基于测序的微生物多样性分析总结
微生物实验工作总结5篇
微生物实验工作总结5篇篇1一、引言在过去的一段时间里，我参与了多项微生物实验项目，这些项目涵盖了多个领域，包括医学、农业和环境保护等。
通过这些实验，我不仅积累了丰富的实践经验，还对微生物的多样性和应用有了更深入的了解。
本文将对我参与的微生物实验项目进行总结，并阐述我的工作心得和收获。
二、实验项目概述1. 医学领域：我参与了一项关于病原微生物的研究项目，旨在探索某种新型病毒的基因组结构及其致病机制。
通过基因测序和生物信息学分析，我们成功揭示了该病毒的遗传特征，为后续的疫苗研发提供了重要依据。
2. 农业领域：我还参与了一项关于植物病害的研究项目，通过分离和鉴定植物病原菌，我们筛选出了一批具有较强致病力的菌株，并对其致病机制进行了深入研究，为农业生产中的病害防治提供了科学依据。
3. 环境保护领域：此外，我还参与了一项关于环境微生物的研究项目，通过富集和分离环境中的微生物，我们筛选出了一批能够高效降解有机污染物的菌株，并对其降解机制进行了研究，为环境保护提供了新的技术手段。
三、工作心得与收获1. 实验技能的提升：通过参与这些微生物实验项目，我不仅掌握了多种实验技能，如微生物培养、分离、鉴定和基因测序等，还熟悉了相关实验仪器的操作和维护。
这些技能的提升为我的后续工作奠定了坚实的基础。
2. 对微生物的深入理解：通过实验和研究，我对微生物的多样性和应用有了更深入的了解。
微生物在各个领域都有着广泛的应用价值，如医学、农业和环境保护等。
同时，我也意识到了微生物的潜在风险和挑战，如病原微生物的传播和污染等。
因此，在未来的工作中，我会更加注重微生物的安全管理和风险控制。
3. 团队合作与沟通能力：微生物实验项目通常需要多人协作完成，这锻炼了我的团队合作和沟通能力。
在与团队成员的交流中，我学会了倾听他人的意见和建议，并善于将自己的想法与团队目标相结合。
这种团队合作的精神不仅提高了实验效率和质量，还增强了我的团队协作能力和凝聚力。
2024年微生物总结范本
2024年微生物总结范本____年微生物总结20年代是微生物学研究的一个重要时期。
随着科技的不断进步和创新，我们对微生物的了解和研究也取得了重大突破。
本文将对____年微生物学领域的新发现和进展进行总结。
一、微生物多样性的研究在过去的几年中，对微生物多样性的研究取得了重大进展。
随着高通量测序技术的快速发展，我们能够更全面地了解微生物群落的组成和功能。
____年，人们对各种环境中的微生物群落进行了详细的研究，包括土壤、水体、动物肠道等。
这些研究揭示了微生物的多样性和功能在维持生态系统平衡和健康方面的重要性。
二、特殊微生物的发现随着对微生物多样性的研究，越来越多的特殊微生物被发现。
____年，我们发现了一种在极端环境中生存的新型细菌。
这种细菌能够在高温、高压、低氧等恶劣环境下生存，并具有独特的代谢特征和抗逆能力。
这些特殊微生物的研究不仅有助于我们了解生命的极限，还可能为人类提供新的应用和治疗途径。
三、微生物与人类健康的关系微生物与人类健康的关系一直是微生物学研究的热点领域。
____年，我们对微生物与人类健康关系的研究取得了重要进展。
首先，我们发现了更多与肠道微生物相关的疾病风险基因。
这些发现有助于我们预测和干预与肠道微生物相关的疾病，如肠炎、自身免疫性疾病等。
同时，微生物组移植作为治疗严重肠道疾病的方法也得到了进一步发展和应用。
此外，我们还发现微生物与免疫系统之间的互动机制。
通过研究微生物与免疫系统之间的相互作用，我们得以了解为什么一些人对感染易感，而另一些人对感染具有抗体。
这些研究为预防和治疗感染性疾病提供了新的思路和方法。
四、微生物技术的应用微生物技术在农业、食品工业、环境保护等领域的应用也取得了较大进展。
____年，我们发展了一种利用微生物来解决污水处理问题的新技术。
这种技术可高效地降解有机废物、去除重金属等污染物，有助于减少环境污染和改善水质。
此外，我们还研发了一种利用微生物产生生物柴油的新技术。
微生物多样性（扩增子或16SrDNA测序）分析报告解析-α多样性分析
微⽣物多样性（扩增⼦或16SrDNA测序）分析报告解析-α多样性分析微⽣物多样性（扩增⼦/16S rDNA测序）分析报告内容解析——α多样性分析主要内容α多样性指数分析内容及意义1α多样性分析在论⽂中的描述201α多样性指数分析内容及意义a)群落⽣态学中研究微⽣物多样性，通过单样品的多样性分析（α[Alpha]多样性）可以反映微⽣物群落的丰度和多样性，包括⼀系列统计学分析指数估计环境群落的物种丰度和多样性。
b)α多样性指分析主要包括：①菌群丰度（Community richness）指数计算：Chao、Ace指数；②菌群多样性（Community diversity）指数计算：Shannon、Simpson指数。
——获得指数计算汇总表格。
c)α多样性可视化分析图（来源：指数分析汇总表）：稀释性曲线（Rarefraction Curve）；Shannon-Wiener曲线；Rank-Abundance曲线；Specaccum曲线02α多样性分析在论⽂中的描述a)稀释性曲线和Shannon-Wiener曲线结合使⽤：例如1：Shannon and Rarefaction analysis showed that,although new phylotypes can be obtained by additional sequencing,most of the gut microbial diversity in each sample was captured with the current sequencing depth.After rarefying the sequencing depth among all the samples using bootstrap (XX,XXX reads per sample),Shannon diversity index and rarefaction OTU estimates were calculated. There was no significant difference in the richness(as indicated by rarefaction OTU estimates)and diversity between Group A and Group B in this study.如有显著差异：while Group B significantly reduced both the richness and diversity of the microbiota(P<0.05OR Show in fig.)a)稀释性曲线和Shannon-Wiener曲线结合使⽤：例如2：The richness of oral bacterial communities in three oral habitats of periodontitis patients and the control cohort were estimated by rarefaction and Chao1,and diversity was estimated by Shannon diversity index and Simpson diversity.The shape of the rarefaction curves indicated new phylotypes would be expected with additional sequencing.However,the Shannon diversity index curves of all samples reached plateaus with the current sequencing,suggesting that most diversity had already been captured.b)Rank-abundance曲线：例如1：Rank-abundance curves reflect the fact that a few dominant phylotypes comprise the major proportion of the A communities whereas a more even community is seen in XXX.例如2：Bacterial communities were also similar in their structure, exhibiting comparable trends for both rank frequency and abundance across the soils sampledc)物种累积曲线：例如：According to the sample number and species OTUs,we calculated the species accumulation curve of all participants.In this study,the curve had reached a plateau,and the species had no more obvious increase as the sample number increased,which indicated that the sample volume in our study was relatively large enough to reflect the species richness.d)α多样性指数⽐较：例如：We compared theα-diversity of microbiota between XX and XX samples using the chao1,ACE,observed species,Shannon and Simpson index, and found that all five indexes showed significant difference(P=XXX,XXX, XXX,XXX,and XXX,respectively).The XXX samples had a significantly higherα-diversity.温馨提⽰：⽂章写作时，使⽤α多样性指数种类和⽅式，需根据⽂章表述需求进⾏选择，因此，α多样性指数的差异分析需根据提供的α多样指数汇总表⾃⾏完成。
环境微生物群落的多样性分析
环境微生物群落的多样性分析随着环境污染和生态系统破坏的日益严重，对环境微生物多样性的研究越来越重要。
环境微生物是指分布在土壤、水体、空气、植物、动物等各种生物环境中的微生物。
微生物虽然体积小，但数量极为庞大，且扮演着重要的生态角色。
微生物的多样性更是环境的基本性质之一，其研究不仅有助于揭示自然生态系统的物质循环、能量转化和污染治理等过程，还可以促进人类对微生物的生物技术应用和开发。
环境微生物群落指的是同一生态系统中或者同一环境中的所有微生物，它们在数量和种类上具有特定的分布和组成模式。
微生物群落的多样性通常指的是微生物物种的丰富度和均匀度等指标。
这些指标能够有效地反映微生物群落在环境中的稳定性、抗干扰能力、对污染物的适应能力以及生态功能的差异。
因此，对环境微生物群落多样性的研究有助于科学评估环境质量，指导环境保护和生态修复工作的实施。
微生物群落多样性的评估方法主要有两种：基于文化的传统方法和基于高通量测序的现代方法。
由于微生物群落数量庞大，许多微生物在实验室环境下无法被培养或成活。
因此，文化法只能分离到微生物群落的一小部分，并且很难反映生态系统的真实状况。
而现代高通量测序技术则能够快速、准确地揭示微生物群落的组成和多样性。
通过基于高通量测序技术的微生物群落多样性分析，我们可以在无需培养和纯化大量微生物的前提下，获得全面的微生物多样性信息，有效地提高了微生物群落的检测灵敏度、多样性鉴定能力和数据分析精度。
目前，高通量测序技术已经成为微生物群落多样性研究的主流技术之一。
对于微生物群落多样性的分析，主要包括群落参数、多样性指数和聚类分析等。
其中，群落参数指的是微生物群落的物种丰富度、物种均匀度、物种相对丰度、共存特异性等指标，可以客观反映微生物群落的基本特征。
多样性指数则是对群落多样性的综合评价指标，常用的有Shannon多样性指数、Simpson多样性指数、Evenness指数等，这些指标可以反映微生物群落的物种丰富度和均匀度等信息。
基于16SrRNA测序技术的微生物组多样性分析研究
基于16SrRNA测序技术的微生物组多样性分析研究第一章入门概述在微生物学领域，了解微生物组的多样性和组成的重要性越来越受到关注。
通过对微生物组中微生物物种的鉴定和数量的测定，能够帮助我们了解微生物在不同环境中的生态功能及其对宿主的影响。
而基于16SrRNA测序技术的微生物组研究，可以直接从微生物的遗传信息入手，不但速度快、准确性高，而且可以在不同层次上研究微生物组的多样性。
本文主要介绍基于16SrRNA测序技术的微生物组多样性分析研究的基本原理、方法以及相应的应用。
第二章基本原理16S rRNA是所有细菌和古菌都具备的一种RNA，位于小亚基的30S核糖体亚基上。
其序列具有高度的起始和终止保守性，而在两端之间则存在一定的变异性。
早期16S rRNA序列的研究表明，它的高度保守性和存在变异性的特点可以用来鉴定不同的细菌和古菌，从而对微生物的分类、系统发育和进化关系进行研究。
近年来，随着高通量测序技术的不断发展，人们开始采用基于16SrRNA的高通量测序技术来研究微生物组的多样性和组成。
基于16SrRNA测序技术的微生物组研究，主要基于对微生物16SrRNA基因序列的测序和分析。
这种技术可以通过对不同体系样本中的微生物16SrRNA基因进行PCR扩增，获得大量的16SrRNA序列信息，从而对微生物组的多样性和组成进行深入研究。
第三章方法流程基于16SrRNA测序技术的微生物组分析方法主要包括样品采集、总DNA提取、16SrRNA基因的PCR扩增、高通量测序、序列质量控制、OTU聚类、分类学注释和多样性分析等若干步骤。
1. 样品采集微生物组研究的第一步是采集样品。
不同的研究目的和需要不同的样品类型，快速、高效、准确的样品采集对于后续的研究至关重要。
对于土样等环境样品，我们应该考虑样品中微生物细胞在不同深度的分布情况，采集不同深度的样品，尽可能地覆盖样品中的全部微生物种群。
对于丰富样品，如粪便、口腔、皮肤表面等，我们需要考虑样品中微生物群落在患者或者宿主的年龄、性别、健康状态等方面差异，采集不同个体的样品进行相应比较。
基于高通量测序技术分析牛栏山大曲微生物多样性
基于高通量测序技术分析牛栏山大曲微生物多样性王勇，周森，魏金旺**(北京顺鑫农业股份有限公司牛栏山酒厂，北京101301)摘要:为了探究牛栏山大曲的微生物菌群结构，为制曲工艺及成品曲质量评估提供理论依据，该研究采用高通量测序方法对牛栏山低温大曲原核16SrDNAV3/V4区和真核ITS1区进行微生物多样性分析。
研究结果表明，从牛栏山大曲中共获得358种原核操作分 类单元(OTU )，乳酸菌类群是大曲中主体原核生物，维斯氏菌（WeisseUa confuse )、耐酸乳杆菌(LactobaciUus acetotoiera^s )和戊糖片 球菌 CPedfococcuspentosaceus )分别占大曲总OTU 的22.68%、16.54%和9.84%，同时大曲中高温放线菌(Kroppenstedtia ebumea )可占 14.78%；而真核多样性较低，仅获得69种OTU ，扣囊覆膜酵母(Saccharomycopsis _fi bu%era )和库氏毕赤酵母CPichia _k ud ri avzevii )是主体真核微生物，其余真核微生物含量较低;综上得出，牛栏山大曲中原核微生物多样性要远高于真核微生物，且大曲主体微生物较为 明显。
关键词:大曲;高通量测序;微生物;多样性中图分类号：Q93.3文章编号：0254-5071 (2019)02-0058-04 doi:10.11882/j.issn.0254-5071.2019.02.012引文格式:王勇，周森，魏金旺.基于高通量测序技术分析牛栏山大曲微生物多样性[J].中国酿造，2019,38(2):58-61.Analysis of m icrobial diversity of N iulanshan Daqu based on high-throughput sequencing technologyW ANG Yong, ZHOU Sen, WEI Jinwang*(Niulanshan Winery，Beijing Shunxin Agriculture Co.，Ltd.，Beijing 101301，China)Abstract ： In order to explore the microbial flora structure of Niulanshan Daqu and provide theoretical basis for Daqu process and quality assessment, the microbial diversity of prokaryotic 16S rDNA V3/V4 and eukaryotic ITS1 of medium and low temperature Daqu was analyzed using high- throughput sequencing. The results showed that 358 prokaryotic OTUs were obtained i^om Niulanshan Daqu, and the lactic acid bacteria group was the main prokaryotic microorganism of Daqu. Weissella confuse, Lactobacillus acetotolerans and Pediococcuspentosaceus accounted for 22.68%, 16.54% and 9.84% of the total OTU of Daqu, respectively. At the same time, Kroppenstedtia eburnea accounted for 14.78%; while the diversity of eukaryotic microorganism was low, only 69 OTUs were obtained. Saccharomycopsis fibuligera and Pichia kudriavzevii were the main eukaryotic microorganisms, and the rest of the eukaryotic microorganism contents were low. In summary, the diversity of prokaryotic microorganisms in Niulanshan Daqu was much higher than the eukaryotic microorganisms, and the main microorganism of Daqu was obvious.Key words ： Daqu; high-throughput sequencing; microorganism; diversity牛栏山二锅头属于清香型白酒，凭借清香纯正、口味 甘冽、酒体醇厚等特点，逐渐成为我国北方清香型的代表 性白酒之一，在国内具有较高的知名度[1-2]。
基于第三代测序技术的微生物群落多样性分析
基于第三代测序技术的微生物群落多样性分析第一节：引言随着科技的不断发展，生物学领域也得到了极大的发展，某些生物的研究也得到了极大的深化，比如微生物。
在这场科技革命的浪潮中，测序技术成为促进生物学突破的重要工具。
基因组学研究最初开展时，Sanger测序技术曾是研究人员使用的主要技术。
然而，由于Sanger技术的不足，对于复杂样本的分析，第三代测序技术应运而生。
本文将主要介绍基于第三代测序技术的微生物群落多样性分析。
第二节：微生物群落多样性分析微生物的多样性丰富且分布广泛，具有重要的生态和生物技术意义。
微生物群落多样性分析旨在研究不同微生物种类在不同环境下的存在情况以及相互关系。
该技术通常包括测定微生物样本中微生物数量的相对丰度、物种丰度和群落特征等多个方面。
微生物群落的多样性分析包括了基于Sanger测序和第三代测序技术的两个时期。
第三代测序技术由于其出色的测序产量和速度在微生物群落多样性分析方面的应用被广泛研究和应用。
第三节：微生物群落多样性分析技术比较基于第三代测序技术的微生物群落多样性分析方法包括宏基因组学分析和全基因组测序。
而与之不同的第二代测序技术主要使用16S rRNA基因序列或ITS序列进行分析。
具体地说，第二代测序技术需要将宏基因组或全基因组PCR扩增后的产物进行测序，研究宏基因组或全基因组各部分对应的序列，最后根据相对序列数量得出各物种丰度和群落特征。
而基于第三代测序技术的微生物群落多样性分析方法可以直接对宏基因组或全基因组进行测序，从而更为准确地确定各物种的丰度和群落特征。
第四节：微生物群落多样性分析技术优缺点分析与传统的第二代测序技术相比，基于第三代测序技术的微生物群落多样性分析方法具有更多的优点，例如快速的测序速度、更高的覆盖度和更高的准确性。
此外，通过第三代测序技术，还可以对微生物群落在个体和种群水平的差异进行深入研究。
尽管这种技术已经突破了一些技术上的局限，但第三代测序的成本以及分析与解释数据的复杂性仍需要进一步降低，以便更好地推广和应用。
基于高通量测序技术的水生环境微生物多样性研究
基于高通量测序技术的水生环境微生物多样性研究随着科学技术的不断进步，高通量测序技术在生物学领域的应用越来越广泛。
其中，应用于水生环境微生物多样性研究的高通量测序技术尤为重要。
本文将重点讨论基于高通量测序技术的水生环境微生物多样性研究的相关内容。
1. 研究背景水生环境是地球上最重要的生态系统之一，其中微生物是水生生态系统中最为丰富多样的生物群体。
水生环境微生物的多样性研究对于理解生态系统的结构和功能、生物地理学、气候变化等具有重要意义。
2. 高通量测序技术的原理高通量测序技术是一种快速、高效的DNA测序技术，其原理主要包括DNA样本的提取、文库构建、测序、数据分析等步骤。
目前较常用的高通量测序技术有 Illumina HiSeq X Ten、Ion Torrent PGM等。
这些技术拥有高通量、高准确性和较低的成本，逐渐取代了传统的Sanger测序方法。
3. 特点和优势基于高通量测序技术的水生环境微生物多样性研究具有以下特点和优势：(1) 高通量：高通量测序技术可以同时对大量的DNA样本进行测序，可以得到更为全面和准确的微生物多样性信息。
(2) 高准确性：高通量测序技术的测序错误率相对较低，能够提供更为精确的数据支持。
(3) 更广泛的应用：高通量测序技术不仅可以研究细菌和真菌等微生物的多样性，还可以分析病毒、原生动物等微生物组成。
(4) 数据信息量大：高通量测序技术可以产生大量的DNA序列数据，进一步促进微生物多样性的研究。
4. 应用案例(1) 水体环境微生物多样性研究：通过高通量测序技术，可以对水体中微生物的种类和数量进行更全面、准确的研究。
研究发现，不同季节和环境因素对水体微生物组成有着显著影响，从而有助于了解水体生态系统的演变和变化趋势。
(2) 水田土壤微生物多样性研究：通过高通量测序技术，可以揭示水田土壤中微生物的多样性及其对水稻生长、产量等的影响。
研究结果显示，水田土壤微生物的多样性与水稻生长状况和土壤肥力密切相关，为提高农作物产量和生态环境保护提供科学依据。
基于高通量测序技术的微生物群落多样性和组成分析
基于高通量测序技术的微生物群落多样性和组成分析高通量测序技术，也被称为Next-generation Sequencing，简称NGS，是一种基于多重并行测序的技术。
当今，NGS技术已经成为微生物群落多样性和组成分析的核心方法。
为了更好地理解NGS技术在微生物群落中的应用，本文将从微生物群落的定义入手，逐步介绍NGS技术并探讨其在微生物群落中的应用。
一、微生物群落的定义微生物群落是指生态系统中的一组微生物集合，包括细菌、真菌、病毒、古菌等，并与环境中其他生物和非生物因素相互作用。
微生物群落丰富多样，与宿主生物的代谢和生理过程直接相关。
微生物群落可被分为多个层级（如种、属、科等），每个层级包括多种微生物的成员，同时也存在竞争、合作和利用等多种关系。
二、NGS技术的介绍NGS技术是第三代测序技术的代表。
相对于第二代测序技术（Sanger测序技术）的单基因测序，NGS技术是一种基于并行测序的高通量测序技术，因其测序速度快、效率高，迅速被广泛应用于生命科学、医学、农业和环境等领域。
NGS技术的工作原理是：将DNA或RNA片段打断，加上指定引物扩增，并在大规模并行的反应中进行测序。
目前，NGS技术主要可以分为Illumina测序和Ion Torrent测序两种。
三、NGS技术在微生物群落中的应用NGS技术在生态学中的应用越来越广泛，其中在微生物群落多样性和组成分析方面得到了广泛的应用。
NGS技术在微生物群落分析中的优缺点如下：（1）优点高通量测序技术可以快速而准确地获取微生物群落的基因信息和代表性序列，尤其是对于那些难以被检测或难以被培养的微生物。
同时，NGS技术的高度并行性和灵活性可以在一个样本中同时检测多个微生物群落，有效提高了宏观微生物遗传学研究的效率和范围。
此外，NGS技术还可以识别微生物群落中的代谢和功能，这为微生物的分离和纯化提供了良好的材料基础。
（2）缺点与其他技术相比，NGS技术的成本更高，这也是目前阻碍其广泛应用的一个瓶颈。
基于16S rRNA和宏基因组高通量测序的微生物多样性研究共3篇
基于16S rRNA和宏基因组高通量测序的微生物多样性研究共3篇基于16S rRNA和宏基因组高通量测序的微生物多样性研究1微生物多样性是生态学和环境科学中的一个重要研究领域，而对于微生物多样性的深入研究有助于对于地球生态系统中微生物的生态角色以及生物多样性的维持等问题进行深入探讨。
因此，本文将介绍一种用于分析微生物多样性的技术——基于16S rRNA和宏基因组高通量测序。
首先，我们来介绍一下16S rRNA这一基因。
16S rRNA是原核生物（细菌和古菌）中的16S小亚基的一部分。
这一结构在生物进化过程中相对保守，这意味着不同的物种会在16S rRNA片段中具有不同的序列差异，而这些序列差异可以用来进行物种鉴定和分类。
因此，利用16S rRNA序列可以快速准确地鉴定不同的细菌和古菌种类。
其次，宏基因组测序是指对于微生物群落中所有的基因进行高通量测序，从而可以全面地了解微生物群落的结构和功能特征。
宏基因组测序的优势在于可以同时分析多种微生物种类，包括细菌、古菌、真菌、原虫等，并且检测到微生物群落中新出现或新消失的物种，有助于对于微生物群落的动态变化进行监测。
接下来，我们来谈一谈如何利用这两种技术进行微生物多样性分析。
首先，可以从样品中提取DNA，并将其用聚合酶链式反应（PCR）扩增16S rRNA基因片段。
通过对PCR产物进行测序，可以得到一系列16S rRNA序列。
这些序列可以通过序列比对和物种分析软件进行物种鉴定和分析，从而了解微生物群落中不同物种的存在情况、数量以及相互之间的关系。
同时，宏基因组测序也可以用于微生物多样性研究。
宏基因组测序可以检测到微生物群落中每个细胞的基因组信息，并且可以同时分析多种微生物种类，从而提高其检测微生物多样性的能力。
使用宏基因组测序，可以获得微生物群落中不同基因的信息，包括种群结构、代谢途径、抗生素和毒素代谢等微生物功能信息。
这些信息有助于对于微生物群落在不同环境下的适应性以及对于环境的影响力进行深入探究。
基于测序的微生物多样性分析总结
基于测序的微生物多样性分析总结基于二代高通量测序的环境微生物多样性分析一般认为土壤、海洋、肠道等生态系统中的微生物数量繁多、种类多样。
传统的培养方法只限于对环境样品中极少部分（0.1%-1%）可培养的微生物类群的研究，而变性梯度凝胶电泳（DGGE）、克隆文库等常规的分子生物学方法也因操作复杂、成本高、痕量菌发现困难等因素无法达到深入分析环境微生物多样性的目的。
高通量测序技术的出现，极大的促进了对环境中不可培养微生物以及痕量菌的研究，为环境微生物多样性的研究开启了新的研究热潮。
微生物群落中物种的多样性依然是目前研究的重点。
对群落结构的研究，将有助于了解种群结构的稳定性，进而了解种群内物种间的相互依赖、相互制约的内在联系，为将来构建功能性种群服务。
鉴于微生物群落是一个多物种的集合体，其中高达95%以上的微生物物种无法分离也不能独立培养，拼装出每个独立个体的基因组现在也无法实现，细菌16S 或真菌ITS测序分析依然是现阶段微生物群落多样性和多态性分析的基石。
一、高通量测序背景介绍高通量测序技术，可以一次对几十万到几百万条DNA分子进行序列测定，使得对PCR扩增产物直接进行序列测定成为可能。
极大的促进了对环境中不可培养微生物以及痕量菌的研究，为环境微生物多样性的研究开启了新的研究热潮。
目前高通量测序的主要平台代表有Illumina公司的Solexa基因组分析仪（Illumina Genome Analyzer）、罗氏公司(Roche)的454测序仪（Roch GS FLX sequencer）和ABI的SOLiD测序仪（ABI SOLiD sequencer）。
微生物多样性分析中，以Illumina 及454测序平台应用最为广泛。
二、工作流程1 PCR引物的设计2 PCR扩增条件摸索3琼脂糖凝胶电泳检测结果4 全部样品进行PCR5 PCR产物的凝胶回收及检测6 PCR产物精确定量（Qubit 2.0 ）将纯化后的PCR产物采用微量荧光核酸定量仪进行精确定量（精确到0.1ng/ul）7. 将定量后混匀的DNA样本再次进行磁珠法纯化后，进行高通量测序三、可分析项目1)有效序列数据统计在测序实验中，通常采用多个样品平行测序的方法，即多个样品混合测序。
微生物群落的多样性和生态功能分析
微生物群落的多样性和生态功能分析近年来，微生物群落研究越来越受到科学家们的关注。
微生物群落是一种由微生物组成的生态系统，这些微生物生活在不同的环境中，如土壤、水体、大气等。
微生物群落的多样性对于维护生态系统的平衡和稳定性非常重要，因此，对于微生物群落的多样性和生态功能进行深入的研究具有极其重要的意义。
第一部分多样性分析微生物群落的多样性是指微生物群落中不同种类微生物的数量和种类多样性。
微生物群落的多样性分析主要包括两种方法：一种是基于定性的研究，主要是通过培养方法识别不同种类的微生物，然后在分类学上进行分类；另一种是基于定量的研究，主要是通过高通量测序技术对微生物群落进行基因组分析。
微生物群落的多样性分析通常采用多样性指数，例如Shannon指数、Simpson指数和Chao1指数等。
其中，Shannon指数和Simpson指数可以反映微生物群落中物种的多样性，而Chao1指数可以用于估算群落中未被捕获到的微生物物种数目。
这些指数可以为我们提供微生物群落多样性的全面评估。
多样性研究的结果表明，微生物群落的多样性与环境因素密切相关。
例如，土壤中的微生物群落多样性与土壤有机质含量、pH值、温度和湿度等环境因素密切相关。
水中的微生物群落多样性与水质和流速也有密切关系。
因此，通过对微生物群落的多样性进行分析，可以更好地理解微生物在生态系统中的作用和适应性。
第二部分生态功能分析微生物群落的生态功能研究主要是指微生物在生态系统中的作用和功能。
微生物在生态系统中具有多种作用和功能，包括有益的作用（如有助于分解有机物、提高农作物的营养价值等）和有害的作用（如致病菌引起的疾病等）。
生态功能的研究主要是通过微生物对环境的响应来进行分析。
例如，对于土壤中微生物群落生态功能的研究，可以通过分析微生物参与的生化反应、微生物体积和营养代谢等参数来评估其生态功能。
微生物群落的生态功能研究对于生态系统的维护和改善非常重要。
例如，通过对农业土壤微生物群落的生态功能研究，可以了解微生物在农业生态系统中的作用，有助于优化肥料使用和改进作物种植方式，从而提高农业生产效率。
基因测序技术在生物多样性研究中的优势分析
基因测序技术在生物多样性研究中的优势分析概论生物多样性研究旨在揭示和理解地球上的生命多样性，为保护和管理生物资源提供科学指导。
随着科技的不断进步，基因测序技术的应用为生物多样性研究带来了重大的推动力。
本文将探讨基因测序技术在生物多样性研究中的优势，并分析其在物种识别、物种进化、分子系统学和基因组学等方面的应用。
基因测序技术的优势基因测序技术是一种通过测定DNA序列的方法，可直接揭示生物个体的遗传信息，具有高度精准、高通量、高效率的特点。
相比传统的生物学方法，基因测序技术具有以下优势。
首先，基因测序技术可以提供更加精确和全面的物种识别能力。
通过分析不同物种的基因组DNA序列，我们可以准确地识别物种，包括鉴定微生物、植物和动物等。
而传统的物种识别方法需要通过观察形态特征或特定的生化试剂来进行，无法满足大规模、高通量的需求。
基因测序技术的发展，特别是高通量测序技术的应用，使得物种识别更加准确和快速。
其次，基因测序技术可用于研究物种的进化关系。
通过比较不同物种的基因组DNA序列，我们可以确定它们的共同祖先，并推断它们的进化关系。
基因测序技术能够揭示更多的分子遗传信息，相比传统的分类学和形态学方法，有助于更准确地推断物种的进化历史。
此外，基因测序技术还可以揭示基因突变和选择对物种进化产生的影响，深化我们对生物进化机制的理解。
另外，基因测序技术在分子系统学领域发挥着重要作用。
分子系统学致力于重新构建物种和分类群间的系统发育树，基因测序技术通过获取物种基因组DNA序列，为分子系统学研究提供了强有力的工具。
通过分析多个基因的序列，可以更准确地推断物种分化的时间和方式，帮助我们重新调整物种分类，修正传统分类学的不足。
最后，则基因测序技术也在基因组学研究中发挥着重要的作用。
基因测序技术能够以高通量的方式获取物种的基因组DNA序列，揭示全部或部分基因组的结构和功能。
通过对基因组的测序与比对，我们可以发现不同物种间的功能基因差异，解析基因组的组织结构，并研究基因的变异和表达对物种形态、生理和行为等方面的影响。
微生物多样性(扩增子或16S rDNA测序)分析报告解析-α多样性分析
微生物多样性（扩增子/16S rDNA测序）分析报告内容解析——α多样性分析主要内容α多样性指数分析内容及意义1α多样性分析在论文中的描述201α多样性指数分析内容及意义a)群落生态学中研究微生物多样性，通过单样品的多样性分析（α[Alpha]多样性）可以反映微生物群落的丰度和多样性，包括一系列统计学分析指数估计环境群落的物种丰度和多样性。
b)α多样性指分析主要包括：①菌群丰度（Community richness）指数计算：Chao、Ace指数；②菌群多样性（Community diversity）指数计算：Shannon、Simpson指数。
——获得指数计算汇总表格。
c)α多样性可视化分析图（来源：指数分析汇总表）：稀释性曲线（Rarefraction Curve）；Shannon-Wiener曲线；Rank-Abundance曲线；Specaccum曲线02α多样性分析在论文中的描述a)稀释性曲线和Shannon-Wiener曲线结合使用：例如1：Shannon and Rarefaction analysis showed that,although new phylotypes can be obtained by additional sequencing,most of the gut microbial diversity in each sample was captured with the current sequencing depth.After rarefying the sequencing depth among all the samples using bootstrap (XX,XXX reads per sample),Shannon diversity index and rarefaction OTU estimates were calculated. There was no significant difference in the richness(as indicated by rarefaction OTU estimates)and diversity between Group A and Group B in this study.如有显著差异：while Group B significantly reduced both the richness and diversity of the microbiota(P<0.05OR Show in fig.)a)稀释性曲线和Shannon-Wiener曲线结合使用：例如2：The richness of oral bacterial communities in three oral habitats of periodontitis patients and the control cohort were estimated by rarefaction and Chao1,and diversity was estimated by Shannon diversity index and Simpson diversity.The shape of the rarefaction curves indicated new phylotypes would be expected with additional sequencing.However,the Shannon diversity index curves of all samples reached plateaus with the current sequencing,suggesting that most diversity had already been captured.b)Rank-abundance曲线：例如1：Rank-abundance curves reflect the fact that a few dominant phylotypes comprise the major proportion of the A communities whereas a more even community is seen in XXX.例如2：Bacterial communities were also similar in their structure, exhibiting comparable trends for both rank frequency and abundance across the soils sampledc)物种累积曲线：例如：According to the sample number and species OTUs,we calculated the species accumulation curve of all participants.In this study,the curve had reached a plateau,and the species had no more obvious increase as the sample number increased,which indicated that the sample volume in our study was relatively large enough to reflect the species richness.d)α多样性指数比较：例如：We compared theα-diversity of microbiota between XX and XX samples using the chao1,ACE,observed species,Shannon and Simpson index, and found that all five indexes showed significant difference(P=XXX,XXX, XXX,XXX,and XXX,respectively).The XXX samples had a significantly higherα-diversity.温馨提示：➢文章写作时，使用α多样性指数种类和方式，需根据文章表述需求进行选择，因此，α多样性指数的差异分析需根据提供的α多样指数汇总表自行完成。
微生物群落多样性测序与功能分析
微生物群落多样性测序与功能分析引言：微生物是指以细菌、真菌、原生动物和病毒为代表的微小生物体。
在全球范围内，微生物群落在地球生态系统中占据着举足轻重的地位。
对微生物群落多样性的研究可以深入了解微生物的种类、数量和相互作用，从而推动生物多样性保护、生态系统功能维持以及人类健康等方面的研究。
而微生物群落功能分析则能揭示微生物对环境的适应机制，以及其在生态系统中所扮演的重要角色。
一、微生物群落多样性测序技术微生物群落多样性测序技术是一种基于高通量测序平台的方法，通过从环境样品中提取微生物的DNA或RNA，并进行首段PCR扩增，得到从多个微生物样品中得到DNA或RNA片段文库。
随后，这些文库被测序，最终得到大量的序列数据。
常见的测序技术包括16SrRNA测序和宏基因组测序。
1.16SrRNA测序：16S rRNA是微生物细菌的共有基因，可以用来鉴定和分类微生物种群。
通过16S rRNA测序，可以获得微生物群落的结构信息，包括物种丰度和多样性。
这种测序技术通常使用Illumina MiSeq平台进行。
2.宏基因组测序：宏基因组测序是对整个微生物遗传物质进行测序，包括细菌、真菌、病毒等微生物。
宏基因组测序可以获取微生物群落的整体功能信息，如代谢途径、抗药性等。
这种测序技术常用的平台包括Illumina HiSeq和PacBio Sequel。
二、微生物群落功能分析1.通路预测：通路预测是基于宏基因组测序数据，通过比对已知代谢通路和功能基因数据库，推断微生物群落中微生物的代谢特点。
通路预测可以帮助我们了解微生物群落的能量代谢、有机物降解以及营养循环等功能。
2.基因注释：基因注释是根据微生物基因组测序的序列数据，通过比对到已知功能基因数据库，给出其功能注释。
基因注释可以帮助我们了解微生物群落中各个微生物的功能特点，如荧光蛋白基因、氮循环基因等。
三、微生物群落多样性与功能分析的应用1.生物多样性保护：2.生态系统功能维持：3.人类健康研究：微生物群落多样性与功能分析也对人类健康研究具有重要意义。
应用高通量测序技术分析青藏高原湖水中微生物多样性
应用高通量测序技术分析青藏高原湖水中微生物多样性应用高通量测序技术分析青藏高原湖水中微生物多样性摘要：青藏高原是世界上最大的高原，其湖泊分布广泛，湖泊水体中的微生物多样性对于维持湖泊生态系统的稳定和功能至关重要。
本研究利用高通量测序技术对青藏高原湖泊水体中的微生物多样性进行分析，旨在揭示青藏高原湖泊湖水中微生物群落的组成和功能。
引言：微生物是地球上最早出现的生物之一，其广泛分布在各种环境中，包括淡水湖泊。
微生物群落的多样性对于生态系统的功能和稳定性具有关键作用。
高通量测序技术的引入提供了一种快速、准确和高效的方法来研究微生物多样性。
方法：本研究选择了青藏高原的几个湖泊作为研究对象，采集了湖泊水体样品。
通过高通量测序技术对样品中的微生物进行了16S rRNA基因测序，得到了大量的序列数据。
通过对这些序列数据的分析，可以揭示微生物群落的组成和多样性。
结果：经过测序和分析，我们发现青藏高原湖水中存在着丰富的微生物群落。
在这些群落中，培养的细菌和真菌占主导地位，而古菌和原生动物相对较少。
进一步的研究表明，这些微生物具有广泛的功能，包括碳循环、氮循环、硫循环等生物地球化学过程中的重要作用。
讨论：青藏高原湖水中微生物多样性的研究对于理解生态系统的演化和功能有重要意义。
微生物群落的多样性不仅在维持湖泊生态系统的稳定性方面发挥作用，还对水质的污染和富营养化等现象具有一定的响应和调节能力。
因此，深入研究青藏高原湖水中微生物多样性对于保护和管理这些湖泊具有重要的指导意义。
结论：本研究利用高通量测序技术对青藏高原湖泊湖水中的微生物多样性进行了分析，揭示了湖泊中微生物群落的组成和功能。
结果表明，湖水中存在着丰富的微生物群落，其多样性对于生态系统的功能和稳定性具有重要影响。
这些发现对于保护、管理青藏高原湖泊具有重要意义，并且为进一步研究微生物多样性的影响因素和其在湖泊生态系统中的作用提供了基础。
展望：未来的研究可以进一步深入探讨青藏高原湖泊中微生物多样性与环境因素之间的关系。
基于高通量测序技术分析腐乳自然发酵过程微生物多样性
基于高通量测序技术分析腐乳自然发酵过程微生物多样性石黎琳，牟方婷，李安,张惟广**收稿日期：2020-07-28修回日期：2020-10-12作者简介:石黎琳(1996-)，女，硕士研究生，研究方向为食品发酵°*通讯作者:张惟广(1963-)，男,副教授,4士，向为食品发酵°(西南大学食品科学学院，重庆400715)摘要:采用高通量测序技术对腐乳自然发酵过程中的微生物多样性进行分析。
结果表明，发酵第一阶段，占比较大的细菌门为变形 菌门(Proteobacteria )，细菌属为不动杆菌属&Acinetobact^er )、乳球菌属｛Lactococcus )、假单胞菌属(Pseudo 血o?as ),真菌门为担子菌门(.Basidiomycota)，真菌属为久浩酵母属(Guehomyces )和假丝酵母属(Candida )；发酵第二阶段，占比较大的细菌门为拟杆菌门(Bac-teroidetes )，细菌属为类香味菌属(Myroides )、丛毛单胞菌属(Comamonas )和假单胞菌属(Pseudomonas )，真菌门为担子菌门(Basidiomy-cota )，真菌属为久浩酵母属(Guehomyces )和假丝酵母属(Candida )；发酵第三阶段，占比较大的细菌门为厚壁菌门(Firmicutes )，细属为乳球菌属(Lactococcus )、果胶杆菌属(Pectobacterium )，真菌门为子囊菌门(Ascomycota )，真菌属为链格抱属(Alternaria )、赤霉菌属(GibbereHa) °整个发酵过程中微生物 结构分布变化明显，同阶段主要存在的 属不同，既有 发酵的有益菌属，也有 食品安全的有害属。
关键词:腐乳 发酵;高通量测序;微生物多样性;优势菌属中图分类号:TS214.2文章编号-0254-5071 (2021)02-0144-06doi:10.11882/j.issn.0254-5071.2021.02.028引文格式:石黎琳,牟方婷，李安，等•基 技术 腐乳 发酵过程微生物多[J]•中国酿造，2021，40(2)： 144-149.Analysis of microbial diversity in sufii during natural fermentation using high-througlq )utsequencing technologySHI Lilin, MU Fangting, LI An, ZHANG Weiguang *(College of F ood Science, Southwest University, Chongqing 400715, China)Abstract ： The microbial diversity in sufh during natural fermentation was analyzed by high-throughput sequencing technology. The results showed that atthe first stage of fermentation, the bacterial phylum with larger proportion was Proteobacteria, the bacterial genera were Acinetobacter , Lactococcus andPseudomonas , the fungal phylum was Basidiomycota, and the fungal genera were Guehomyces and Candida . At the second stage of fermentation, the bac terial phylum with larger proportion was Bacteroidetes, bacterial genera were Myroides , Comamonas and Pseudomonas , the fungal phylum was Basidiomy- cota, and the fungal genera were Guehomyces and Candida . At the third stage of fermentation, the bacterial phylum with larger proportion was Firmicutes,the bacterial genera were Lactococcus , Pectobacterium , the fungal phylum was Ascomycota, and the fungal genera were Alternaria and Gibberella . During the whole fermentation process, the microbial community changed significantly, and the dominant genera varied at different stages. There were beneficial genera that contributed to fermentation, and harmful genera that affected food safety.Keywords ： sufu ； natural fermentation; high-throughput sequencing; microbial diversity; dominant genus发酵是世界上一种最古老的食品保存技术之一。
微生物群落多样性测序与功能分析(总结版)
微生物群落多样性测序与功能分析（总结版）微生物群落测序是指对微生物群体进行高通量测序，通过分析测序序列的构成分析特定环境中微生物群体的构成情况或基因的组成以及功能。
借助不同环境下微生物群落的构成差异分析我们可以分析微生物与环境因素或宿主之间的关系，寻找标志性菌群或特定功能的基因。
对微生物群落进行测序包括两类，一类是通过16s rDNA，18s rDNA，ITS区域进行扩增测序分析微生物的群体构成和多样性；还有一类是宏基因组测序，是不经过分离培养微生物，而对所有微生物DNA进行测序，从而分析微生物群落构成，基因构成，挖掘有应用价值的基因资源。
以16s rDNA扩增进行测序分析主要用于微生物群落多样性和构成的分析，目前的生物信息学分析也可以基于16s rDNA的测序对微生物群落的基因构成和代谢途径进行预测分析，大大拓展了我们对于环境微生物的微生态认知。
目前我们根据16s的测序数据可以将微生物群落分类到种（species）（一般只能对部分菌进行种的鉴定），甚至对亚种级别进行分析，几个概念：16S rDNA（或16S rRNA）：16S rRNA 基因是编码原核生物核糖体小亚基的基因，长度约为1542bp，其分子大小适中，突变率小，是细菌系统分类学研究中最常用和最有用的标志。
16S rRNA基因序列包括9个可变区和10个保守区，保守区序列反映了物种间的亲缘关系，而可变区序列则能体现物种间的差异。
16S rRNA基因测序以细菌16S rRNA基因测序为主,核心是研究样品中的物种分类、物种丰度以及系统进化。
OTU：operational taxonomic units (OTUs)在微生物的免培养分析中经常用到，通过提取样品的总基因组DNA，利用16S rRNA或ITS的通用引物进行PCR 扩增，通过测序以后就可以分析样品中的微生物多样性，那怎么区分这些不同的序列呢，这个时候就需要引入operational taxonomic units，一般情况下，如果序列之间，比如不同的16S rRNA序列的相似性高于97%就可以把它定义为一个OTU，每个OTU对应于一个不同的16S rRNA序列，也就是每个OTU对应于一个不同的细菌（微生物）种。
基于测序的微生物多样性研究方法
基于测序的微生物多样性研究方法随着科学技术的发展，人们对微生物的重视越来越高。
微生物虽然微小，但是在自然界中却扮演着非常重要的角色。
微生物有着极高的多样性，不仅在地球上生存，也在生命演化中发挥着重要作用。
因此，对微生物的研究就显得尤为重要。
本篇文章将介绍一种基于测序的微生物多样性研究方法。
一、什么是测序？测序是指通过对DNA或RNA分子进行分析和测序，以获取分子序列的过程。
DNA测序技术是重要的基础生物技术之一，其应用涉及到基因结构和功能研究、新基因发现、分子鉴定、遗传疾病诊断等多个领域。
目前，测序技术的应用范围非常广泛，支持了生命科学和医学的发展。
二、什么是微生物多样性？微生物多样性是指微生物种类、数量、分布和生态功能等方面的多样性。
微生物多样性在维持生态平衡、构造生态系统、发酵生产、食品加工、环境修复等方面发挥着重要作用。
微生物多样性涉及到的微生物有细菌、真菌、病毒、古菌等。
此外，地球上16%的物种是细菌，超过50%的光合作用由细菌完成，这些都表明了微生物多样性所具有的重要性。
三、基于测序的微生物多样性研究方法1. 多样性分析平台针对微生物多样性的研究，全球范围内诞生了许多专业的多样性分析平台。
其中比较知名的有MG-RAST、QIIME、MOTHUR、STAMP等，这些平台可以帮助研究者处理测序数据，分析多样性信息，从而实现对微生物多样性进行深入研究。
2. 样品采集和DNA提取在进行微生物多样性分析前，需要对样品进行采集和DNA提取。
不同的环境会有不同类型的微生物群落，样品采集的过程需要考虑到物种丰度、种群结构的梳理以及重复性。
该步骤的成功与否会直接影响到后续的测序分析。
3. 基因扩增和高通量测序利用PCR进行基因扩增是测序的前置步骤。
通常使用16S rRNA和18S rRNA作为微生物标志基因进行扩增和测序。
在高通量测序技术的基础上，研究者可以对大量的样品进行分析。
通过基因扩增和高通量测序技术，可以取得丰富的微生物多样性数据。
微生物环境基因丰度的多样性分析研究
微生物环境基因丰度的多样性分析研究微生物环境是指人类、动植物、环境中的微生物所构成的生态系统，其中微生物种类多种多样，且在不同环境下存在着不同的基因丰度。
对微生物环境基因丰度的多样性分析研究可以帮助人们更好地理解微生物群落结构和生态功能，从而有助于开发新型微生物资源和保护生态环境。
一、微生物基因丰度的多样性分析技术目前微生物基因丰度的多样性分析主要基于高通量测序技术，如16S rRNA基因测序、完全基因组测序和真核生物转录组测序等。
其中16S rRNA基因测序以其高度保守和广泛分布等特点被广泛应用于微生物群落的构建和比较分析中。
二、微生物基因丰度的多样性分析在环境管理中的应用微生物环境基因丰度的多样性分析在环境管理中的应用十分广泛。
例如，利用这种分析技术，人们可以针对某些病原微生物进行快速鉴定和分类，从而有效预防和控制疾病的传播。
此外，微生物基因丰度的多样性分析还可以用于评价土壤中微生物的生态效应、分析水体中的污染源等，是环境管理的重要工具。
三、微生物群落结构与生态功能的关系微生物群落是由不同种类的微生物组成的，不同微生物的存在和丰度直接影响着微生物群落的结构和生态功能。
例如，某些微生物通过协同作用可以形成一定的生态功能，如生物降解、氮循环和有机物利用等，而某些微生物的过度繁殖则会导致不良后果，如土地沙漠化和水体富营养化等。
四、微生物环境基因丰度的多样性分析在微生物资源开发中的应用微生物资源开发是在微生物群落结构的基础上进行的，微生物环境基因丰度的多样性分析可以帮助人们更好地了解不同微生物之间相互作用的方式，从而有助于发现新型微生物资源并实现其有效利用。
例如，一些具有较高生理代谢活性的微生物已经被用于代替传统合成方法进行抗生素和生物肥料等的开发。
综上，微生物环境基因丰度的多样性分析是微生物生态系统、环境管理和微生物资源开发中必不可少的工具和技术。
它不仅可以帮助人们更好地把握微生物群落的结构和生态特征，还可以促进微生物资源的开发和保护生态环境。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于二代高通量测序的环境微生物多样性分析一般认为土壤、海洋、肠道等生态系统中的微生物数量繁多、种类多样。
传统的培养方法只限于对环境样品中极少部分（0.1%-1%）可培养的微生物类群的研究，而变性梯度凝胶电泳（DGGE）、克隆文库等常规的分子生物学方法也因操作复杂、成本高、痕量菌发现困难等因素无法达到深入分析环境微生物多样性的目的。
高通量测序技术的出现，极大的促进了对环境中不可培养微生物以及痕量菌的研究，为环境微生物多样性的研究开启了新的研究热潮。
微生物群落中物种的多样性依然是目前研究的重点。
对群落结构的研究，将有助于了解种群结构的稳定性，进而了解种群内物种间的相互依赖、相互制约的内在联系，为将来构建功能性种群服务。
鉴于微生物群落是一个多物种的集合体，其中高达95%以上的微生物物种无法分离也不能独立培养，拼装出每个独立个体的基因组现在也无法实现，细菌16S 或真菌ITS测序分析依然是现阶段微生物群落多样性和多态性分析的基石。
一、高通量测序背景介绍高通量测序技术，可以一次对几十万到几百万条DNA分子进行序列测定，使得对PCR扩增产物直接进行序列测定成为可能。
极大的促进了对环境中不可培养微生物以及痕量菌的研究，为环境微生物多样性的研究开启了新的研究热潮。
目前高通量测序的主要平台代表有Illumina公司的Solexa基因组分析仪（Illumina Genome Analyzer）、罗氏公司(Roche)的454测序仪（Roch GS FLX sequencer）和ABI的SOLiD测序仪（ABI SOLiD sequencer）。
微生物多样性分析中，以Illumina 及454测序平台应用最为广泛。
二、工作流程1 PCR引物的设计2 PCR扩增条件摸索3琼脂糖凝胶电泳检测结果4 全部样品进行PCR5 PCR产物的凝胶回收及检测6 PCR产物精确定量（Qubit 2.0 ）将纯化后的PCR产物采用微量荧光核酸定量仪进行精确定量（精确到0.1ng/ul）7. 将定量后混匀的DNA样本再次进行磁珠法纯化后，进行高通量测序三、可分析项目1) 有效序列数据统计在测序实验中，通常采用多个样品平行测序的方法，即多个样品混合测序。
为了能区分样品，各样品中的序列均引入了一段标示其样本来源信息的barcode标签序列。
若所测序列中不含有barcode 标签序列，则无法确定其样本来源，进而导致后续生物信息错误或意义不明。
因此，仅当原始序列中含有完整的barcode 标签序列时，该条序列才被认可为有效序列。
2）优化序列数据统计通常情况下，有效序列可以直接用于后续生物信息学分析。
在实验过程中，测序产物可能含有非特异性扩增片段，利用特异性引物信息可以将其去除；序列中可能含有模糊碱基（ambiguous）、单碱基高重复区（homologous ）以，长度过短的序列(序列长度小于200bp)，及PCR过程中产生的一些嵌合体，将这些序列纳入分析范围会降低分析质量，因此修剪、去除（trim）此部分序列，可得到供精准分析的优化序列。
在数据去除（trim）时，把maxambig=0，axhomop=8，maxlength=200，及其嵌合体序列去掉，并对数据进行统计，得到优化序列的百分率。
3) OTU生成根据序列的相似性，将序列归为多个OTU（操作分类单元），以便后续分析。
OTU （Operational Taxonomic Units）是在系统发生学研究或群体遗传学研究中，为了便于进行分析，人为给某一个分类单元（品系，种，属，分组等）设置的同一标志。
在生物信息分析中，一般来说，测序得到的每一条序列来自一个菌。
要了解一个样品测序结果中的菌种、菌属等数目信息，就需要对序列进行归类操作（cluster）。
通过归类操作，将序列按照彼此的相似性分归为许多小组，一个小组就是一个OTU。
根据客户指定的相似度（96%、97%或者98%），对所有序列进行OTU 划分并进行生物信息统计分析。
OTU 分析主要步骤(1) 提取非重复序列，碱基完全一致序列为重复序列；(2) 与silva 库中的aligned(16S/18S, SSU)核糖体序列比对；(3) Chimeric 序列检测与去除(4) 距离计算与OTU 聚类。
4) 多样性分析（Alpha-diversity）计算菌群丰度（Community richness）的指数有：（1）Chao：是用chao1 算法估计群落中含OTU 数目的指数，chao1 在生态学中常用来估计物种总数，由Chao (1984) 最早提出。
（2）Ace：用来估计群落中含有OTU 数目的指数，由Chao 提出，是生态学中估计物种总数的常用指数之一，与Chao I 的算法不同。
计算菌群多样性（Community diversity）的指数有：（1）Simpson：用来估算样品中微生物的多样性指数之一，由Edward Hugh Simpson (1949) 提出，在生态学中常用来定量的描述一个区域的生物多样性。
Simpson 指数值越大，说明群落多样性越低。
（2）Shannon：用来估算样品中微生物的多样性指数之一。
它与Simpson多样性指数均为常用的反映alpha多样性的指数。
Shannon值越大，说明群落多样性越高。
测序深度指数有：Coverage：是指各样品文库的覆盖率，其数值越高，则样本中序列没有被测出的概率越低。
该指数实际反映了本次测序结果是否代表样本的真实情况。
使用软件：mothur及BioLinker自编程序。
5) 稀释性曲线（Rarefaction curve）稀释性曲线：一般是从样本中随机抽取一定数量的个体，统计出这些个体所代表物种数目，并以个体数与物种数来构建曲线。
它可以用来比较测序数量不同的样本物种的丰富度，也可以用来说明样本的取样大小是否合理。
分析采用对优化序列进行随机抽样的方法，以抽到的序列数与它们所能代表OTU的数目构建稀释性曲线。
稀释性曲线图中，当曲线趋向平坦时，说明取样的数量合理，更多的取样只会产生少量新的OTU，反之则表明继续取样还可能产生较多新的OTU。
因此，通过作稀释性曲线，可以得出样品的取样深度情况。
稀释性曲线分析结果默认是在97%相似性水平下划分OUT并制作各样品的稀疏曲线。
6) 分类学分析（Taxonomy）在之前的分析步骤中，已经将序列按照其自身的碱基组成的相似性，分归到各OTU 中。
在进行分类学分析时，首先，将每一条优质序列都与SILV A（最新版）数据库进行比对，找出其最相近且可信度达80%以上的种属信息。
之后，将每一个OTU 中的所有序列进行类比，找出同一OTU 中的不同序列的最近祖先的种属信息。
最后，将得到的结果记录在表格文件中。
这样做，可以在保留最可能多的信息量的情况下，确保得出信息的准确性。
7) 样本间比较各样品群落结构分析柱状图或者饼状图在某一分类地位上根据各样品中的微生物组成绘制饼图或者柱状图。
8) 全样品相似度分析树状图比较多个样品中OTU组成的差异及各OTU中含有序列的丰度，计算这些样品的相似性，并绘制相似性图谱。
9) 样品OTU分布比较-VENN图统计多个样品中所共有的OTU 数目可以反映环境样品的相似性及重叠情况。
10) Heatmap热图分析Heatmap 可以用颜色变化来反映二维矩阵或表格中的数据信息，它可以直观地将数据值的大小以定义的颜色深浅表示出来。
常根据需要将数据进行聚类，将聚类后的数据表示在heatmap的相似性和差异性。
如在属水平上对样品和OTU 类型（样品所含菌属）进行聚类（依据是不同样品中各OTU 所含序列数越相近，即所含菌属数量越相近，样品间相似性越高），对聚类后各样品中不同OTU（不同菌属）所含序列的丰度作heatmap 图，能够反映出在菌属水平上各样品菌落结构的相似性和差异性。
将指定种属水平上的分类信息分别按照样品和分类进行聚类后作出Heatmap 图，能够反映出所有样品在各分类水平上表现的相似性或者差异性。
11) 组间显著性差异分析（metastats分析）分析多个样品时，如果这些样品分属于两个组，则可以进行Metastats分析。
该分析通过对比两组条件下的多个样品，找出两组中具有显著差异的微生物类型。
结果如下表所示：12) PCA分析(Principal Component Analysis)PCA 分析，即主成分分析，是一种对数据进行简化分析的技术，这种方法可以有效的找出数据中最“主要”的元素和结构，去除噪音和冗余，将原有的复杂数据降维，揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。
它的优点是简单，而且无参数限制，可以方便的应用于各个场合。
我们可以用PCA 来分析不同样品OTU组成的差异，通过方差分解，将多组数据的差异反映在二维坐标图上，坐标轴取能够最大反映方差值的两个特征值。
如样品组成越相似，反映在PCA图中的距离越近。
不同环境间的样品可能表现出分散分布。
PCA 分析可以用来反映不同样品中微生物群落组成的相似性以及影响微生物多样性的主要因素，一般情况下是用来对假设进行验证。
如PCA 可以用来做以下分析：确定环境中的样品是否具有显著不同的微生物群落。
将环境间的差异以图的形式表现出来等。
13) RDA分析利用冗余分析（RDA）可以反映在OTU的水平或者某生物学分类水平上各样品中菌群与环境因子之间关系。
14) UniFrac分析选取一个组的多个样品或者不同组的样品，进行Weighted unifrac PCoA分析或者unweighted unifrac PCoA分析，可以在OTU的水平上反映各样品间或者不同组间微生物群落结构的差异。
15) 进化树分析挑选各样品丰度≥0.1%的OUT的代表序列，构建系统发育树。
16) 微生物种类分级进化树分析以样本所得genus菌种信息为源数据，对其进行微生物的分级进化树分析，图中不同的颜色对应不同的样本，饼图的面积代表序列数目的多少，最后一个级别的饼图代表每个genus水平的序列数目，前一个级别饼图的大小为后面相应物种信息序列数目的汇总，所以级别越高，饼图的面积就会越大。