宏基因组数据分析
宏基因组学中高通量数据分析策略研究
宏基因组学中高通量数据分析策略研究随着测序技术的不断发展，宏基因组学研究领域也在不断拓展。
高通量测序技术使得宏基因组学研究所需的数据量得到了迅速增长，但是数据的复杂性和多样性也带来了巨大的挑战。
针对这些挑战，研究人员们不断提出新的分析策略和方法，以更好地解读宏基因组数据。
本文将介绍几种常见的宏基因组中的高通量数据分析策略。
1. 基于OTU的分析策略OTU（Operational Taxonomic Units）是一种根据序列相似性进行聚类的方法，将相似序列聚为一个OTU，然后统计每个OTU的数量。
OTU分析是最常用的宏基因组分析方法之一，其核心思想是将高通量测序数据中的DNA序列相似性进行聚类，使同一物种的序列聚为一类。
使用OTU分析策略可以获得每个样品中存在的不同OTU数量，从而对样品之间的差异性进行比较。
但是，由于OTU聚类方法的不同，不同的OTU分析工具可能会产生不同的结果。
2. 基于组装的分析策略基于组装的分析策略是将高通量测序得到的原始序列先进行组装，得到更长的序列，然后进行功能注释和分类。
这种方法可以获得更长的序列，使得对序列进行功能和分类分析更加准确。
但是，组装的过程中可能会出现错误，导致结果出现偏差，同时组装过程的计算强度也很大。
3. 基于古菌/细菌比例的分析策略在宏基因组研究中，细菌和古菌的组成比例往往是一个重要的指标。
在一些环境样品中，如土壤和水体样品中，细菌和古菌比例的变化往往与环境因素密切相关。
因此，基于古菌/细菌比例的分析策略可以从侧面反映环境因素对于微生物群落的影响。
4. 多样性分析多样性分析是宏基因组学研究中的另一个重要研究方向，其目的是量化样品中生物多样性的度量。
物种多样性是生物学研究中的一个重要概念，其评估方法包括物种丰富度、物种均匀度和物种多样性指数等。
多样性分析可以帮助研究人员更好地了解样品中微生物群落的多样性情况和生态系统里的复杂性。
综上所述，针对宏基因组学中所涉及到的高通量数据处理和分析问题，不同的分析策略和方法得到了广泛的应用，每种方法都有其自身的优缺点和适用范围。
宏基因组分析流程
宏基因组分析流程宏基因组分析是一种用来研究微生物群落的方法，它通过对微生物群落的DNA进行测序，以及后续的数据处理和分析，来了解微生物群落的组成和功能。
宏基因组分析流程一般包括以下几个步骤：采样、DNA提取、测序、数据预处理、生物信息学分析和结果解读等。
首先，采样是宏基因组分析的第一步。
采样要注意代表性，可以选择不同环境样品来进行比较和研究。
例如，可以采集不同土壤样品、水样、肠道样品等，以获得不同地理位置、不同物种群落和不同物理化学环境下的微生物样品。
第二步是DNA提取，它是宏基因组分析的基础步骤。
DNA提取是从采样物中提取出微生物DNA的过程。
由于微生物的特点是数量少，与宿主DNA、细胞碎片等杂质混合，所以DNA提取的方法要注意高效、纯度高，并且能够获得足够的DNA浓度。
第三步是测序。
测序是宏基因组分析的关键步骤。
常用的宏基因组测序方法有Illumina HiSeq和MiSeq等，也有传统的Sanger测序方法。
Illumina HiSeq和MiSeq等高通量测序技术能够产生大量高质量的短序列片段，对于宏基因组分析来说是非常有效和经济的方法。
第四步是数据预处理。
宏基因组测序产生的数据量非常大，需要进行数据预处理和质量控制，以去除噪声和低质量的序列片段。
这一步包括质量过滤、去除接头、去除低质量片段和短片段等。
数据预处理还包括序列拼接，将多个片段拼接成更长的序列以得到更好的基因组组装。
第五步是生物信息学分析。
生物信息学分析包括序列比对、基因组组装、物种注释、功能注释等。
序列比对是将测序后的序列片段与参考基因组比对，以确定片段的起源。
基因组组装是将拼接后的序列片段组装成完整的基因组。
物种注释是将基因组中的序列与已知的物种进行比对，以确定微生物群落的组成。
功能注释是将基因组中的序列与已知的功能数据库比对，以确定微生物群落的功能。
最后一步是结果解读。
根据宏基因组分析的结果，可以了解微生物群落的组成和功能。
宏基因组分析
宏基因组分析在前两期的推送稿中，我们为大家介绍了宏基因组组装的基本原理和操作。
基于组装序列，我们可以实现基因预测、物种注释、功能注释等相关分析，从而研究微生物菌群结构、菌属功能及作用机制。
因此，本期我们将从基因预测的原理和操作两个部分出发，为大家介绍基于组装序列的基因预测。
1基因预测原理宏基因组基因预测一般包括同源预测和从头预测。
同源预测是通过与基因的同源序列比对，从而获得与已知基因序列最大匹配，其预测依赖于已知的基因信息，且不能注释出在数据库中缺少功能相似性序列的基因和新基因，计算资源消耗过大，时间花费过长。
而从头预测是根据给定的序列特征来预测，主要依赖于在编码区和非编码区拥有不同特征的信息，并在统计学上进行描述，构建概率模型，用以区别编码与非编码区。
从头预测能够预测出已知的和未知的基因，且计算资源消耗小，时间花费少，常用软件包括：GeneMark，MetaGeneMark，MetaGene等。
本期我们主要通过基于从头预测原理的MetaGeneMark来预测基因。
预测过程包括2基因预测实现（1）软件MetaGeneMark（预测的范围是细菌和古菌），下载地址：/license_download.cgi。
CD-HIT去除冗余序列，下载地址：/cd-hit。
（2）输入文件SOAPdenovo-63mer对单个样本进行组装后，筛选出长度不小于500bp的scaftigs，得到结果文件sample1.cut500.scafSeq，sample2.cut500.scafSeq，sample3.cut500.scafSeq；SOAPdenovo-63mer对所有样本进行混合组装，筛选出长度不小于500bp的scaftigs，得到结果文件mix.cut500.scafSeq。
文件格式如图所示，包括scaffold编号，长度及序列信息。
（3）基因预测基于单个样本的基因预测gmhmmp -a -d -f G -m MetaGeneMark_v1.modsample1.cut500.scafSeq -A sample1_protein.fasta -D sample1_nucleotide.fastagmhmmp -a -d -f G -m MetaGeneMark_v1.modsample2.cut500.scafSeq -A sample2_protein.fasta -D sample2_nucleotide.fastagmhmmp -a -d -f G -m MetaGeneMark_v1.modsample3.cut500.scafSeq -A sample3_protein.fasta -D sample3_nucleotide.fasta基于混合组装的基因预测gmhmmp -a -d -f G -m MetaGeneMark_v1.modmix.cut500.scafSeq -A mix_protein.fasta -D mix_nucleotide.fasta参数说明：-a 显示预测得到的基因的蛋白序列-A 蛋白序列输出文件-d 显示预测得到的基因的核酸序列-D 核酸序列输出文件-f显示输出格式，L=LST，G=GFF-m 用于基因预测的模型文件，MetaGeneMark提供的MetaGeneMark_v1.mod适用于宏基因组预测（4）基因去冗余A. 将上一步得到的所有核酸序列（sample1_nucleotide.fasta，sample2_nucleotide.fasta，sample3_nucleotide.fasta，mix_nucleotide.fasta）合并成一个核酸序列total.gene.nucl.fasta; 将所有蛋白序列合并成一个total.gene.prot.fasta。
宏基因组数据分析流程 代码
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1. 质量控制和预处理。
去除低质量读数和污染物。
宏基因组测序及分析
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大大纲
什么是宏基因组研究 宏基因组研究的分析流程 宏基因组研究的相关应用
13
研究案例（一一）
Science：牛牛胃中微生生物酶可用用于开发生生物燃料
背景：纤维素是自自然界中最丰富的碳水水 化合物资源。牛牛在反刍过程中涉及到纤 维素的分解，研究牛牛的消化机制，有利 于寻找应用用于生生产生生物燃料的酶。
• EMP
• Earth Microbiome Project • 地球微生生物计划
4
宏基因组研究的分析流程
提取环境样本DNA 获取测序数据
生生物信息学分析
5
提取环境样本DNA
宏基因组测序:
• 浓度≥50ng/ul;
PowerWater® DNA Isolation Kit
• OD260/280:1.8-2.0;
量测序来研究样品中的微生生物组成及群落功能。
3
宏基因组研究热点
MetaHIT
• Metagenomics of Human Intestinal Tract • 人人类肠道宏基因组计划
• HMP
• Human Microbiome Project • 人人类微生生物组计划
• GOS
• Global Ocean Sampling expedition • 全球海洋调查
背景：反刍动物排 放的CH4 是温室气气 体的重要来源之一一
羊羊排放的甲烷气气体 量存在差异性
应用宏基因组与宏 转录组测序发现两 组之间是否存在差18
究思路
样本收集：
4 highest, 4 lowest, and 2 intermediate CH4 yields two separate times (20 samples total)
基于reads宏基因组测序分析报告解读
25
五、功能数据库注释——基于reads的功能分析基本步骤
基于reads的功能分析基本步骤: 1）使用HUMAnN2软件（2018年发表在Nature methods），将质控和去宿主之 后的序列与蛋白质数据库（UniRef90）进行比对（基于DIAMOND）； 2）过滤掉比对失败的reads； 3）统计UniRef90各个蛋白的相对丰度（RPKM ，reads per kilobase per million），校正样本比对成功reads(mapped reads)数以及基因长度后的丰度。 4）根据UniRef90 的ID 和各个功能数据库ID的对应关系（主要来自LinkDB），统 计各个功能数据库对应功能相对丰度。 5）从各个数据库功能的相对丰度表出发，进行相对丰度柱形图展示，Circos图展 示，丰度聚类热图展示，组间功能差异LEfSe分析，组间功能差异pair-wise多重比 较DunnTest分析，显著差异功能物种来源柱形图分析，KEGG通路图填色，功能 与环境因子（或者其它组学数据）的相关性分析。
专注微生态
2020.09.14
Ø项目概述
目
Ø项Hale Waihona Puke 流程录Ø测序数据处理
Ø物种注释
Ø功能注释
Ø抗性基因注释
Ø相关性分析
2
一、项目概述
近年来，环境和生物体相互作用的微生物群体逐渐成为新兴的研究热点， 而大量复杂的微生物群体存在培养困难，构成复杂（包括细菌、古菌、真菌、 原生生物、病毒甚至小型真核生物）。因此如何用高通量精准的了解这些群体 的构成，基因功能分布以及具体的表达活性和代谢状况成为首要问题。
土壤宏基因组数据
土壤宏基因组数据是指从土壤中提取的微生物基因组DNA，通过高通量测序技术得到基因组的序列信息，从而了解土壤中微生物的种类、数量、功能等。
这些数据对于研究土壤微生物生态、环境变化、资源利用等方面具有重要意义。
首先，土壤宏基因组数据可以揭示土壤中微生物的多样性。
通过分析这些数据，可以了解不同地区、不同土壤类型、不同环境条件下微生物的种类和数量，从而了解土壤微生物生态系统的结构和功能。
这些数据对于保护和利用土壤资源、提高土壤质量、改善土壤环境等方面具有重要价值。
其次，土壤宏基因组数据可以用于环境监测和预警。
通过对这些数据的分析，可以了解土壤中微生物群落的变化情况，从而预测环境变化趋势，及时采取措施防止环境污染和生态破坏。
此外，这些数据还可以用于监测土壤中病原微生物的种类和数量，为预防和控制传染病提供科学依据。
此外，土壤宏基因组数据还可以用于资源利用和生物技术领域。
通过对这些数据的分析，可以了解土壤中具有特殊功能的微生物，例如降解有机污染物的微生物、产菌剂的微生物等，从而为资源利用和生物技术提供新的思路和方法。
这些数据还可以用于开发新型微生物菌剂、生物肥料等产品，提高农业生产效益和环保水平。
然而，土壤宏基因组数据也存在一些挑战和问题。
首先，数据量庞大，需要采用高效的数据处理和分析方法才能得到有意义的结果。
其次，数据质量受到多种因素的影响，如样本采集、处理、测序技术等，需要严格的质量控制和质量控制体系。
最后，这些数据的应用需要具备一定的专业知识和技能，需要加强人才培养和技术培训。
总之，土壤宏基因组数据对于研究土壤微生物生态、环境变化、资源利用等方面具有重要意义。
通过合理利用这些数据，可以促进生态环保、农业可持续发展等领域的发展。
鸟枪法宏基因组-从取样到数据分析
鸟枪法宏基因组-从取样到数据分析来自Nature综述Abstract细菌、古细菌、病毒和单细胞真核生物的不同微生物群落在环境和人类健康中起着至关重要的作用。
然而，微生物经常难以在实验室中培养，这可能会混淆成员的命名和对群落如何运作的理解。
高通量测序技术和计算流程已经应用到鸟枪法宏基因组学中，改变了微生物学。
但仍然需要计算方法来克服影响基于组装和基于比对的宏基因组分析的挑战，特别是高复杂性样品或含有与测序基因组具有相似性生物的环境。
了解这些群落的功能和表征特定菌株，为使用微生物工厂合成产品的治疗、发现和创新方法提供了生物技术前景，并可以确定微生物对我们的家园、动物和人类健康的贡献。
Main高通量测序方法可以对样品中的所有微生物进行基因组分析，而不仅仅是那些适合培养的微生物。
鸟枪法宏基因组学（shotgun metagenomics）是对样本中存在的所有（’meta-'）微生物基因组的非靶向（untargeted / 'shotgun’）测序。
鸟枪法测序可用于分析微生物群落的分类组成和功能潜力，并恢复全基因组序列。
诸如高通量16S rRNA基因测序（其描绘所选生物或单个标记基因）的方法有时被称为宏基因组学，但这是用词不当，因为它们不针对样品的整个基因组含量。
自首次使用以来的15年中，宏基因组学已经能够对复杂的微生物组进行大规模研究。
通过该技术的发现，包括鉴定具有内共生行为的环境细菌门、以及可以对氨进行完全硝化的物种。
其他值得注意的发现包括共生细菌中广泛存在的抗生素抗性基因，追踪人类暴发病原体，微生物组的病毒和细菌部分与炎症性肠病的强烈关联，以及监测菌株的能力 - 在粪便微生物组移植引起的扰动后肠道微生物群的变化。
在这里，我们讨论鸟枪法宏基因组学研究的最佳实践，包括目前认识和应用的局限性，并提供未来宏基因组学的展望。
在初步研究设计之后，典型的鸟枪宏基因组学研究包括五个步骤：（i）样品的收集，处理和测序; （ii）测序读长的预处理; （iii）微生物组序列分析分类学、功能和基因组特征; （iv）统计和后处理分析，以及（v）验证（图1）。
基于二代测序技术的宏基因组学分析
基于二代测序技术的宏基因组学分析宏基因组学是一门研究微生物群落的遗传多样性和功能的学科。
随着高通量测序技术的快速发展和应用，二代测序技术如Illumina公司的MiSeq和HiSeq平台已经成为宏基因组学研究中最常用的方法之一、本文将介绍基于二代测序技术的宏基因组学分析的工作流程和一些常用的分析方法。
首先，宏基因组学研究的核心是从环境样品中提取DNA，并进行PCR扩增来构建测序文库。
在这一步骤中，研究者需要设计适当的引物来扩增感兴趣的基因序列，例如16SrRNA基因用于细菌和古菌的研究，ITS区域用于真菌研究，或者全基因组扩增用于功能基因的分析。
提取到的DNA样品会经过质量检测和浓缩后，用PCR方法扩增目标基因序列或整个基因组。
提取到的DNA样品经过扩增后，可以进行两种主要的二代测序方法，即全基因组测序和目标基因测序。
全基因组测序是对DNA样品进行整个基因组的测序，可以获得更全面的基因组信息，但由于数据量大，需要更高的测序成本和计算资源。
另一种是目标基因测序，主要针对特定的基因序列进行测序，数据量较小，更适合于大规模的样品处理。
得到测序结果后，需要对测序数据进行质控处理，包括去除引物序列、质量剪切、去除低质量的reads等等。
然后，将高质量的reads进行序列比对、细菌分类和功能注释等分析。
常用的宏基因组学分析软件包括QIIME、Mothur和MG-RAST等。
在分析中，最常用的方法是对16S rRNA基因进行分类和定量分析。
通过比对测序reads和数据库中的已知序列，可以获得样品中细菌和古菌的组成。
此外，也可以通过测序数据进行基因丰度分析，以了解样品中各个基因的相对丰度。
除了基因组组成分析，宏基因组学也可以用于功能基因的研究。
通过对测序数据进行功能注释，可以了解样品中不同基因的功能。
通常，会将测序reads比对到已知的功能基因数据库，如KEGG、COG和GO等，获得基因功能分类和丰度信息。
此外，基于二代测序技术的宏基因组学还可以进行微生物群落的多样性分析。
宏基因组结果解读
宏基因组结果解读
宏基因组结果解读如下：
基因预测原理。
宏基因组基因预测一般包括同源预测和从头预测。
同源预测是通过与基因的同源序列比对，从而获得与已知基因序列最大匹配。
从头预测是根据给定的序列特征来预测，主要依赖于在编码区和非编码区拥有不同特征的信息，并在统计学上进行描述，构建概率模型，用以区别编码与非编码区。
盒型图解读。
盒型图纵轴表示距离排名，横轴between 表示组间距离，其他表示对应分组组内距离。
R值表示组间与组内的差异程度。
R的范围为[-1,1]。
拿到遗传病基因检测报告后，可以通过以下步骤进行解读：
仔细查看报告的首页，看是否检测出有遗传病。
浏览报告的目录栏，了解报告中包含的内容。
详细查看报告的基因位置或缺陷，了解是否有致病性。
仔细阅读分析意见，了解疾病的确诊、严重性和预后情况，以及指导患病家庭优生优育的建议。
总之，拿到遗传病基因检测报告后，一定要仔细阅读每一项内容，并咨询专业医生进行解读。
微生物宏基因组分析方法及其应用
微生物宏基因组分析方法及其应用微生物宏基因组学是一门研究微生物群落遗传组成和功能的学科。
通过对微生物群落中的宏基因组进行分析，可以了解微生物群落的多样性、功能和生态系统中的相互作用。
本文将介绍微生物宏基因组分析的基本原理和常用的方法，并探讨其在环境科学、人类健康和农业等领域的应用。
微生物宏基因组分析的基本原理是利用高通量测序技术获取微生物群落中的DNA序列，然后通过生物信息学方法对这些序列进行分析。
目前，常用的高通量测序技术包括454测序、Illumina测序和Ion Torrent测序等。
这些技术能够快速、准确地测序出大量的DNA序列，为微生物宏基因组分析提供了强有力的工具。
微生物宏基因组分析的方法主要包括多样性分析和功能注释两个方面。
多样性分析主要用于研究微生物群落的物种组成和多样性。
常用的方法包括Alpha多样性和Beta多样性分析。
Alpha多样性分析可以评估微生物群落内的物种丰富度和均匀度。
常用的指标包括Shannon指数和Simpson指数。
Beta多样性分析可以比较不同微生物群落的相似性和差异性。
常用的方法包括非平衡多样性分析（NMDS）和Adonis分析。
功能注释主要用于研究微生物群落的功能组成和代谢路径。
常用的方法包括参考基因组注释和功能基因组注释。
参考基因组注释是将测序数据与已知的参考基因组比对，从而确定序列的功能和归属。
功能基因组注释是将测序数据与已知的功能基因组数据库比对，从而确定序列的代谢路径和功能特征。
常用的数据库包括KEGG数据库和COG数据库。
微生物宏基因组分析在环境科学中的应用非常广泛。
通过分析环境中的微生物群落，可以了解微生物对环境的响应和适应机制，为环境保护和生态修复提供科学依据。
例如，通过分析土壤中的微生物群落，可以评估土壤质量和健康状况，指导农业生产和土壤管理。
此外，微生物宏基因组分析还可以用于研究水体和大气中的微生物群落，揭示微生物在全球环境变化中的功能作用。
宏基因组分析教程
PCoA图
7. 差异分析-LefSe分析
LDA Effect Size(LEfSe分析)：LEfSe采用线 性判别分析 (LDA) 来估算每个组分(物种)丰度对差 异效果影响的大小，找出对样品划分产生显著性差 异影响的群落或物种。LEfSe分析强调统计意义和 生物相关性。
1. 将物种丰度表按照分级顺序重新生成表格， 如图1；
2. 使用LefSe软件根据LDA值筛选出差异物 种，如图2；
3. 以树图的形式展示分组间差异物种信息， 如图3，黄色代表此水平物种没有差异，不同颜色 代表相应分组的此水平物种是差异物种。
图1 LefSe输入文件
图2 LDA图
图3 cladogram图
8. 相关性分析
使用物种/功能/基因丰度表结 合其他特征值（质量性状或者数量性 状）进行相关性分析，得到物种、基 因、功能以及其他特征值之间的相关 性。
2. 箭头长度越长，代表其对研 究对象分布的影响越大；
3. 研究对象对箭头的夹角代表 其与环境因子的相关性，锐角：正相 关；钝角：负相关；直角：无相关；
4. 研究对象与箭头的垂直距离 代表环境因子对此研究对象的影响力。 距离越近，影响越大。
RDA图
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CARD(the Comprehensive Antibiotic Research Database) 其 核心是 ARO(Antibiotic Resistance Ontology)， ARO 包含了与抗生素抗性基因，抗性机制等。 CARD 数据库不仅包含了 ARDB 数据库中所有抗性信息，并搭建了一个基于志 愿者贡献的数据共享平台，做到了实时更新保证了数据的有效性。目前，CARD 数据库收集了超过 1600个已知的抗生素抗性 基因。
宏基因组测序及分析
宏基因组测序及分析在样品收集和处理阶段，我们需要根据研究目的选择合适的样品类型，并进行必要的处理，如过滤、离心等，以去除样品中的杂质。
DNA提取是宏基因组测序的关键步骤之一，它是将微生物样品中的DNA提取出来。
有许多不同的DNA提取方法，包括机械破碎法、化学溶解法等。
选择合适的提取方法能够最大限度地提取到目标微生物的DNA，并减少宿主DNA的污染。
测序样本库制备是为了将DNA样品转化为高通量测序所需的文库，并对其进行放大、纯化等步骤。
根据实验要求，我们可以选择不同的文库构建方法，如16SrRNA基因文库、全基因组文库等。
DNA测序是宏基因组测序中的关键一步，它使用高通量测序平台（如Illumina MiSeq、Ion Torrent等）对文库进行测序。
这些平台能够同时测序多个样品，从而减少了测序时间和成本。
数据分析是宏基因组测序的核心步骤，它包括对测序数据进行质量控制、数据过滤、序列比对、OTU聚类（操作税的单元，Operational Taxonomic Unit）等分析。
通过这些分析，我们可以了解样品中微生物的群体结构、物种多样性及其功能。
宏基因组测序及分析在许多领域都有广泛的应用。
例如，在环境科学中，它可以用于研究土壤中微生物的功能，揭示微生物对土壤质量和养分循环的贡献；在医学领域，它可以研究肠道微生物群落与人类健康之间的关系，为疾病的诊断和治疗提供新的思路。
总之，宏基因组测序及分析为我们认识微生物世界提供了全新的视角，通过揭示微生物群体的组成和功能，帮助我们更好地理解生态系统的结构和功能。
随着测序技术的不断发展，相信它将在更多的领域中发挥重要作用。
宏基因组数据分析流程 代码
宏基因组数据分析流程代码Analyzing metagenomic data is a complex and crucial process in understanding the genetic diversity of microbial communities. Through this process, researchers can identify and characterize the microbial populations present in various environmental samples, providing valuable insights into the interactions between microbes and their environments. 宏基因组数据分析是了解微生物群落遗传多样性的复杂而关键的过程。
通过这一过程，研究人员可以识别和表征不同环境样品中存在的微生物群体，为理解微生物与其环境之间的相互作用提供宝贵的见解。
One of the fundamental steps in metagenomic data analysis is data preprocessing, which involves filtering out low-quality sequences, removing noise, and correcting errors in sequencing data. This step is crucial for ensuring the accuracy and reliability of downstream analyses, as it helps to improve the quality of the data and reduce the impact of artifacts on the results. 宏基因组数据分析中的一个基本步骤是数据预处理，其中包括过滤低质量序列、去除噪声和纠正测序数据中的错误。
微生物宏基因组数据分析方法研究进展
基金项目：国家自然科学基金项目（３１４３００８１）；中国农业科学院科技创新工程项目（ＡＳＴＩＰ ＩＡＳ１２）；现代农业产业技术体系专项 （ＣＡＲＳ ３７） 作者简介：李敏 女，硕士研究生。
研究方向为反刍动物营养学。
Ｅ ｍａｉｌ：ｌｍｉｎ０３２８＠１６３．ｃｏｍ 通讯作者。
男，研究员。
主要从事反刍动物营养研究。
Ｅ ｍａｉｌ：ｊｉａｑｉｗａｎｇ＠ｖｉｐ．１６３．ｃｏｍ 收稿日期：２０１９ １２ ２７微生物宏基因组数据分析方法研究进展李 敏１，２，赵圣国１，郑 楠１，王加启１，２（１中国农业科学院湖北北京畜牧兽医研究所动物营养学国家重点实验室，北京 １００１９３；２．华中农业大学动物科技学院动物医学院，湖北武汉 ４３００００）摘 要 随着测序技术的迅速发展，人们对宏基因组的研究逐渐深入。
通过宏基因组学对微生物群落的测序和分析，以理解微生物组成与环境之间的相互作用。
微生物宏基因组的分析摆脱了传统研究中微生物分离培养的技术限制，并获得了微生物群落的相对丰度和群落的功能等信息。
用于微生物数据分析的工具和软件较多，对于研究者选择合适的分析方法具有一定困难。
概述了微生物宏基因组分析方法的流程，总结了分析中常用的工具及软件，为研究者快速筛选分析方法，揭示数据背后的生物学意义提供参考。
关键词 宏基因组；组成分析；组装；分箱；基因预测；功能注释中图分类号 Ｑ９３－３１ 文献标识码 Ａ 文章编号 １００５－７０２１（２０２０）０５－００８９－０７ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００５－７０２１．２０２０．０５．０１２ＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＭｉｃｒｏｂｉａｌＭａｃｒｏｇｅｎｏｍｉｃＤａｔａＡｎａｌｙｓｉｓＭｅｔｈｏｄｓＬＩＭｉｎ１，２，ＺＨＡＯＳｈｅｎｇ ｇｕｏ１，ＺＨＥＮＧＮａｎ１，ＷＡＮＧＪｉａ ｑｉ１，２（１．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂ．ｏｆＡｎｉｍａｌＮｕｔｒｉｔｉｏｎ，Ｉｎｓｔ．ｏｆＡｎｉｍａｌＳｃｉ．，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄ．ｏｆＡｇｒｉｃ．Ｓｃｉ．，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１９３；２．Ｃｏｌｌ．ｏｆＡｎｉｍａｌＳｃｉ．＆Ｖｅｔｅｒ．Ｍｅｄ．，ＨｕａｚｈｏｎｇＡｇｒｉｃ．Ｕｎｉ．，Ｗｕｈａｎ４３００００）Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｗｉｔｈｔｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｏｎｍａｃｒｏｇｅｎｏｍｅａｒｅｇｒａｄｕａｌｌｙｄｅｅｐｅｒ．Ｍａｃｒｏｇｅｎｏｍｉｃｓｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｓｔｈｅｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｍｉｃｒｏｂｉａｌｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｄｏｐｔｉｎｇｔｈｅｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆｍｉｃｒｏｂｉａｌｃｏｍｍｕｎｉｔｙ．Ａｎａｌｙｓｉｓｏｆｍｉｃｒｏｂｉａｌｍａｃｒｏｇｅｎｏｍｉｃｓｅｘｔｒｉｃａｔｅｄｔｅｃｈｎｉｃａｌｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｏｆｍｉｃｒｏｂｉａｌｉｓｏｌａｔｉｏｎａｎｄｃｕｌｔｕｒｅｉｎｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｓｔｕｄｉｅｓａｎｄｏｂｔａｉｎｅｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｒｅｌａｔｉｖｅａｂｕｎｄａｎｃｅｏｆｍｉｃｒｏｂｉａｌｃｏｍｍｕｎｉｔｙａｎｄｆｕｎｃｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｔｙ．Ｔｈｅｒｅａｒｅｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅｌｙｍａｎｙｔｏｏｌｓａｎｄｓｏｆｔｗａｒｅｓｕｓｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｍｉｃｒｏｂｉａｌｄａｔａ，ａｎｄｉｔｂｅａｒｓｃｅｒｔａｉｎｌｙｄｉｆｆｉｃｕｌｔｆｏｒｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｔｏｓｅｌｅｃｔｐｒｏｐｅｒａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｓ．Ｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｒｅｖｉｅｗｓｔｈｅｗｏｒｋｆｌｏｗｏｆｍｉｃｒｏｂｉａｌｍａｃｒｏｇｅｎｏｍｉｃａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄ，ａｎｄｓｕｍｍａｒｉｚｅｓｔｈｅｔｏｏｌｓａｎｄｓｏｆｔｗａｒｅｓｃｏｍｍｏｎｌｙｕｓｅｄｉｎｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓ，ｐｒｏｖｉｄｅｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓｒａｐｉｄｌｙｔｏｓｅｌｅｃｔｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｓ，ａｎｄｏｆｆｅｒｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｔｏｒｅｖｅａｌｔｈｅｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｂｅｈｉｎｄｔｈｅｄａｔａ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ ｍａｃｒｏｇｅｎｏｍｅ；ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ；ａｓｓｅｍｂｌｙ；ｂｉｎｎｉｎｇ；ｇｅｎｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌａｎｎｏｔａｔｉｏｎ 微生物主要包括细菌、真菌、古生菌和原虫等，是生态系统中不可缺少的一部分。
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F）组间差异显著性分析
第二天
上午
基于shotgun测序的宏基因组数据分析技术
一、WGS测序分染序列去除
4序列整合和分选
5 NR-BLAST和MEGAN分析
6序列拼接和基因预测注释
7循环处理
二、经常使用的数据资源和工具（重点）
1 NR/MG-RAST和reference
2 RAPSearch和alignment
3 MEGAN和classification
4 SOAP-denovo和assembly
5 BБайду номын сангаасA/inGAP和mapping
三、数据统计与结果展示（重点）
1测序量和拼接效率
2从比对文件中提取信息
3物种/功能分类和组成
3、两种宏基因组研究的策略
4、宏基因组数据分析中的挑战
5、数据分析过程中的编程简介
QIIME在宏基因组分析中的应用（上机操作）
1．linux常用命令使用和上机操作
2、单样品物种多样性分析
A）序列聚类OTUs（Operational Taxonomic Units）
B）测序深度判定（Rarefaction Curve）
C）物种多样性及丰度分析（Relative Abundances）
3、多样品物种多样性分析，包括以下内容：
A）多样品OTUs比较（OUT Heatmap、Venn图）
B）多样品相似度比对（UPGMA聚类分析）
C）多样品群落构成比较分析（柱状图）
D）Weighted PCA（Principal Component Analysis）分析
2.基因组拼接组装算法原理和流程
3.宏基因组拼接的特点及难点
4.基于非拼接的宏基因组研究策略
5.上机操作，演示SOAPdenovo2, MetaIDBA，SPAdes等软件的使用
【注】以上课程信息实际上课为准
Q：三四九八四四八八五零
张老师壹八六壹八二九五七六七(微信同号)
宏基因组数据分析
主办单位：中国生物工程学会计算生物学与生物信息学专委会
承办单位：北京市计算中心
举办地：北京，北京市海淀区丰贤中路7号北科产业3号楼
时间：每年会举办2-3期，具体时间请与下方微信/QQ咨询
日期
授课题目
授课内容
第一天
宏基因学研究的发展和挑战
1、宏基因组研究的发展历史
2、典型的宏基因组研究及应用
4群落结构多样性
5聚类和相关性
6其它……
四、WGS测序分析的典型案例
1人类微生物组计划-HMP
2地球微生物组计划-EMP
3反刍动物胃宏基因组
4环境病毒组和噬菌体
5从相关案例看WGS的优势
五、一些工具的操作演示（上机）
第二天
下午
宏基因组研究的难点：宏基因组拼接\非拼接策略的数据分析
1.宏基因组拼接必要性