<progress id="ispl5"><tt id="ispl5"></tt></progress>
  • <acronym id="ispl5"><label id="ispl5"></label></acronym>

    <object id="ispl5"></object>
      <td id="ispl5"></td>
      1. 新聞資訊

        微生物多樣性“全新”升級——“ASV”質的飛躍

        2023-05-23
        中科新生命
        2785
        微生物多樣性

        近年來,微生物群落的組成和多樣性研究逐漸成為農業及醫學科研熱點,越來越多的研究開始致力將微生物多樣性作為基礎研究。因此,微生物多樣性的數據分析也被越來越多的研究者所關注和學習。為助力廣大微生物領域的科研工作者,中科新生命《微生物多樣性v2.0》全新起航,接下來,讓我們一睹新流程的獨特風采吧。

         

         

        QIIME2替代QIIME1

        特征提取更新換代

        01

        “ASV”對“OTU”的替代。OTU是以序列之間的相似度為閾值(一般選擇97%)劃分為操作分類單元。一段時間內被認為是擴增子測序聚類方法的“金標準”。

        DADA2于2016年發表在Nature methods,發表之初即為通過降噪得到不含擴增與測序錯誤,不含嵌合體的生物學序列,其聚類相當于100%相似度進行聚類。

        02

        QIIME2的可重復分析且可擴展插件的理念成為擴增子分析首選平臺。

        03

        基于機器學習的物種注釋方法。QIIME2中使用Naive Bayes分類的classify-sklearn算法,可以最大程度上確保注釋結果的可靠、準確。在分類器的運行性能方面,隨著目標序列數的增加,注釋分析的運算時間優于Vsearch、BLAST等方法;且當參考序列數據庫增大時,注釋分析的運算時間又優于RDP、SortMeRnA等方法。

        QIIME2替代QIIME1

         

         

        Database升級

        提高樣本的物種注釋率

        01

        16S/18S數據庫:silva138(https://www.arb-silva.de/)。silva數據主要來源于EMBL-EBI/ENA,命名源自于EMBL的公布編號(release number)。silva每年根據EMBL數據庫的更新頻率進行更新。silva數據庫收錄全面、更新比較及時,是目前高通量測序常用的16S分析參考數據庫之一。

        02

        ITS數據庫:UNITE(https://unite.ut.ee)。Unite是目前真菌ITS整理最全面的數據庫。它的目標是形成正式的真菌條形碼-核糖體內部轉錄間隔區(ITS)區域-并提供所有~1,000,000公共真菌ITS參考序列。

         

         

        PICRUSt2進行功能注釋

        16s/18s功能預測新利器

        PICRUSt2(Phylogenetic Investigation of Communities by Reconstruction of Unobserved States)是基于群落標記基因序列豐度預測菌群功能豐度的軟件,諸如KEGG同源基因,COG同源蛋白簇。相對PICRUSt1,PICRUSt2進行了以下提升:

        01

        參考基因組數據庫比初代擴大了近10倍,使功能預測信息更加全面,較大提高了預測精度。

        PICRUSt2進行功能注釋

        數據庫規模

        02

        貼近實際環境的預測設置。

        PICRUSt2通過將OTU/ASV序列輸入至16S參考序列進化樹中進行基因家族拷貝數預測,而參考序列進化樹可根據不同樣本類型(如腸道微生物、土壤微生物等)自定義特定環境的參考數據庫。

        03

        使用Castor隱藏狀態預測算法,同時使用MinPath推斷代謝通路,使得預測更嚴謹。

        PICRUSt2功能預測模塊,包括MetaCyc(https://metacyc.org/)、KEGG(https://www.kegg.jp/)、COG (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/COG/)、Pfam(http://pfam.xfam.org/)和TIGRFAM (http://tigrfams.jcvi.org/cgi-bin/index.cgi)。

        PICRUSt2算法邏輯圖

        PICRUSt2算法邏輯圖

         

         

        FUNGuild

        真菌ITS到功能分類“神器”

        我們使用FUNGuild數據庫,完成真菌ITS從特征序列到功能注釋的跨越。其涵蓋了超過12000個真菌的功能注釋信息。根據營養方式分為三類:

        01

        病理營養型(pathotroph)—— 通過損害宿主細胞而獲取營養(包括吞噬型真菌phagotrophs);

        02

        共生影響型(symbiotroph)——通過與宿主細胞交換資源來獲取營養;

        03

        腐生營養型(saprotroph)——通過降解死亡的宿主細胞來獲取營養。

        FUNGuild預測結果

        FUNGuild預測結果

         

         

        多種距離算法“加持”

        差異分析更加豐富

        01

        同步使用Weighted Unifrac/Unweighted Unifrac/Bray Curtis三種距離矩陣做Beta多樣性分析和可視化統計分析

        基于三種距離算法的差異分析

        基于三種距離算法的差異分析

        02

        STAMP分析不同組間“各層級”菌群豐度差異(2組及多組)

        STAMP分析結果

        STAMP分析結果

        03

        LEfSe 基于LDA算法計算不同組間菌群豐度差異——不同維度豐度差異

        LEfSe分析結果

        LEfSe分析結果

         

         

        中科新生命《微生物多樣性v2.0》,全流程QIIME2分析,內容包括 ASVs分析及物種注釋、α-多樣性、β-多樣性、物種差異與標志物種分析、組間群落結構差異顯著性檢驗、環境因子關聯分析以及功能預測等,技術路線如下:

         

         

        中科優品推薦

        【中科新生命】建立了完整的多組學服務平臺,通過多組學生物信息學報告的剖析和引導,能夠幫助老師們從龐大而又復雜的多組學數據中迅速理出線索,充分利用好組學大數據帶來的系統生物學信息。聯合分析限時免費體驗中,誠邀您來體驗。

        【中科新生命】建立了完整的多組學服務平臺,通過多組學生物信息學報告的剖析和引導,能夠幫助老師們從龐大而又復雜的多組學數據中迅速理出線索,充分利用好組學大數據帶來的系統生物學信息。聯合分析限時免費體驗中,誠邀您來體驗。

         

         

        <progress id="ispl5"><tt id="ispl5"></tt></progress>
      2. <acronym id="ispl5"><label id="ispl5"></label></acronym>

        <object id="ispl5"></object>
          <td id="ispl5"></td>
          1. 新世界动漫网站,老光棍在线观看完整版,在线观看717电视网,日本同人漫画网