mothur_使用简介

10个常用的六西格玛统计工具

10个常用的六西格玛统计工具六西格玛是一种质量改进方法，企业已经使用了几十年- 因为它取得了成果。

六西格玛项目遵循明确定义的一系列步骤，世界各国的每个行业的公司都使用这种方法来解决问题。

但是，六西格玛在很大程度上依赖于统计和数据分析，许多对质量改进不熟悉的人感到受到统计方面的威胁。

你不必被吓倒。

虽然数据分析确实对提高质量至关重要，但六西格玛的大多数分析并不难理解，即使您对统计数据不是很了解。

但使用Minitab熟悉这些工具是一个很好的起点。

本文简要介绍六西格玛中常用的10种统计工具，了解它们的作用以及它们为何如此重要。

编译 | 何茂林发现Minitab、Minitab微课堂原创文章转载请联系客服微信：135****118001帕累托图（Pareto图）帕累托图来源于一种称为帕累托原则的观点，该观点认为大约80％的结果来自20％的原因。

即使在我们的个人生活中，也很容易想到例子。

例如，80％的时间你会穿买的衣服中20％的衣服，或者你在图书馆80％的时间只会听网易云音乐中收集的20％的音乐。

帕累托图可帮助您直观地了解此原则如何应用于您收集的数据。

它是一种特殊类型的条形图，旨在将“少数几个”原因与“琐碎的”原因区分开来，使您能够专注于最重要的问题。

例如，如果每次出现缺陷类型时就收集有关缺陷类型的数据，则帕累托图会显示哪些类型最常见，因此您可以集中精力解决最紧迫的问题。

02直方图直方图是连续数据的图形快照。

直方图使您能够快速识别数据的中心和范围。

它显示了大部分数据落在哪里，以及最小值和最大值。

直方图还显示您的数据是否为钟形，可以帮助您找到可能需要进一步调查的异常数据点。

03Gage R&R准确的测量至关重要。

你想用自己认为不可靠的数据来衡量自己吗？你会继续使用从未显示正确温度的温度计吗？如果您无法准确测量过程，则无法对其进行改进，这时Gage R＆R就有了用武之地。

此工具可帮助您确定连续型数值测量（如重量，直径和压力），当同一个人反复测量同一部件时，以及当不同的操作者测量相同部件时是否准确和精确。

Mothur使用介绍

Mothur使用介绍（三）
---样品间OTU组成的相似性---如何group？
作者：杨海水
单位：浙江大学生命科学学院生态所
E-malil：yanghaishui@
QQ: 544834661
第一步：groups文件的制作：
（1）有A, B, C 三个样品；将测序的DNA分别保存为A.fasta,
B.fasta,
C.fasta;
（2）将mothur软件与此三个文件放在同一文件夹下：
（3）点开mothur，输入指令：
make.group(fasta=A.fasta-B.fasta-C.fasta,groups=A-B-C)
(4) 回车；输入groups文件A.B.C.groups
第二步：将所有的序列整合进一个文件，然后做比对(alignment)，
保存成fasta格式：ABC.fasta
第三步：按OTU分类步骤一直到选择代表性序列这一步（mothur使用简介修订版里有详细介绍）
dist.seqsàclusteràbin.seqsàget.oturep
第四步：在get.oturep这步，进行group；输入指令：
get.oturep(phylip=ABC.phylip.dist,fasta=ABC.fasta,
list=ABC.phylip.fn.list,group=A.B.C.groups)
OTU序号OTU包含
的序列数
样品来源。

khiu使用说明

khiu使用说明最近在网上流行一个名词： khiu，这是一种名叫 UUX 的编译器。

所谓 UUX，就是 Python 和 C#的混合语言。

它可以用 Python 语法写 C#代码，并将其转换成 Python 语句，然后通过第三方 Python 扩展程序，把 Python 的代码翻译为 C#代码。

就像 Java 中的 JSP 工具包一样，它也能够把 C#语句翻译成 Python 代码，但是更加简单快捷！但是我们需要的仅仅是一款简单的编辑器，不必担心我不会用，只需要它支持 Python 语法即可。

如何安装 khuo？首先打开 PyTube 官方网站，下载相应的程序包，我们选择 Linux 平台的 pymysql-2.4.5版本。

下载完毕后解压，可以得到如下两个文件。

vari= tformat ('HHejudoku: kpgi_ cmdlet');// linux 下的 shell 脚本定义子函数 main (){ int cout, callback psr= sysstat (i); if (! this is none ofbigjects (e)) printf (& quot; invalid command n& quot;); return;} 不过，如果你使用的是 Windows 操作系统，那就另当别论了。

由于 Windows 平台的不同，所以你还需要在 Windows 环境下编写一些代码。

在 Windows 下编写 Python 代码的时候，我建议你用Sublime Text。

Sublime Text 是一款非常优秀的文本编辑器，能够帮助我们轻松地创建专业的文档，非常适合开发人员。

下面我以WpskDownloader 为例，给大家介绍一下在 Windows 下如何编写Python 代码。

1、首先，我们需要先将 sublime Text 文件夹添加到Documents 目录中。

mothur使用介绍(OTU的确定)

Mothur使用介绍（1） ——OTU的确定杨海水（浙江大学）QQ：544834661 E-mail: yanghaishui@2010-11-17 浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所 1第一步：进入主页面，点“Manual”2010-11-17浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所2第二步：OTU-based approach2010-11-17浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所3对于初学者，必须对照 Manual一步步进行操作，因为mothur所运行的Dos系统对大多数生物学科研工作者都很陌生，需慢慢掌握2010-11-17浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所4如何在dos环境下运行mothur?• (1) 文件准备：将目标序列保存为fasta格式； • (2) 将mothur.exe与x.fasta放在同一文件目录下：2010-11-17浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所5(3) 打开mothur:2010-11-17浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所6(4) 调用dist.seqs指令，产生距离矩阵； calc以不同方式处理 gap:onegap指把所有把对偶排列中出现的所有连续缺失的碱基当做一个 gap;nogap按实际缺失的碱基数对待；默认为onegap; countends: 用以处理末端 gap的罚分，=F,指对末端 gap不罚分；=T指对末端 gap进行罚分； cutoff：OTU的分界阈值 Output: lt (指low triangle)或square, 指输出距离矩阵为下三角还是矩形2010-11-17 浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所 7写好指令后，按“Enter”注意文件格式：AU01.phylip.dist2010-11-17浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所8（5）读入距离矩阵，用read.dist指令2010-11-17浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所9(6) OTU 分配，用cluster指令Cutoff值设置好好后，程序运行之后，会把0-cutoff值之间的所有分配方式的结果都显示出来Method有三种选择：2010-11-17 浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所 10(7) 输出OTU的分类结果，用bin.seqs指令在cutoff为0.03水平上（序列相似性为97%）进行的OTU划分结果，竖杠后面的数字为对应的OTU序号2010-11-17浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所11(8)选择OUT的代表性序列，用get.oturep表示OTU1有4条序列，代表性序列为A773AUCvPO，后面为相应序列2010-11-17浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所122010-11-17浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所13。

池塘鱼菜立体种养系统的微生物群落结构分析

第36卷第3期2021年6月Vol.36No.3June2021大连海洋大学学报JOURNAL OF DALIAN OCEAN UNIVERSITYD0I：10.16535/ki.dlhyxb.2020-131文章编号：2095-1388（2021）03-0454-08池塘鱼菜立体种养系统的微生物群落结构分析邱楚雯，袁新程，施永海”，王韩信，谢永德，徐嘉波，税春（上海市水产研究所上海市水产技术推广站，上海200433）摘要：为了解池塘鱼菜立体种养系统中微生物的群落结构特征，探究池塘鱼菜立体种养系统不同组成之间的相互关系，采用Illumina MiSeq高通量测序方法对系统不同组成的微生物16S rRNA V3~V4区进行测序，比较分析了水体、底泥、蕹菜Ipomoea aquatica Forsk根际与根表、暗纹东方鲀Takifugu obscures肠道及凡纳滨对虾Litopenaeus vanname肠道微生物群落多样性及差异。

结果表明：池塘鱼菜立体种养系统的6组样品细菌分布于62门1503属，优势菌门包括变形菌门Proteobacteria（27.71%）、放线菌门Actinobacteria（16.37%）、蓝细菌门Cyanobacteria（16.05%）和拟杆菌门Bacteroidetes（10.07%）,主要优势菌属包括红球菌属Rhodococcus、葡萄球菌属Staphylococcus、弓形杆菌属Arcobacter、红杆菌属Rhodobacter、硫杆菌属Thiobacillus和支原体属Mycoplasma；水体的优势菌门为放线菌门、变形菌门、蓝细菌门和拟杆菌门，底泥的优势菌门为变形菌门和拟杆菌门，蕹菜根际及根表的优势菌门为变形菌门、蓝细菌门和拟杆菌门，暗纹东方鲀肠道的优势菌门为厚壁菌门Firmicutes、Epsilonbacteraeota、蓝细菌门和拟杆菌门，凡纳滨对虾肠道的优势菌门为放线菌门和变形菌门；池塘鱼菜立体种养系统中的功能性细菌分布略有不同，蕹菜根表硝化细菌的相对丰度显著高于水体、鲀肠道和虾肠道（P<0.05）,蕹菜根际反硝化细菌的相对丰度显著高于其他各组（P<0.05）,水体和蕹菜根际固氮菌的相对丰度显著高于虾肠道、底泥和鲀肠道（P<0.05）。

otu比对方法

otu比对方法OTU（Operational Taxonomic Unit）是使用高通量测序技术进行微生物群落分析时常用的方法之一。

在微生物群落研究中，常常需要对不同样本中的微生物进行比对，构建OTU表，用于比较不同样本中微生物群落的差异和相似性。

本文将介绍一些常用的OTU比对方法。

1. PIPITS（Phylogenetic Illumina Pipeline for ITS）：PIPITS是一个用于分析真菌ITS区的OTU比对方法。

它使用了PHYRN软件进行序列比对，并根据比对结果构建OTU表。

PIPITS可以自动去除PCR冗余和引物污染，并可对样本进行多序列比对和多样品聚类分析。

2. UPARSE（Usearch Pipeline for OTU Analysis）：UPARSE是一个用于分析细菌16S rRNA基因的OTU比对方法。

它使用了Usearch软件进行序列聚类和修复，并根据聚类结果构建OTU表。

UPARSE具有高效的聚类算法和低假阳性率，能够准确地鉴定不同样本中的OTU。

3. Mothur：Mothur是一个用于分析微生物群落的综合性软件，也提供了OTU比对的功能。

Mothur包括了多种比对算法，如Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法等，可以根据用户的需求选择合适的算法进行OTU比对。

此外，Mothur还提供了丰富的OTU表分析功能，如Alpha多样性和Beta多样性分析等。

4. QIIME（Quantitative Insights Into Microbial Ecology）：QIIME是一个用于微生物群落分析的开源软件包，其中包括了OTU比对的功能。

QIIME使用了UCLUST等多种算法进行OTU比对，可以根据用户的需求定制不同的比对流程，如基于引物和区域的聚类比对等。

QIIME还提供了丰富的统计分析和可视化功能，方便用户对OTU表进行进一步的分析。

templater 用法

templater 用法
Templater是一种用于生成文本、代码和其他格式的插件化工具。

它可以根据预定义的模板和数据，生成自定义的输出内容。

以下是Templater的基本用法：
1. 安装：首先，需要在项目中安装Templater库。

可以使用包
管理工具（如npm、pip等）来进行安装。

2. 创建模板：创建一个模板文件，其中包含要生成的内容。

模板文件可以采用各种格式，例如HTML、Markdown、XML等。

使用特定的标记语言或语法来标记变量、循环和条件逻辑。

3. 加载模板：在代码中加载模板文件，并将其解析为可操作的模板对象。

4. 准备数据：准备要传递给模板的数据。

可以是字典、对象、数组等任何格式的数据。

5. 渲染模板：将数据传递给模板对象，并运行渲染操作。

模板引擎会根据模板中的逻辑，替换变量、执行循环和条件语句，生成最终的输出结果。

6. 输出结果：根据需要，将渲染后的结果保存到文件、输出到控制台或发送到其他位置。

Templater的具体用法和语法可能会根据所选用的模板语言而
有所不同。

常见的Templater工具包括Jinja2、Handlebars、Mustache等。

了解所选用的模板工具的具体文档和示例，可以更好地理解和应用Templater的用法。

特鲁图工具N500操作手册说明书

Other countries
¾ Read the operating manual and the safety information (order no. 125699, red document) in their entirety before starting up the machine. Closely follow the instructions given.
¾ Have servicing and inspections of hand-held electric tools carried out by a qualified specialist. Only use original accessories provided by TRUMPF.
Warning
Risk of injury from hot and sharp chips!
Hot and sharp chips are emitted from the chip dumping at high speed. ¾ The use of a chip bag is recommended.
Warning
Machine will be damaged or destroyed. ¾ Do not use the power cable to carry the machine.
¾ Always lay the electrical cable away from the back of the machine and do not pull it over sharp edges.
¾ Pull the plug from plug socket before undertaking any maintenance work on the machine.

210971215_稻虾共作水域沉积物有机磷农药残留特征及其对磷循环驱动机制

瞿梦洁，韩玉成，万智鹏，等.稻虾共作水域沉积物有机磷农药残留特征及其对磷循环驱动机制[J].农业环境科学学报,2023,42（2）：434-442.QU M J,HAN Y C,WAN Z P,et al.Iron-based biochar sponge and submerged plant synergistic purification on nitrogen and phosphorus in water[J].Journal of Agro-Environment Science ,2023,42（2）：434-442.开放科学OSID稻虾共作水域沉积物有机磷农药残留特征及其对磷循环驱动机制瞿梦洁1，2，韩玉成1，万智鹏1，谭艳1，安珈奇2，梅运军1，刘广龙2*（1.武汉轻工大学化学与环境工程学院，武汉430023；2.华中农业大学资源与环境学院，武汉430070）收稿日期：2022-06-17录用日期：2022-09-13作者简介：瞿梦洁（1990—），女，博士，讲师，从事水污染物控制研究。

E-mail ：**********************通信作者：刘广龙E-mail ：*************** 基金项目：湖北省教育厅科学研究计划项目（Q20211601）Project supported ：Research Project of Hubei Provincial Department of Education ，China （Q20211601）摘要：为探明稻虾共作水域有机磷农药对磷循环的驱动机制，本试验采用野外采样与室内分析相结合的方式，测定沉积物中有机磷农药含量、微生物群落结构和磷循环功能基因丰度，并利用冗余分析（RDA ）和Spearman 相关性检验分析有机磷农药与磷循环功能基因的关系。

结果表明：沉积物中乐果检出率最高，达到97.22%，其次为敌敌畏达到22.22%，甲基对硫磷为2.78%，马拉硫磷和毒死蜱均未检出。

Mothur命令手册

Mothur 命令手册-Mothur命令中文解释（一）Mothur命令教程从这个页面/wiki/Category:Commands上查阅的所有命令，根据个人理解翻译了一下。

个人能力有限，会有不当之处。

A-G (查看时请用Ctrl+F快捷键)Align.check这个命令使你计算16S rRNA基因序列中潜在的错配碱基对数目。

如果你对ARB(http://www.arb-home.de/)的编辑窗口熟悉的话，这与计算~，#，-和=这些符号的数目相同。

用greengenes的二级结构图谱和esophagus dataset运行这个命令。

要运行这个命令，你必须提供FASTA格式的序列文件。

Align.seqs这个命令把用户提供的FASTA格式的候选序列文件对齐到用户提供的同样格式的模板序列。

通用的方法是：1.采用kmer searching （/apps/mediawiki/kmer/index.php?title=Main_Page），blastn或suffix tree searching找到每个候选序列的最接近模板2.在候选序列文件和空位模板序列之间进行碱基配对，采用Needleman-Wunsch，Gotoh，或者blastn算法规则。

3.重新在候选和模板序列对之间插入间隔（空位），采用NAST算法，这样候选序列就能与原始模板序列兼容。

我们提供了一些16S和18S基因序列的数据库，这些是与greengenes和SILVA队列兼容的。

然而，自定义的任何DNA序列的排列都可以用作模板，所以鼓励用户分享他们的排列供其他人使用。

普遍来说，进行排列是很快的-我们能在3小时内将超过186000个的全长序列排序到SILVA排列中，而且质量像SINA aligner做的一样好。

另外，这个速率可以由多个处理器加倍。

Amova分子方差分析（Analysis of molecular variance）是一种传统方差分析的非参数模拟。

Mothur命令手册

Mothur 命令手册-Mothur命令中文解释（一）Mothur命令教程从这个页面/wiki/Category:Commands上查阅的所有命令，根据个人理解翻译了一下。

个人能力有限，会有不当之处。

A-G (查看时请用Ctrl+F快捷键)Align.check这个命令使你计算16S rRNA基因序列中潜在的错配碱基对数目。

如果你对ARB(http://www.arb-home.de/)的编辑窗口熟悉的话，这与计算~，#，-和=这些符号的数目相同。

用greengenes的二级结构图谱和esophagus dataset运行这个命令。

要运行这个命令，你必须提供FASTA格式的序列文件。

Align.seqs这个命令把用户提供的FASTA格式的候选序列文件对齐到用户提供的同样格式的模板序列。

通用的方法是：1.采用kmer searching （/apps/mediawiki/kmer/index.php?title=Main_Page），blastn或suffix tree searching找到每个候选序列的最接近模板2.在候选序列文件和空位模板序列之间进行碱基配对，采用Needleman-Wunsch，Gotoh，或者blastn算法规则。

3.重新在候选和模板序列对之间插入间隔（空位），采用NAST算法，这样候选序列就能与原始模板序列兼容。

我们提供了一些16S和18S基因序列的数据库，这些是与greengenes和SILVA队列兼容的。

然而，自定义的任何DNA序列的排列都可以用作模板，所以鼓励用户分享他们的排列供其他人使用。

普遍来说，进行排列是很快的-我们能在3小时内将超过186000个的全长序列排序到SILVA排列中，而且质量像SINA aligner做的一样好。

另外，这个速率可以由多个处理器加倍。

Amova分子方差分析（Analysis of molecular variance）是一种传统方差分析的非参数模拟。

土壤利用类型和海拔对油茶根围土壤细菌和真菌多样性的影响

曾维军，刘　燕，罗文敏，等．土壤利用类型和海拔对油茶根围土壤细菌和真菌多样性的影响［Ｊ］．江苏农业科学，２０２３，５１（１０）：２２７－２３６．ｄｏｉ：１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０２３．１０．０３１土壤利用类型和海拔对油茶根围土壤细菌和真菌多样性的影响曾维军，刘　燕，罗文敏，秦　维（贵州省生物研究所，贵州贵阳５５０００９）摘要：为揭示不同土壤利用类型和不同海拔的油茶林根围土壤细菌和真菌的结构与组成，为油茶林的地力调控、精准施肥提供基础数据和指导，以贵州喀斯特地区不同土壤利用类型、不同海拔的油茶林根围土壤为材料，利用ＩｌｌｕｍｉｎａＭｉＳｅｑ测序平台进行高通量测序，分析贵州喀斯特地区不同土壤利用类型和不同海拔的油茶根围土壤细菌和真菌物种多样性及其构成，并解析土壤养分对不同土壤利用类型和不同海拔的油茶根围土壤细菌、真菌群落组成及其多样性的影响。

结果表明，油茶原生土壤和农业耕作土壤真菌、细菌香农指数差异不显著（Ｐ＞０．０５），但不同海拔梯度下差异显著；低海拔的从江（３００ｍ）与高海拔的威宁（２１８０ｍ）土壤真菌和细菌群落较为丰富；门分类水平下，优势真菌为子囊菌门、担子菌门、被孢霉门，细菌为变形菌门、酸杆菌门、放线菌门；属分类水平下，农业土壤中的慢生根瘤菌、酸杆菌等细菌属的丰度显著较小；海拔升高，野生油茶根围土壤中的被孢霉属真菌相对丰度升高且土壤养分对真菌和细菌的群落分布相对影响作用呈先增后降规律；土壤中３１．６２％真菌和４１．５１％细菌暂无分类地位。

说明贵州喀斯特地区油茶根围土壤中细菌、真菌资源丰富，不同海拔分布存在显著差异，土壤养分与细菌、真菌群落组成互相作用，未知微生物资源丰富，挖掘潜力较大。

油茶的人工栽培存在破坏土壤中有益真菌和细菌生存环境和群落结构的可能性，从而降低土壤的分解及营养调节转化能力。

关键词：土壤利用类型；海拔；油茶；根围土壤；细菌；真菌；多样性中图分类号：Ｓ７９４．４０１；Ｓ７１４．３文献标志码：Ａ文章编号：１００２－１３０２（２０２３）１０－０２２７－０９收稿日期：２０２２－０７－２６基金项目：贵州科学院博士基金（编号：黔科院Ｒ字［２０２１］２号）；贵州省林业科研项目（编号：黔林科合〔２０２２〕０５号）；贵州省科技支撑项目（编号：黔科合支撑［２０２２］重点０１７号）。

Omniture 教程

示例6 (如何搜索我负责的自营商品 “列表页”流量?)
示例6 (如何搜索我负责的自营商品 “列表页”流量?)
示例7 (焦点图引流的促销页，对订单的贡献)
1. 内部跟踪代码(eVar)，不可看退出率等流量指标。 2. 页面查看代表，点开该页面后所有查看的页面PV汇总。 3. “订单”分配给最近一个触发的内部跟踪代码。
Step3: 报表中筛选欲查看页面
示例3 (从某渠道来的用户，主要的站内路径是什么?)
示例4 (“页面”级别太细，是否可替换其他级别?)
Step1: 用 “Debug” 查看页面代码
示例5 (如何搜索我负责的自营商品流量?)
示例5 (如何搜索我负责的自营商品流量?)
此报表的数据代表: 自营商品“详情页”的流量若 “购物车”中包含该品类商品，也会包含。
每周独特访客 (周UV)
每日独特访客 (日UV)
每月独特访客 (月UV)
每小时独特访客 (小时UV)
访问 Visits
访问访问量度始终与某个时段关联，因此当同一访客返回您的站点时，您可以知道是否将其认为是新的访问。会话在用户首次到达您的网站时开始，并在遇到以下三种情况之一时结束： • 非活动状态持续 30 分钟：几乎所有会话都以这种形式结束。如果前后图像请求之间经过了 30 分钟以上，则开始一次新的访问。 • 活动状态持续 12 个小时：如果用户触发图像请求达 12 个小时且从未超过 30 分钟的间隔，则自动开始一次新的访问。 • 2500 次点击：如果用户在不启动新会话的情况下生成大量的点击次数，那么在 2500 次图像请求后会认为是新的访问。 • 100 秒内 100 次点击：如果某次访问在 100 秒内有超过 100 次点击，那么该次访问将自动结束。此行为通常是机器人行为，我们会强制执行该限制，以避免这些频繁处理的访问造成延迟增加以及生成报表的时间增加。

mothur注释原理

mothur注释原理
mothur是一种用于生物信息学分析的计算机程序，主要用于对环境样本中的16S rRNA基因序列进行处理、分析和注释。

它的原理是基于将样本中的序列与已知的参考数据库中的序列进行比对，并根据比对结果进行分类和注释。

mothur通过读取输入的FASTA格式的序列文件，对序列进行预处理，包括去除低质量的碱基、修剪序列的末端、去除引物等。

然后，mothur使用BLAST等比对工具将处理后的序列与参考数据库中的序列进行比对。

比对结果包括序列的相似度、匹配位置等信息。

接下来，mothur利用比对结果进行序列分类和注释。

它使用聚类算法将相似的序列聚为一个OTU（操作税单元），代表同一类微生物。

mothur还根据比对结果，为每个OTU分配一个分类学名称，比如物种、属、科等。

mothur还提供了丰富的统计和可视化功能。

它可以计算OTU的多样性指数，如丰富度、均匀度等，以评估样本中微生物的多样性。

此外，mothur还可以生成热图、条形图等图表，直观地展示不同样本之间的差异和相似性。

mothur通过比对和分类的方式，对环境样本中的16S rRNA基因序列进行注释。

它的应用广泛，可用于研究微生物群落结构、功能和多样性等方面的研究。

其原理简单清晰，操作方便，成为生物信息
学领域不可或缺的工具之一。

Mothur使用介绍（1） ——OTU的确定杨海水（浙江大学）QQ：544834661 E-mail: yanghaishui@2010-11-17 浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所 1第一步：进入主页面，点“Manual”2010-11-17浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所2第二步：OTU-based approach2010-11-17浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所3对于初学者，必须对照 Manual一步步进行操作，因为mothur所运行的Dos系统对大多数生物学科研工作者都很陌生，需慢慢掌握2010-11-17浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所4如何在dos环境下运行mothur?• (1) 文件准备：将目标序列保存为fasta格式； • (2) 将mothur.exe与x.fasta放在同一文件目录下：2010-11-17浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所5(3) 打开mothur:2010-11-17浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所6(4) 调用dist.seqs指令，产生距离矩阵； calc以不同方式处理 gap:onegap指把所有把对偶排列中出现的所有连续缺失的碱基当做一个 gap;nogap按实际缺失的碱基数对待；默认为onegap; countends: 用以处理末端 gap的罚分，=F,指对末端 gap不罚分；=T指对末端 gap进行罚分； cutoff：OTU的分界阈值 Output: lt (指low triangle)或square, 指输出距离矩阵为下三角还是矩形2010-11-17 浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所 7写好指令后，按“Enter”注意文件格式：AU01.phylip.dist2010-11-17浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所8（5）读入距离矩阵，用read.dist指令2010-11-17浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所9(6) OTU 分配，用cluster指令Cutoff值设置好好后，程序运行之后，会把0-cutoff值之间的所有分配方式的结果都显示出来Method有三种选择：2010-11-17 浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所 10(7) 输出OTU的分类结果，用bin.seqs指令在cutoff为0.03水平上（序列相似性为97%）进行的OTU划分结果，竖杠后面的数字为对应的OTU序号2010-11-17浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所11(8)选择OUT的代表性序列，用get.oturep表示OTU1有4条序列，代表性序列为A773AUCvPO，后面为相应序列2010-11-17浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所122010-11-17浙江大学生命科学学院农业生态与工程研究所13。

Mothur软件用于OTU分析或序列分型(sequence type,ST)

这张片子在我处理的数据中没有，因为没有低于97%的序列，因此没有出现这种情况。
一篇博士论文中提到的Unique.seq也应与前面的原理一样。可以试着做一下。
• 测试成功！见下面的片子！
使用unique.seqs分析独特的序列类型
• 在Mothur中输入：Unique.seqs(fasta=XXX.fasta)，回车。即能计算出来。如我分析的atpD序列，共12个序列，产生7个独特的序列。并产生两个文件。两个文件的内容见下页。
序列保存为fasta格式； • (2) 将mothur.exe与x.fasta放在同一文件目录下：
• (3) 打开mothur，注意在英文输入法下打开mothur，否则会造成程序不响应。
(4) 调用dist.seqs指令，产生距离矩阵；
或square, 指输出距离矩阵
为下三角还是矩形
• 运行之后产生一个输出文件： • 注意文件格式：xxx.phylip.dist，该文件位于同一个目录下，见下页。
生成的文件：atpD_Aligned-fasta.phylip.dist
用记事本打开生成的文件：atpD_Alignedfasta.phylip.dist，如下，为距离值
Mothur软件分析OTU或将序列归为不同的种类，可相似性来分（前半部分，第2到15张ppt），或按是否完全一样来分(最
后的4张ppt)。
Muthor分析atpD过程记录
2012-11-22
1.用Mothur确定OTU
• 也就是将序列相似性>97%的定为一个OTU。如果按Plos One上提出的三个基因的相似性为准，那么就能定出OTU了。
• calc以不同方式处理 gap:onegap指把所有把对偶排列中出现的所有连续缺失的碱基当做一个 • gap;nogap按实际缺失的碱基数对待；默认为onegap;

mothur稀疏曲线

mothur稀疏曲线
mothur是一种用于分析微生物群落数据的计算机程序。

稀疏曲线也称为稀疏性曲线，是一种用于描述样本群落中物种丰富度分布的图形。

在mothur中，稀疏曲线可以通过计算每个样本中物种的相对丰度和样本数量之间的关系来生成。

生成稀疏曲线的步骤如下：
1. 首先，从原始的微生物群落数据中使用聚类算法将物种归类到不同的OTU（操作分类单元）中。

2. 对于每个OTU，计算其在每个样本中的相对丰度，即在该样本中的相对比例。

3. 根据每个样本中OTU的相对丰度，将样本按照物种丰富度从高到低排序。

4. 计算每个样本中不同比例丰富度的OTU数量，并绘制出稀疏曲线。

稀疏曲线可以用于评估样本中物种的丰富度分布情况。

如果样本的物种丰富度分布较好，稀疏曲线将呈现一个逐渐平缓的曲线，表示物种更均匀地分布在样本中。

相反，如果样本的物种丰富度分布较差，稀疏曲线将呈现一个急速上升的曲线，表示少数物种占据了绝大多数的相对丰度。

这种分析可以帮助研究者判断样本中物种多样性的程度，以及分析样本间的差异和相似性。