arbre taxonomique circulaire · 5 crédits
Composition 16S en flux, groupes en crochets
La composition de chaque échantillon à un rang (phylum, classe, genre…) en barres empilées à 100 %, reliées d’un échantillon à l’autre par des flux, les échantillons réunis sous un crochet de couleur par groupe, comme l’article (Microbiome, 2025).
Microbiote 16S : diversité alpha et composition · 5 crédits
Diversité alpha par groupe + lettres
La diversité alpha de chaque échantillon (Shannon, Simpson, Pielou, et en option la richesse, Chao1 et ACE) en boîtes à moustaches par groupe, avec le test de Kruskal-Wallis et des lettres de comparaisons deux à deux.
Microbiote 16S : diversité alpha et composition · 5 crédits
Arbre phylogénétique + panneaux alignés
L’arbre des lignes (ggtree) et, alignés sur ses feuilles par aplot, leur catégorie en bandeau avec un nom écrit dedans, jusqu’à trois marques (● ► ■), une heatmap de quelques colonnes et une colonne en barres, comme l’article (Nat Commun).
Arbre et panneaux alignés · 5 crédits
Communautés : milieu et espace2 figures
Partition de la variance (VPA)
La part de la composition en espèces expliquée par chaque bloc seul (milieu, gestion, espace), par plusieurs à la fois, et ce qui reste : des cercles qui se chevauchent.
Partition de la variance (VPA) · 5 crédits
Triplot de la RDA
Les sites, les espèces et les flèches des variables explicatives sur les deux premiers axes d’une RDA : quelles espèces suivent quel facteur.
Partition de la variance (VPA) · 5 crédits
Structure de nombreuses variables8 figures
ACP avec ellipses
Une analyse en composantes principales : les observations sur les deux premiers axes, colorées par groupe avec leurs ellipses, pour voir si les groupes se séparent.
Analyse multivariée · 5 crédits
ACP : biplot de factoextra et densités des groupes en marge
Le biplot d’une ACP (observations, centre de chaque groupe, flèches des variables) avec la densité de chaque groupe en marge des deux axes.
Analyse multivariée · 5 crédits
Heatmap avec clustering
Les observations en lignes et les variables en colonnes, colorées par leur valeur, regroupées par classification hiérarchique de part et d’autre : les classes qui se ressemblent.
Analyse multivariée · 5 crédits
Radars des profils de groupes
Un radar par groupe, sa valeur moyenne sur chaque variable en rayon, les cercles du minimum, du milieu et du maximum en tirets : le profil de chaque groupe.
Analyse multivariée · 5 crédits
NMDS, ellipses nommées et PERMANOVA
Les échantillons ordonnés par NMDS, une ellipse de confiance par groupe qui porte son nom, le stress et la PERMANOVA : les groupes se distinguent-ils ?
Analyse multivariée · 5 crédits
PCoA, boîtes des axes, lettres de Tukey et PERMANOVA
Une analyse en coordonnées principales (PCoA) entourée des boîtes à moustaches de chaque axe par groupe, avec les lettres de Tukey et la PERMANOVA dans l’angle.
Analyse multivariée · 5 crédits
Heatmaps en blocs, colonnes numérotées
Une heatmap par bloc (lignée, famille) côte à côte sous une seule échelle, ses caractéristiques en lignes et ses échantillons en colonnes, un cercle numéroté au-dessus de chaque colonne.
Heatmap groupée · 5 crédits
Heatmap à cases arrondies, crochets imbriqués
Une heatmap aux cases arrondies, ses caractéristiques (voies, gènes) en lignes et ses échantillons en colonnes, rangés sous deux rangées de crochets : leur groupe en couleur, le groupe qui l’englobe en gras, le dégradé bleu, blanc et rose centré sur 0, comme la figure de Nature (2025).
Heatmap groupée · 5 crédits
Données groupées ou répétées4 figures
Effets fixes et IC 95 %
L’effet de chaque variable sur la réponse et son intervalle à 95 %, estimés par un modèle linéaire mixte qui tient compte des unités mesurées plusieurs fois.
Modèle linéaire mixte · 5 crédits
Effets a posteriori (demi-œil)
Les effets du modèle mixte estimés de façon bayésienne : la distribution a posteriori de chaque effet standardisé, d’une couleur au-dessus de 0 et d’une autre en dessous, sa médiane et ses intervalles de crédibilité.
Modèle linéaire mixte · 5 crédits
Relation, droite et F du modèle mixte
La réponse en fonction d’un effet fixe numérique : le nuage de points, la droite du modèle mixte et sa bande de confiance, avec dans l’angle le F, son p et le R² marginal.
Modèle linéaire mixte · 5 crédits
Diagramme des chemins d’un SEM par morceaux
Le diagramme des chemins d’un modèle d’équations structurelles par morceaux : des flèches colorées selon le signe, d’épaisseur selon le coefficient standardisé, en tirets quand p ≥ 0,05, le R² de chaque variable et le C de Fisher.
Modèle linéaire mixte · 5 crédits
Prédiction (machine learning)4 figures
Importance des variables
Les variables classées selon leur poids dans la prédiction d’une forêt aléatoire, celles qui en ôteraient le plus de précision en tête : en couleur les importances significatives d’après un test par permutation (étoiles), en gris les autres. En barres horizontales, sucettes, points, colonnes ou barres circulaires.
Random Forest · 5 crédits
Courbe ROC
La capacité d’une forêt aléatoire à séparer deux classes (présent / absent) : la courbe ROC de ses prédictions hors échantillon et son AUC.
Random Forest · 5 crédits
Matrice de confusion
Les classes observées face aux classes prédites hors échantillon par une forêt aléatoire : où elle se trompe, et entre quelles classes.
Random Forest · 5 crédits
Prédit vs observé
Une forêt aléatoire de régression : les valeurs prédites hors échantillon face aux valeurs mesurées, autour de la diagonale y = x.
Random Forest · 5 crédits