已有 12588 次阅读 2021-4-1 17:29 |系统分类:科研笔记

微生物多样性测序（扩增子测序）是基于二代高通量测序对16S/18S/ITS等序列进行测序。可以同时检测样本中的优势物种、稀有物种及一些未知物种的检测，获得样本的微生物群落组成以及相对丰度。

相信关注我们的小伙伴对此并不陌生。

这次我们整合了大家平时会遇到的一些问题，在原有的基础上对报告进一步完善。

重要指数 :★★★★★

这部分内容必看。

主要是汇总信息，包括样本数据量，测序质量，重复性效果评估，分组信息，组间差异评估，代谢途径上差异，功能预测等。

这里会给出本项目中的一些重要提示，帮你从众多的报告信息中获取关键的部分。

重要指数 :★★★

技术介绍这部分内容，就是说我们基于是怎么样一个测序平台、什么方法来获得的最后的数据。

如果你担心  

这么直观的报告，

会不会不够详细？

小问号里有宝藏！

如上图，点击实验流程旁边的小问号，弹出的文件夹里就有详细的英文版方法介绍。

重要指数 :★★★★

这部分内容主要是数据统计的图表：

Raw-tags：  样本的原始序列数据

Singleton： 无完全匹配的单条序列数量

tagsmatchedASVs： 比对到最终ASVs的序列数据

ASVs：以及ASVs的种类个数

重要指数 :★★★★

经过SILVA138数据库的注释，得到ASVs的物种注释结果。

这一部分可以看到每个样本的物种构成比例，Taxonomic Level 可以选择Level1 ~ Level7 界门纲目科属种，不同分类水平下的物种构成。

这里选择level2就是“界”层级（可根据需求自选），另外比如选一个groups分组，如下：

柱状图太宽？太窄？

一拉即可调整！

同时给出了各分类水平的相关原始数据，可以到对应路径进行查看。

重要指数 :★★★★

α多样性

评估单个样本内的物种构成的丰度情况

使用Qiime2进行α多样性分析，分别计算获得simpson，ace，shannon，chao1以及goods_coverage数据统计结果。

β多样性

通过降维的方法来考察样本与样本之间的相似度和关系，种属构成特征。

三种聚类方式：

Beta多样性PCA、非加权距离的PcoA、加权距离的PcoA的3D图。

按住鼠标随意拖动，可以看到任意角度的三维坐标自由变换。

大小可自行调整

多色系任你挑选

总有你想要的图

重要指数 :★★★★★

按照你填写的样本信息单，对各分组情况，进行统计学差异分析。

分组Venn图

OTU/ASVs比较韦恩图（样本数/分组数 收藏 IP: 111.0.120.*| 热度|