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本教程主要用于执行和分析基于距离矩阵的多样性和群落结构分析，特别是通过和函数来评估不同群组间的差异。代码分为几个主要部分：数据准备、ADONIS分析、结果输出。
数据准备
- 数据导入：从本地文件中导入距离矩阵（）和元数据（）。距离矩阵用于表示样本之间的相似性或差异性，元数据包含样本的分组信息。
- 数据预处理：将元数据中的分组信息转换为因子类型，并确保其水平是唯一的。然后，根据元数据中的样本顺序调整距离矩阵的行和列，以确保它们与元数据一致。
ADONIS分析
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