数据分析是相同的，通过一个简单的课程理解其中的原理，就可以推而广之，延伸到其他类型的数据分析，如扩增子，转录组，单细胞分析等
“工欲善其事必先利其器”，没有自己的分析平台，想分析大数据，那怎么能行。宏基因组数据量极大，前期原始下机的大数据想在自己本本上处理还是有难度的。好在现阶段一般的高校、科研院所、课题组都有自己的服务器，即使没有服务器，也可以租用国内的阿里云、腾讯云等服务。现在分析条件拥有了，如何把服务器变成宏基因组分析的利器呢，这是一个非常复杂的专业问题，在这里你马上可以学到！
在广大粉丝的期待下，《生信宝典》联合《宏基因组》在2019年11月1-3日，北京鼓楼推出《宏基因组分析》专题培训第六期，为大家提供一条走进生信大门的捷径、为同行提供一个宏基因组分析学习和交流的机会、助力学员真正理解分析原理和完成实战分析，独创四段式教学(3天集中授课+自行练习2周+再集中讲解答疑+上课视频回看反复练习)，“教—练—答—用”四个环节统一协调，真正实现独立分析大数据。
在广大粉丝的期待下，《生信宝典》联合《宏基因组》在2020年2月14-16日，北京鼓楼推出《宏基因组分析》专题培训第七期，为大家提供一条走进生信大门的捷径、为同行提供一个宏基因组分析学习和交流的机会、助力学员真正理解分析原理和完成实战分析，独创四段式教学(3天集中授课+自行练习2周+再集中讲解答疑+上课视频回看反复练习)，“教—练—答—用”四个环节统一协调，真正实现独立分析大数据。
16S rRNA扩增子分析和宏基因组测序是研究微生物群落的两种主要的独立方法。近年来，许多研究将这两种方法结合起来使用，但下游的数据分析是分开进行的，在分类和功能上总是产生不一致或冲突的结果。
hello，hello！小伙伴们大家下午好，我是小编豆豆，前段时间给各位分享了一篇跟着NC学扩增子流程，这次再和大家分享一篇根据NC学宏基因组分析流程。
QIIME(Quantitative Insights Into Microbial Ecology)和MOTHUR是引用最多、应用最广泛的软件。它们都可以用来分析原始测序数据生成OTU/丰度表，并进行不同样本的比较。QIIME2于2018年发布，是一个全新设计和重写的QIIME版本。
宏基因组研究涉及的样品广泛，因此样品提取比较困难，且有很强的针对性。这里面为大家推荐国内的 Bio-protocol 精选集。下面是引用里面的简介。
Metagenomics is the study of genetic material recovered directly from environmental samples. The broad field may also be referred to as environmental genomics, ecogenomics or community genomic。
metagenomics， 在希腊语中meta意思是超越的。宏基因组研究的目的是通过对菌种（株）的鉴定，获得真实的多样性数据，功能，协作和进化。宏基因组分析的三个任务是物种分析（它们是谁），功能分析（能干什么，潜力），比较分析（怎么比较它们）。
在过去的十年中，宏基因组测序技术以惊人的速度提供了越来越多的蛋白序列数据，这些数据已被用于各研究领域，如研究肠道微生物群在人类疾病和衰老中的作用。然而，在收集的所有宏基因组序列中，只有一小部分在功能或结构上进行了表征，其中大部分尚未被探索。近日《Computational and Structural Biotechnology Journal》发表了一篇Mini review，回顾了宏基因组数据如何被用于蛋白质结构预测和蛋白质发现。
计划的下一个QIIME 2版本计划于2023年2月发布（QIIME2 2023.12）。
2021年2月，来自美国、荷兰、中国、挪威的多国研究团队在《Current Opinion in Biotechnology》发表综述，回顾了从宏基因组学的应用中收集到的关于微生物生命的新见解，以及促进探索复杂微生物群落多样性和功能的广泛分析工具。
hello，hello！小伙伴们大家下午好，我是小编豆豆，之前小编给大家分享了NC学宏基因组分析流程，今天小编再给大家分享一篇宏基因流程，文章提供完整的分析流程和代码，是一篇学习宏基因组数据分析不错的素材。文章是2023年3月份发表在 npj biofilms and microbiomes，题为：Gut microbiome determines therapeutic effects of OCA on NAFLD by modulating bile acid metabolism。
以上是来自2018年5月的热心肠日报，这篇文章[1]这会拿出来重读是因为，我发现有公司以这篇文章的方法做成了一个肠癌早筛产品，就是前段时间发布的以检测7种菌来进行肠癌早筛的产品。不小心找到了这个公司的专利，结合这篇文章一起学习一下。
基于鸟枪法（Shotgun Sequencing）的高通量测序已经走过 10 多年，在宏基因组领域的应用也超过 10 年，在这 10 多年里，基于二代测序高通量的特性，在宏基因组，16S 测序中已经取得了非常大的进展。然而，二代测序读长短、建库周期长、无法实时测序等技术特点，依然限制了宏基因组数据分析的发展。尤其是读长短，只有不到 2X300bp，比对唯一性差，会造成一对多的比对，并且短读长无法得到好的拼接效果，无法直接从宏基因组中拼接出完整细菌基因组等。而这些技术缺点，通过新一代的纳米孔测序可以很好的解决，纳米孔诸多的优点为宏基因组研究带来了新的突破，下面我们来总结一下 nanopore 测序技术在宏基因组中的应用。
A：首先需要评估一下研究的新颖性，对于创新性较高的研究建议选择领域内顶尖期刊；另外也建议大家了解研究领域内大家较为关注的期刊及其读者群，相比影响因子选择与研究内容匹配的期刊更为重要。此外，投稿开放获取还是传统订阅的期刊也是值得考虑的点。
A：目前暂时没有提供病毒宏基因组测序数据分析的流程，如果您有相关流程，我们也欢迎您递交相关流程至CODEPLOT，以方便后续使用。
基因组拼接一直是整个基因组数据分析中最重要和最核心的工作，因为基因组包含了一个物种全部的遗传信息。得到的基因组越完整，包含的基因组信息也越多，对于后续对整个基因组的功能分析，变异检测都有非常大的帮助。由于基因组本身具有的高度重复序列，多倍体杂合位点，低复杂度区域以及测序错误等诸多条件的影响，基因组拼接一直是一项非常复杂且困难的工作。尤其是基因组重复序列的影响，一直是二代短读长测序最难解决的问题，尽管后来基于二代测序数据开发除了一些辅助拼接方案，例如大片段文库，Optical mapping光学图谱，三位基因组等辅助方案，都无法彻底解决基因组拼接难题。而利用 nanopore 长度长测序，将革命性地解决重复序列对于基因组拼接的影响。
如何跨越摆在生信入门菜鸟面前的三大障碍的。 第一大障碍：透析数据背后的生物学知识，完成从测序数据到生物问题的连接； 我的做法： 通过谷歌百度了解fasta、fastq格式是什么？想必维基百科上的fa
现在数据库升级第二版，更多功能，更多展示 （网络图比下面这个更漂亮，更有生物意义，更有交互性，只是暂时还不能释放 o(╥﹏╥)o）。
3.Centrifuge和Minimap2是处理纳米孔数据的最合适工具，并且可以认为它们是当前的最佳选择;
文章导读：宏基因组研究日益广泛，但其定量分析一直面临很多困难。这篇文章系统的总结了宏基因组流程中影响定量分析的各个方面，尤其是数据的组合性以及样品微生物负荷的变化。这篇文章的亮点在于将对定量分析的干扰细化到不同生态场景的微生物群落，甚至是不同类群，帮助我们深入了解宏基因组数据结构，正确认识下游分析中数量关系的可靠性，避免在研究中做出错误的研究结论（而这些错误结论在以往研究中可能并不罕见）。
MicrobiomeAnalyst 是一个方便易用的宏基因组数据分析网站，它可以使没有生物信息学研究背景的研究人员和临床医生通过可视化界面自由探索微生物组数据，包括数据预处理、统计分析、功能分析以及挖掘公共数据集。
大家好，我叫刘永鑫，来自中国科学院遗传与发育生物学研究所，今天很高兴有这次机会为大家来讲扩增子分析系列课程。我本科学习的是微生物学专业，之后又获得了生物信息学博士学位，在短暂的两年博士后科研工作后，留所任工程师，主要负责宏基因组学的数据分析。在过去的两年工作里，主要参与并发表的文章有10余篇，累积影响因子150多分，其中包括一篇Science和两篇Nature Biotechnology。同时还是宏基因组公众号的创始人，在两年多的时间里，分享了400多篇原创文章，写作量超过200万字，阅读量超过1000多万次。我们接下来让大家一次对自己的研究方向，姓名和单位进行简单自我介绍，方便大家的沟通。 很感谢大家对自己基本情况和研究方向的介绍，这对于我下面课程中和重点的突出很在帮助，也希望同行互相认识，多交流和互相帮助。下面我们开始今天的课程，本次为第2天的第1节课，主要介绍扩增子分析的背景知识，右边这个图是来自2016年一篇Nature Protocol的文章，对微生物组近10年的发展进行了总结，我们可以看到从2010年到2016年我们开始对哪些环境对象进行探索，包括极端环境、植物叶片、白蚁、人类肠道、海洋、永久冻土、以及土壤沉积物的研究，这个领域扩展到了我们所能探索的所有地方。
@kkjtmac - 侥幸感染了“优良”毒株，烧了一晚就退了，后面就是咳嗽流涕，对症支持治疗后最终痊愈。总体感受比普通感冒难受多了，该吃药的时候还得吃，如果不能缓解或者加重还是就近医院就诊治疗吧~
2021年2月，来自复旦大学、清华大学深圳国际研究生院、深圳华大生命科学研究院等多机构科研团队共同在《Microbiome》杂志上发表文章“Characterization of the human skin resistome and identification of two microbiota cutotypes”，揭示中国汉族人群皮肤微生态宏基因组特征，为进一步探索皮肤微生物功能、利用皮肤微生物改善皮肤状态提供了理论基础。
最早接触Kraken2这个软件是在宏基因组，但官网上说其实这个软件也是可以用于16S物种注释的。当时没怎么在意，后面发现有个美国肠道微生物检测公司Thryve是使用这个软件进行物种注释的。最近发现2020年9月的一篇文章是比较了kraken2和qiime2的物种注释结果，详细见宏基因组公众号的文章。
序列拼接也叫做基因组组装，是生物数据分析中最核心的工作。想要从基因组学角度来对一个生物进行研究，那么获得物种的全基因组序列，也就获得了其全部的遗传信息。这个就是序列拼接要完成的工作。
QIIME是微生物组领域最广泛使用的分析流程，2016年起北亚利桑那大学Gregory Caporaso教授开发了QIIME2。
这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。 本杂志开源（GitHub: ShixiangWang/weekly[1]），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。「生信周刊讨论区（语雀）」[2] | 「生信讨论区（Gitter）」[3]
2月23日，国家基因库农业数字化服务平台在国家基因库生命大数据平台（CNGBdb）正式上线，以种质资源为基础，建立“种质→核酸→数据”三位一体的核心种质基因库，提供“存储→测序→分析”整体解决方案，为提高分子育种效率、加大种质资源及数据信息共享力度提供基础支撑。
人类肠道微生物群中已经发现了大量微生物基因组，但由于目前大多数研究中使用的测序深度相对较浅，在个体水平上了解低丰度物种的作用仍具有挑战。为了提高基因组的组装性能，本研究采用了Illumina HiSeq与Pacbio混合、超深度宏基因组测序的方法，从12份粪便样品中重建了宏基因组组装基因组。该方法结合了第二代测序以及第三代测序，提高了肠道中低丰度微生物的测序覆盖率。我们共还原了44个Mb级别scaffolds以及4个完整的环状基因组 (CMAG)，代表了对应物种下的首个环状基因组。此外，从所有样品中共组装出475个高质量的基因组，其中234个为未培养微生物的基因组，并且有24个不存在于任何一个公共数据库中。值得注意的是，有287个和77个基因组分别为每个个体的低丰度和超低丰度的肠道物种。同时，我们的研究结果揭示了个体特异性的基因组特征，包括微生物基因组生长速率、选择压力以及染色体可移动遗传元件的频率。最终，从宏基因组数据中鉴定出数千个染色体外的可移动遗传元件，包括5097个噬菌体和79个新的质粒基因组。总的来说，本研究方法为从个体水平上对人类肠道微生物群进行更加全面的基因组分析和功能表征迈出了重要的一步。
Hi-C技术源于染色体构象捕获（Chromosome Conformation Capture, 3C）技术，利用高通量测序技术，结合生物信息分析方法，研究全基因组范围内整个染色质DNA在空间位置上的关系，获得高分辨率的染色质三维结构信息。Hi-C技术不仅可以研究染色体片段之间的相互作用，建立基因组折叠模型，还可以应用于基因组组装、单体型图谱构建、辅助宏基因组组装等，并可以与RNA-Seq、ChIP-Seq等数据进行联合分析，从基因调控网络和表观遗传网络来阐述生物体性状形成的相关机制。 以下来自菲沙基因讲
bioBakery是NIH人类微生物组计划实施过程中开发的部分软件和使用教程的集合，主要由哈佛大学的Huttenhower实验室开发。提供了16S, 宏基因组，宏转录组分析的全部流程，并可以生成结果报告。
在广大粉丝的期待下，《生信宝典》联合《宏基因组》在2019年7月19-21日北京推出《16S扩增子分析》专题培训第五期，为大家提供一条走进生信大门的捷径、为同行提供一个扩增子分析实战学习和交流的机会、助力学员真正理解分析原理和完成实战分析，独创四段式教学(3天集中授课+自行练习2周+集中讲解答疑+上课视频回看反复练习)，“教—练—答—用”四个环节统一协调，真正实现独立分析大数据。
之前常有做宏基因组的朋友问我，为什么他们计算基因丰度获得的结果中，有些基因的丰度为零。理论上所有的contig序列均由reads拼装而得，而基因作为contig序列上一个区域，不该没有reads比对上。其实，这些丰度为零的基因反映了宏基因组gene丰度计算一个很容易犯的错误。非常抱歉的是，我在之前文章零代码计算contigs与genes丰度一文中，并没有及时认识并纠正这个错误，现在亡羊补牢，希望对大家能有所帮助！
宏基因组学是理解生物体相互作用的强大工具；然而，在菌株水平上对相互作用进行分类、分析和检测仍然是一项挑战。2023年10月，《Briefings in Bioinformatics》发表了一种自动分析流程——定量宏基因组比对和分类精确匹配（Qmatey），可执行基于精确匹配的快速比对，并整合分类分级和分析。
今天为大家介绍的是来自Nikos C. Kyrpides团队的一篇论文。宏基因组包含了海量多样的蛋白质序列，反映了多种功能和活性。过去，我们通常通过将宏基因组中的序列与参考微生物基因组和那些基因组衍生的蛋白质家族进行比较分析，从而探索这些序列空间。然而，这种方法的局限性在于它只能探索已知的、与参考基因组相关的功能多样性。为了突破这一局限，探索更多未知的功能多样性，作者开发了一种计算方法，可以在不依赖参考基因组的情况下，从宏基因组的序列空间中生成蛋白质家族。
https://microbiomejournal.biomedcentral.com/track/pdf/10.1186/s40168-019-0633-6
易生信培训开展了一年了，开了12期课程，固定的课程是二代转录组测序（包含单细胞）、扩增子分析及功能预测和宏基因组数据分析。
在宏基因组中分离单基因组，可利用序列特征或序列组装信息，常见的可用信息主要有以下几种：
在宏基因组分析中，一个最常见的任务就是计算contigs和genes的丰度，这是我们后续定量分析的基础。原理大家都懂，无非就是将reads序列map到contigs或者genes序列上，根据map到的reads数量或碱基数目计算丰度。然而实际操作起来可能是比较麻烦的，也需要自己写一些脚本。今天，我为大家分享一个不需要写代码的contigs和genes丰度计算方法。
2023年8月，国家基因库生命大数据平台支撑科研成果在《Advanced Science》发表。该研究题为“Integrated Human Skin Bacteria Genome Catalog Reveals Extensive Unexplored Habitat-Specific Microbiome Diversity and Function”，通过对450个面部样本进行高深度鸟枪法测序，并结合2069个公开的皮肤宏基因组数据集，构建了一个人类皮肤微生物基因组综合目录（UHSG）。UHSG 提供了一个方便的参考数据库，将有助于更深入地了解皮肤微生物在皮肤中的作用。
临床微生物高通量测序，主要有 4 个应用场景：感染病原识别、微生物组分析、人宿主免疫应答分析和肿瘤学分析。目的不同，采用的测序策略也不一样。
Picrust作为扩增子测序功能预测的工具已经被广泛使用了。但是它会与真实情况存在较大的偏差，详见前文对Picrust局限性的介绍：
Ulisses Nunes da Rocha团队在Nucleic Acids Research连续发表了两篇宏基因组数据库TerrestrialMetagenomeDB和HumanMetagenomeDB。分别针对陆地生态系统和人体宏基因组数据。
值得思考的是，如果你作为一名纯小白，你认为能够为你提供系统学习的生信核心修炼体系是怎么样的？
作者: 刘永鑫 日期：2017-6-29 阅读时长：10 min 背景介绍(Introduction) 宏基因组学 宏基因组学目前的主要研究方法包括：16S/ITS/18S扩增子、宏基因组、宏转录组和代谢组，其中以扩增子研究最为广泛。 目的意义 本系列文章将带领大家结合较新的16S扩增子相关文献，来理解宏基因组16S扩增子文章中常用图表种类、图中包括的基本信息，以及作者想表达的结果。 主要内容 本系列文章内容包括：箱线图、散点图、热图、曼哈顿图、维恩图、三元图和网络图等。 学习思路 罗列知识点，熟悉专业
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