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  • 生物信息分析网站

    2019-05-01 12:35:39
    随着生信分析的热门程度与日俱增,不少做科研的朋友纷纷表示,想换个高大上薪酬高的生物信息...大部分生信分析只需要用现有的软件,尤其有许多非常好的数据库资源,生物信息分析网站,包括启动子分析、GO分析等网站。
  • 实验一 生物信息数据库及 生物信息分析软件应用;实验目的;实验主要内容;欧洲分子生物学实验室 EMBL( European Molecular Biology Laboratory ) 美国生物技术信息中心 NCBI (National Center for Biotechnology ...
  • 针对⽤户的这些核心诉求,极道设计了 BIOStack,一款为了满⾜生物信息分析对于速度、规模和智能化的苛刻需求,打造的高度垂直的、全栈的、专业的生物信息分析系统。BioStack 从根本上解决生物息行业所面临的数据规模...
  • 中关村华康基因研究院 为了满足高校学生深入学习生物信息分析知识、掌握最新的生物信息分析技术及积累更多实战经验的需求,由浙江省生物信息学学会、中关村华康基因研究院主办的2019“生物信息分析”暑期班将在2019...

    中关村华康基因研究院

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    为了满足高校学生深入学习生物信息分析知识、掌握最新的生物信息分析技术及积累更多实战经验的需求,由浙江省生物信息学学会、中关村华康基因研究院主办的2019“生物信息分析”暑期班将在2019年 7月-8月举办。

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    生物信息分析暑期班:资源、名师、场景,都在这了

    浙江省生物信息学学会是由国内外生物信息学、生命科学和计算机科学及其他相关专业人士组成的学术性、公益性、非营利性法人社团。学会团结广大生物学及计算机工作者,组织开展国内、国际相关学术会议、比赛、期刊、论坛、培训等活动,为促进科学技术的繁荣和发展、科学知识的普及和推广、科技人才的成长和提高,以及提升科技创新能力做出贡献。

    中关村华康基因研究院位于北京中关村科技园核心区,“生物信息分析师”培训的项目管理办公室设在该院,是该项目实施的日常管理单位。研究院集国内外临床数据分析经验,让你理论与实践无缝连接。

    此次生物信息分析暑期班的老师由浙江省生生物信息学学会、中关村华康基因研究院从事多年生物信息分析的专家、教授组成,在数据分析,工具设计,算法开发,科研服务等方面都有着丰富的经验,相信会让大家度过一个丰富多彩的暑假,弥补在学校实践方面的欠缺,同时为大家将来的职业发展道路打下坚实的基础。

    我们培训的目的在于让学生真正学到东西,这也是我做培训的初衷

    —— 陈铭 浙江大学生物信息学学科带头人;浙江省生物信息学学会理事长

    我们将来自全国各地的医院和项目的数据结合起来,因此我们可以通过生物信息分析来更好地了解疾病过程,将最实用的方法教授给学生

    ——魏伟 中关村华康基因研究院院长; 留德学者

    如何选择适合自己的课程?

    如果你是生物信息学的新手,我们建议你从远程培训的课程开始。如果你对生物信息学比较熟悉,但由于特定的兴趣而加入了我们的课程,如临床数据或转录组学,请根据需求挑选课程。

     一、暑期班安排

    1、培训时间:2019年7月-8月

    2、培训对象:全国各大高校生命科学、医学及相关专业的优秀专科生、本科生、研究生

    3、培训形式及时间

    1)远程培训(报名即开通学习账号,学习时长1个月)

    2)专题面授培训:临床专题2天、转录组专题3天,小班为主,根据报名人数持续滚动开班,具体培训时间邮件通知。

    4、专题面授培训地点

    临床专题在北京市,转录组专题在浙江省杭州市

    5、收费标准

    1)线上培训:499元

    2)专题面授课程:1500元人民币/专题,食宿自理。

    6、培训证书

    完成线上加线下培训并通过理论考核的学员,将获得中国国家培训网颁发的中级《生物信息分析师》培训证书,该证书具有唯一性和权威性。可在中国国家培训网上进行查询。

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    二、报名流程

    第一步、提交电子版报名材料:

    一寸蓝底证件照(JPG格式,尺寸230*350px)、身份证(正反面)、学生证、报名表(官网http://www.hkgi.cn下载或咨询老师)放在以个人姓名和手机号命名的文件夹中,发送至报名邮箱:bm@kangso.net,注明参加哪种专题培训

    第二步、准备2张一寸蓝底证件照培训时交给班主任(适用于参加线下实操培训的同学)

    付费方式: 银行汇款、银行转账

    账户名称:中关村华康基因研究院

    账 号:3350 5814 9493

    开 户 行:中国银行北京田村支行

    打款时记得备注一栏填写您的姓名

    三、注意事项

    1、此次暑期班招生对象仅限于高校学生;

    2、参加线下培训的学员自带电脑,电脑配置要求:Windows 64位操作系统,内存至少8G,支持虚拟机的安装;

    3、如需发票请在邮件中注明发票抬头、纳税人识别号及邮寄地址。

    四、培训课程设置

    线上培训课程内容

    从基因到变异的精准分析;

    基因检测报告解读及特殊案例;

    Linux基础;

    perl基础;

    测序技术;

    常用数据库资源;

    蛋白数据库及蛋白结构预测;

    基因芯片技术;

    生物信息学简介;

    数据格式;

    序列比对;

    集中面授课程内容( 临床专题)

    第一天

    高通量测序前沿与生物信息基础(1小时);

    Linux基本操作(下载、命令、如何操作等)(1.5小时);

    Fastq文件及相关质控(1小时);

    SNP/InDel变异检测(1.5小时);

    IGV使用讲解(1小时);

    上机操作与实践(2小时);

    第二天

    变异特征注释(0.5小时);

    候选基因筛选(1.5小时);

    CNV分析(1小时);

    Trio检测模式分析(0.5小时);

    新致病基因检测(1小时);

    上机操作与实践(1.5小时);

    案例分析(以实际案例讲解如何进行生信分析)(1小时);

    考试测验(1小时);

    集中面授课程内容(转录组专题)

    第一天

    组学大数据及生物信息学(1.5小时);

    Linux实践及相关组学数据分析系统的搭建(2.5小时);

    高通量测序数据的预处理与质量控制:质控(FASTQC)、定量(Tophat)(1小时);

    基因组数据分析(1小时);

    第二天

    Python及R语言,R解决生物学统计问题实例(2小时);

    转录组数据(RNA-seq)分析,包括表达量计算、差异基因筛选、聚类、功能富集、网络分析等等(3小时);

    实际案例分析讲解与讨论(1小时);

    第三天

    系统生物学与科研策略(1小时);

    非编码RNA及相关分析(2小时);

    生物网络可视化(Cytoscape软件)实践(2小时);

    机动及讨论(1小时);

    考试测验(1小时)

    五、报名咨询

    沈老师(浙江省生物信息学学会,0571-88206134转8115 13666606799,邮箱: xxshen@zju.edu.cn)

    黎老师(中关村华康基因研究院,010-82592529,18514580390 邮箱: bm@kangso.net)

    展开全文
  • 还在手动的将数据在不同的存储中存来存去?海量数据中查找某数据耗时耗力?...生物信息分析系统并不是简单的硬件存储加上分析软件的堆叠,而是为满足生物信息分析对于速度、规模和智能化等苛刻需求建...

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    还在手动的将数据在不同的存储中存来存去?

    海量数据中查找某数据耗时耗力?

    分析数据过程中内存超配,机器宕机?

    ......

    如果上述问题还在占用您的时间和精力,说明您的生物信息分析系统亟待更新完善。一个好的生物信息分析系统,可以解放您的双手,您只需专注科学研究,其他问题交由生物信息分析系统来做。

    生物信息分析系统并不是简单的硬件存储加上分析软件的堆叠,而是为满足生物信息分析对于速度、规模和智能化等苛刻需求建立的一体化解决方案。荣之联为生物信息专门设计了自底向上的完整的数据系统——荣之联BioStack私有云,可一次性解决生物信息数据的存储、数据管理、分析计算和特征数据挖掘。是高度垂直的、全栈的、更专业的生物信息分析系统。

    - 存管算察 四位一体 -

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    数据存储—理解生物信息应用,极致性能优化;

    随着分析算法和工具的不断丰富,不同分析阶段访问数据的模式也越来越多样化,对于存储的带宽、IOPS 和延迟等性能指标都有不同的需求,所以无法通过单⼀的存储系统来解决生物信息分析面对的所有问题。针对不同的需求我们推出多套不同存储系统组合在一起来解决生物信息不同分析模式要求的带宽和IOPS的性能。

    不同存储系统组合出击

    Alamo-D:针对高带宽应用场景;Annapurna:针对高IO、低延迟应用场景;Alamo:针对冷数据存储需求。

    感知应用

    存储系统感知应用特征,调度合适的存储资源。

    感知数据

    存储系统具备数据感知能力。

    数据管理—数据感知,秒级反馈;

    管理系统能够感知数据特征,解决数据复杂性问题。

    数据发现

    海量数据中实现秒级数据查找。

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    数据溯源

    帮助用户构建整个数据的族源关系,例如可追溯VCF文件的基因文件来源以及分析流程中工具版本等。

    数据多维有序

    帮助客户多维度理解、分析数据。可帮助管理员查找空间使用最大的用户、重复冗余的数据等。

    数据重组

    无需手动将有关联的数据复制到同一目录,通过数据重组可以得到一个具有相同特征的数据集,作为大规模生物信息分析计算的输入。

    数据计算—分布式调度、应用感知融合多计算框架;

    按需动态构建计算框架,简化流程编排,灵活高效的组织生物信息分析流程、调度生物信息作业 。

    流程编写简单

    流程编写难度较比传统SGE、LSF的方式难度大大降低。

    应用感知,智能调度

    可以感知应用的IO类型,不仅可以调度计算资源,也可以将数据调度到合适的存储位置上。

    灵活省心

    将程序(工具)封装进Docker,规避软件版本依赖关系和冲突的问题。

    融合多计算框架

    动态构建批量计算、Spark等多种计算集群。

    突破集群规模瓶颈

    分布式计算环境,多集群统一调度,多调度器之间相互协作,规模无限。

    数据洞察—数据可视化,基因分析更直观。

    根据多维度数据特征,利用网络可视化算法和工具,通过对可视化数据特征之间的关系进行关联,定性指导生物信息,基因分析的研究方向。

    基因分析解读

    基因组注释解读软件,用于解读人类基因变异;支持30+常用生物医药数据库,整合生物医药数据库>200GB;变异解读引擎可以随时动态开关不同的解读功能,深度挖掘变异结果所包含的意义。

    基因组浏览器

    高性能基因组浏览器软件用于对多个基因组的基因数据进行可视化处理;多重定制的视窗角度去挖掘变异数据;网页式运行模式,多平台支持,无需额外安装。

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    荣之联BioStack私有云可贴合医学检验所、测序公司、科研机构等用户需求进行定制化部署。既可满足日常计算、存储需求,也可实现平台级全流程搭建(含IDC)。

    - 按需部署 各节点打通 -

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    展开全文
  • TBtools-生物信息分析

    2018-07-02 09:27:14
    该软件主要用于生物信息相关分析。主要功能包括序列批量提取、转存、转录组富集分析
  • 为了满足高校学生深入学习生物信息分析知识、掌握最新的生物信息分析技术及积累更多实战经验的需求,由浙江省生物信息学学会、中关村华康基因研究院主办的2019“生物信息分析”暑期班将在2019年 7月-8月举办。...

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    为了满足高校学生深入学习生物信息分析知识、掌握最新的生物信息分析技术及积累更多实战经验的需求,由浙江省生物信息学学会、中关村华康基因研究院主办的2019“生物信息分析”暑期班将在2019年 7月-8月举办。

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    生物信息分析暑期班:资源、名师、场景,都在这了

    浙江省生物信息学学会是由国内外生物信息学、生命科学和计算机科学及其他相关专业人士组成的学术性、公益性、非营利性法人社团。学会团结广大生物学及计算机工作者,组织开展国内、国际相关学术会议、比赛、期刊、论坛、培训等活动,为促进科学技术的繁荣和发展、科学知识的普及和推广、科技人才的成长和提高,以及提升科技创新能力做出贡献。

    中关村华康基因研究院位于北京中关村科技园核心区,“生物信息分析师”培训的项目管理办公室设在该院,是该项目实施的日常管理单位。研究院集国内外临床数据分析经验,让你理论与实践无缝连接。

    此次生物信息分析暑期班的老师由浙江省生生物信息学学会、中关村华康基因研究院从事多年生物信息分析的专家、教授组成,在数据分析,工具设计,算法开发,科研服务等方面都有着丰富的经验,相信会让大家度过一个丰富多彩的暑假,弥补在学校实践方面的欠缺,同时为大家将来的职业发展道路打下坚实的基础。

    我们培训的目的在于让学生真正学到东西,这也是我做培训的初衷

    ——陈铭 浙江大学生物信息学学科带头人;浙江省生物信息学学会理事长

    我们将来自全国各地的医院和项目的数据结合起来,因此我们可以通过生物信息分析来更好地了解疾病过程,将最实用的方法教授给学生

    ——魏伟 中关村华康基因研究院院长; 留德学者

    如何选择适合自己的课程?

    如果你是生物信息学的新手,我们建议你从远程培训的课程开始。如果你对生物信息学比较熟悉,但由于特定的兴趣而加入了我们的课程,如临床数据或转录组学,请根据需求挑选课程。

    一、暑期班安排

    1、培训时间:2019年7月-8月

    2、培训对象:全国各大高校生命科学、医学及相关专业的优秀专科生、本科生、研究生

    3、培训形式及时间

    1)远程培训(报名即开通学习账号,学习时长1个月)

    2)专题面授培训:临床专题2天、转录组专题3天,小班为主,根据报名人数持续滚动开班,具体培训时间邮件通知。

    4、专题面授培训地点

    临床专题在北京市,转录组专题在浙江省杭州市

    5、收费标准

    1)线上培训:499元

    2)专题面授课程:1500元人民币/专题,食宿自理。

    6、培训证书

    完成线上加线下培训并通过理论考核的学员,将获得中国国家培训网颁发的中级《生物信息分析师》培训证书,该证书具有唯一性和权威性。可在中国国家培训网上进行查询。

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    二、报名流程

    第一步、提交电子版报名材料:

    一寸蓝底证件照(JPG格式,尺寸230*350px)、身份证(正反面)、学生证、报名表(官网http://www.hkgi.cn下载或咨询老师)放在以个人姓名和手机号命名的文件夹中,发送至报名邮箱:bm@kangso.net,注明参加哪种专题培训

    第二步、准备2张一寸蓝底证件照培训时交给班主任(适用于参加线下实操培训的同学)

    付费方式: 银行汇款、银行转账

    账户名称:中关村华康基因研究院

    账 号:3350 5814 9493

    开 户 行:中国银行北京田村支行

    打款时记得备注一栏填写您的姓名

    三、注意事项

    1、此次暑期班招生对象仅限于高校学生;

    2、参加线下培训的学员自带电脑,电脑配置要求:Windows 64位操作系统,内存至少8G,支持虚拟机的安装;

    3、如需发票请在邮件中注明发票抬头、纳税人识别号及邮寄地址。

    四、培训课程设置

    线上培训课程内容

    从基因到变异的精准分析

    基因检测报告解读及特殊案例

    Linux基础

    perl基础

    测序技术

    常用数据库资源

    蛋白数据库及蛋白结构预测

    基因芯片技术

    生物信息学简介

    数据格式

    序列比对

    集中面授课程内容( 临床专题)

    第一天

    高通量测序前沿与生物信息基础(1小时)

    Linux基本操作(下载、命令、如何操作等)(1.5小时)

    Fastq文件及相关质控(1小时)

    SNP/InDel变异检测(1.5小时)

    IGV使用讲解(1小时)

    上机操作与实践(2小时)

    第二天

    变异特征注释(0.5小时)

    候选基因筛选(1.5小时)

    CNV分析(1小时)

    Trio检测模式分析(0.5小时)

    新致病基因检测(1小时)

    上机操作与实践(1.5小时)

    案例分析(以实际案例讲解如何进行生信分析)(1小时)

    考试测验(1小时)

    集中面授课程内容(转录组专题)

    第一天

    组学大数据及生物信息学(1.5小时)

    Linux实践及相关组学数据分析系统的搭建(2.5小时)

    高通量测序数据的预处理与质量控制:质控(FASTQC)、定量(Tophat)(1小时)

    基因组数据分析(1小时)

    第二天

    Python及R语言,R解决生物学统计问题实例(2小时)

    转录组数据(RNA-seq)分析,包括表达量计算、差异基因筛选、聚类、功能富集、网络分析等等(3小时)

    实际案例分析讲解与讨论(1小时)

    第三天

    系统生物学与科研策略(1小时)

    非编码RNA及相关分析(2小时)

    生物网络可视化(Cytoscape软件)实践(2小时)

    机动及讨论(1小时)

    考试测验(1小时)

    五、报名咨询

    沈老师(浙江省生物信息学学会,0571-88206134转8115 13666606799,邮箱: xxshen@zju.edu.cn)

    黎老师(中关村华康基因研究院,010-82592529,18514580390 邮箱: bm@kangso.net)

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  • 针对生物信息分析平台的构建,给出一种复合C/S、B/S的多层体系结构模型——BIOCMSM,并以构建新城疫病毒(NDV)生物信息分析平台为例,研究了该多层结构模型的实现过程。实验证明,BIOCMSM较好地解决了生物数据更新...
  • 人类微生物组研究设计、样本采集和生物信息分析指南A guide to human microbiome research: study design, sample collection...

    人类微生物组研究设计、样本采集和生物信息分析指南

    A guide to human microbiome research: study design, sample collection, and bioinformatics analysis

    Chinese Medical Journal [IF: 1.585]

    DOI: https://doi.org/10.1097/CM9.0000000000000871

    Review: 2020-6-26

    钱旭波1, 陈同2, 徐益萍1, 陈雷3, 孙馥香4, 卢美萍1, 刘永鑫5,6

    1. 浙江大学医学院附属儿童医院风湿、免疫和变态反应科

    2. 中国中医科学院中药资源中心

    3. 首都医科大学附属复兴医院

    4. 易汉博基因科技(北京)有限公司

    5. 中国科学院遗传与发育生物学研究所

    6. 中国科学院大学,生物互作卓越创新中心

    钱旭波和陈同为共同第一作者

    通讯作者:卢美萍,浙江大学医学院附属儿童医院风湿、免疫和变态反应科,中国浙江杭州竹竿巷57号,邮编:310003,邮箱:meipinglu@zju.edu.cn

    摘要

    这篇综述的目的是为医学研究人员,特别是那些没有生物信息学背景的研究者提供简单易懂的微生物组学知识,包括研究中常用的概念、技术和分析方法等。首先,我们介绍了基本概念,例如微生物群(microbiota)、微生物组(microbiome)和宏基因组(metagenome)等。然后,我们讨论了研究设计方案、样本量计算方法以及提高研究可靠性的方法。我们特别强调了阳性和阴性对照的重要性。接下来,我们讨论了微生物组研究中常用的统计分析方法,重点关注多重比较的问题以及组间β多样性分析的方法。最后,我们介绍了生物信息学分析的具体流程。总之,严谨的研究设计是获得有意义结果的关键步骤,而适当的统计方法对于准确解释微生物组数据很重要。通过阅读这篇文章,研究者能获得研究设计、样本采集和生物信息分析等全方位的微生物组学知识。

    关键词:微生物组、研究设计、统计分析、样本量、生物信息分析、分析流程

    1. 前言

    随着测序技术和数据分析方法的发展,近几年医学微生物组研究领域出现了一些令人瞩目的成果[1-3],比如微生物组与代谢性疾病[4-6]、消化系统疾病[7-10]和心血管系统疾病[11]之间的关系日益明确。这些发展和发现增加了医生在微生物组研究方面的兴趣,进而也涌现出了大量有价值的论文[12]。另外,随着QIIME 2[13]和多组学方法[1, 9]等先进技术和分析流程的出现,微生物组分析方法也不断进步。然而,理解和掌握这些技术和分析流程并非易事,特别对于医生来说更是如此。

    本文的目的是为研究者,特别是那些没有生物信息学背景的医生提供易懂的微生物组学知识,这些知识包括详细的微生物组学基本概念、科研设计方法、样本采集和保存方法、统计分析方法以及生物信息分析方法。我们希望医生们通过阅读此文能够快速掌握以上知识和方法,进而有效地挖掘数据背后的生物学意义。

    2. 基本概念

    2.1 Microbiota、Microbiome等术语

    Microbiota(微生物群/微生物组)是指定植在人体特定部位的微生物,包括细菌、古菌、病毒、真菌和原生动物[14, 15]。在医学研究中,如果测序技术采用的是16S rRNA基因(又称为rDNA),则microbiota是指细菌和古菌。Microbiome是指整个微生境,包括微生物、基因组和周围环境[14, 15]。不过,microbiota和microbiome有时存在混用情况。我们建议,如果你的研究仅涉及微生物本身,则应该使用microbiota,否则应该使用microbiome(图1)。例如,如果研究者想探索肠道短链脂肪酸与微生物的关系,使用microbiome更合适。宏基因组(metagenome)是指微生物基因组的集合[14],一般用鸟枪法宏基因组测序获得,宏基因组学则是研究宏基因组的学科[12, 14]。病毒组(virome)指人体内或表面的病毒集合,包括内源性逆转录病毒、真核生物病毒和噬菌体[16]。研究病毒组的学科就是病毒组学。作者注:Microbiota国内有些学者翻译为“微生物群”,microbiome翻译为“微生物组”。不过中文文献用“微生物组”或“××菌群”即可,多数情况下不需要区分是microbiota或microbiome。

    图1:微生物组、微生物群、宏基因组和16S rDNA的概念。

    (A)微生物组(microbiome)的概念不仅涵盖微生物,而且涵盖周围的环境条件。微生物群(microbiota)仅指微生物本身。(B)宏基因组是指微生物的所有基因组,而16S rDNA仅涵盖基因组的一部分。(C)α多样性衡量样本中的多样性,而β多样性比较样本之间的物种差异。

    2.2 细菌层级分类

    细菌分类最常用的层级为门、纲、目、科、属、种、株。例如,临床上十分常见的大肠埃希菌的层级分类见表1。

    表 1: 大肠埃希菌细菌层级分类

    分类层级分类名称
    变形菌门
    丙型变形菌纲
    肠杆菌目
    肠杆菌科
    埃希氏杆菌属
    埃希氏菌
    EIEC112ac株

    2.3 操作分类单元和扩增子序列变异

    操作分类单元(operational taxonomic units,OTUs)的构建对于标记基因(扩增子)数据分析非常重要[17]。OTU是指一组高度相似的序列,通常将具有97%相似性的一组序列归为一个OTU[18, 19]。不过,这种OTU的方法有显著的缺点,它人为地设置一个相似性阈值,漏掉了细微的和真正的生物学序列差异[20]。最近开发的扩增子序列变异(amplicon sequence variants, ASVs)方法可以解决这些问题,它使用序列变异信息将序列数据解析为准确的序列特征。ASV具有单核苷酸分辨率,并且具有比OTU相似或更好的敏感性和特异性[20]。注意,OTU或ASV不等于物种,一个OTU / ASV可能包括多个物种,反之亦然[21]。

    2.4 α-多样性

    α-多样性是指样本内的多样性,常见的样本有粪便,唾液或支气管肺泡灌洗液等[15]。医学研究中经常使用3种α多样性指数:Chao 1指数、香农指数和辛普森指数。Chao 1指数主要反映物种数量(richness),它计算时考虑以下三个因素:物种数量、单条序列数量和双条序列数量[22]。这意味着它不能反映微生物组的丰度(abundance)。香农指数结合了丰度和均匀度信息[23],它赋予稀有物种更多的权重[22],这意味着当稀有物种的数量增加时,它的值会更大。香农指数的值通常不超过5.0;它的值越高,α多样性就越丰富[22]。辛普森指数也整合了丰度和均匀度,不过与香农指数比较,计算时它对常见物种有更大权重。它的值介于0-1之间,这个值越大,α多样性越丰富[22]。在以上指数中,richness是指一个样本中物种的数量[17, 24],而abundance(丰度)指物种的原始序列读数[24]。如果原始序列读数被转换成百分比后,它就称为相对丰度。

    2.5 β-多样性

    β-多样性是指样本或组间的微生物组差异,通常用于了解两组微生物组组成的差异是否显著。在这里,我们关注两个常用的β多样性指数:Bray-Curtis相异性和UniFrac距离。Bray-Curtis相异性是一种用于量化两个样本或组间的物种组成差异的指标,其值的范围是0到1,其中0表示两个样本或组间具有相同物种,而1则表示它们不共享任何物种[25]。此外,它在计算时给予常见物种更大的权重[23]。请注意,Bray-Curtis相异性不是真正的距离度量指标,因此用“Bray-Curtis相异性”的叫法比“Bray-Curtis距离”更恰当[22]。

    UniFrac距离可以不加权,也可以加权,它基于系统发育距离估算微生物组样本或组间的差异[26]。未加权的UniFrac距离只考虑了物种是否存在,它对于检测稀有物种的数量变化很敏感,但是在计算中忽略了丰度信息[27]。加权UniFrac距离计算时纳入了丰度信息[28],并减少了稀有物种的权重[29]。

    2.6 排序

    排序用于探索数据结构,由降维后的正交轴图形表示。排序图是可视化β多样性的有效方法。排序可以分为2大类:非约束排序和约束排序[30-32]。如果图形上的点不受环境因素(样本元数据)的约束,这种排序叫做非约束排序,否则叫约束排序[32]。常用的非约束标准包括主成分分析(principal component analysis, PCA)、对应分析(correspondence analysis, CA)、主坐标分析(principal coordinate analysis, PCoA)和非度量多维标度(non-metric multidimensional scaling, NMDS)[30, 32]。常用的约束排序有冗余分析(redundancy analysis, RDA)和典范对应分析(canonical correspondence analysis, CCA)[31, 32]。

    微生物组信息是高维数据。PCA通过将数据以几何方式投影到较少的维度上来简化复杂性,它在计算中使用欧几里得(Euclidean)距离[30]。通常情况下它并不适用于物种丰度数据的分析,因为PCA分析的数据必须是线性的[30]。但是如果物种数据经过Hellinger转换,则PCA可以用于物种数据分析[30]。相反,CA适合于物种丰度数据分析,而且无需预先转换数据。在CA分析中,所有样本均使用Pearson卡方距离进行排序[30]。但是请注意,稀有物种可能会对CA分析产生过大影响[33]。如果研究人员希望基于相异性指标来对样本或特征进行排序,那么PCoA是一个不错的选择。在微生物组研究中,PCoA分析最常使用Bray-Curtis相异性和UniFrac距离。NMDS用于表示排序图中样本的相对位置。与PCoA相似,NMDS分析可以使用任何距离或相异矩阵。参考文献[30]详细介绍了PCoA和NMDS之间的差异,在大多数情况下PCoA比较常用。

    RDA是一种结合了PCA和回归的约束排序,它的响应矩阵是微生物组数据,解释矩阵是临床指标(样本元数据)。RDA对于显示微生物组数据是否受临床指标影响很有用。但是请注意,由于PCA计算过程要求响应矩阵的数据结构必须是线性的,因此可能需要对数据进行预转换。最后,CCA其实就是CA的约束版本,它具有CA的基本特性和缺点[31]。

    3. 研究设计

    3.1 研究设计方案

    严谨的研究设计对于获得准确而有意义的结果很重要。医学微生物组研究中最常使用的研究方法包括横断面研究、病例对照研究、纵向研究和随机对照试验(randomized controlled trial, RCT)。前3种是不应用干预因素的观察性研究,而最后一个是典型的实验性研究。

    横断面研究分为描述性横断面研究和分析性横断面研究[34]。前者仅是描述性的,主要用于调查一个或多个人群中的微生物组成,而后者则用于探讨微生物组与健康结果之间的关联。但是,微生物组与健康结果之间的关联可能源于混杂因素,例如性别[35]、年龄[36]、体重指数(body mass index, BMI)[37]、饮食[5, 38]、季节[39]和药物治疗[40, 41]。此外,横断面研究时,微生物组和结果是同时测量的,因此很难确定它们之间的因果关系。通常,横断面研究仅用于探索微生物组的基本特征,并且可以作为后续研究的初步实验。

    在大多数情况下,微生物组被视为暴露(exposure),疾病被视为结局(outcome)。在这些假设下,传统的病例对照研究很少用于微生物组研究,因为以前的暴露(微生物组)信息很难获得。但是,如果暴露和结局对调,则可以使用病例对照研究设计方案。

    同样,在上述假设下进行前瞻性队列研究也很困难,因为很难知道哪些微生物是潜在的暴露。而且,定义可用作暴露或非暴露因素的特定微生物组并非易事,因此难以将研究对象确定为暴露或非暴露个体。在实践中,有或没有疾病的个体通常归入研究组或对照组,然后在不同时间点前瞻性地收集含有微生物组的样本[17]。也就是说,前瞻性队列研究中的研究对象通常根据临床结局而不是特定的微生物组模式进行分组。

    RCT或其他实验研究的目的是评估干预措施的有效性。干预措施可以是药物或微生物组。例如,粪菌移植研究中的干预措施是微生物群[42, 43]。

    值得注意的是,对照组的选择应恰当。以上这些研究设计中应注意匹配混杂因素,这部分内容将在下面讨论。有时对照的选择很困难,尤其是在临床研究中干预措施是微生物群本身的情况下。在这种情况下,如果其他研究设计不合适,那么进行有对照组的前后自身对照试验(controlled before-after trial)或历史对照试验将是一个不错的选择[44]。

    3.2 定义纳入和排除标准

    定义确切的纳入标准和排除标准可以使组间更好地匹配,并且有利于控制混淆因素,比如年龄[36, 45]、性别[35]、BMI[46]、饮食[47]、季节因素[39]、药物治疗[40, 41]、种族[48]、地理区域[45]和共存疾病等[7]。年龄可显著影响微生物组,对于那些小于16岁的人更是如此[36, 45]。因此,对于涉及儿童的研究,年龄必须很好地匹配。饮食是另一个对微生物组改变有影响的因素,所以也要进行匹配[47]。为了增加组间的可比性,地理区域因素在研究设计时也需要考虑在内[45]。由于药物治疗对于微生物组有显著影响,所以入组前数月内接受过药物治疗的患者应该排除在外[41, 49],这里讲的数月通常指入组前3~6个月[49]。

    3.3 微生物组研究的样本量和检验效能计算

    在进行研究设计时估计样本量大小非常重要。适当的样本量可使微生物组研究识别出组间的差异,并节省资源和时间。但是,样本量和检验效能计算对于研究者来说仍然是一个挑战[50]。微生物组研究中最常用的样本量和效能计算方法可以用t检验、方差分析、χ2检验和Dirichlet多项式模型[51]。以t检验为例,分3个步骤确定样本大小和效能计算。首先,通过初步实验获得少量扩增子数据。其次,使用R包vegan计算出每个样品的香农指数[52]。最后一步是使用R软件包pwr中的power.t.test()函数计算样本量和效能。当研究者仅关注两组之间物种多样性的差异时,可使用t检验计算样本量和效能。在参考文献[51]中有样本量和效能计算的详细介绍。

    3.4 阴性和阳性对照的重要性

    微生物组研究的结果可能会受到多种因素的影响,例如DNA提取试剂盒、采样方法、污染和测序方法等[53],不过可以通过使用阴性和阳性对照来减少这些影响。不幸的是,以前的研究中只有30%报告使用了阴性对照,只有10%报告使用了阳性对照[53]。使用对照对于准确认识微生物组非常重要,尤其是当样本的微生物含量较低时。以前的研究发现,过去被认为是无菌的标本(例如胎盘和关节液)可能会被微生物定植[54]。但是,这些阳性的结果可能是由其他因素导致的,例如污染。有趣的是,这些低生物含量标本在采用阴性和/或阳性对照后已被证明是无菌的[55]。因此,我们建议当样本为低生物含量样本(例如血液、羊水、脑脊液、关节液和胎盘等)时,应考虑使用阴性和阳性对照。值得注意的是,阴性对照和阳性对照在病毒学研究中也很重要,因为病毒和细菌通常是同时进行检测的[16]。此外,R包decontam可用于鉴定和去除扩增子和宏基因组学数据中的污染物序列[56]。

    3.5 测序方法的选择

    微生物组研究中使用的测序方法包括扩增子测序、宏基因组测序和宏转录组测序。扩增子测序包括适用于细菌和古菌的16S rDNA测序以及适用于真菌的内部转录间隔区(internal transcribed spacer, ITS)测序。每种测序方法的优缺点在这两篇参考文献中有详细讨论[17, 57]。简而言之,扩增子测序很便宜,可应用于受宿主DNA污染的低生物含量标本,但一般仅能注释到“属”层级,并且易受某些固有偏倚来源的影响,例如PCR循环数[58]。宏基因组测序方法对样品中存在的所有DNA进行测序,包括细菌、病毒、真核生物和宿主的DNA。它不仅将其分类学分辨率扩展到“种”或“株”的水平,而且还提供了潜在功能信息[17]。但是,扩增子和宏基因组测序方法都无法区分死微生物或活微生物[17]。转录组测序仅产生群落的活跃功能信息。鉴于这些测序方法的优缺点不同,建议将多种测序方法整合在一起以优化研究设计。简而言之,测序方法的选择主要取决于实验成本和样本质量。扩增子测序通常用于获得微生物群落的概况[59],并且通常适用于大规模研究[6, 60]。如果您有足够的项目资金,并且想要获得菌株水平的分辨率和潜在功能,甚至想要恢复整个基因组,宏基因组测序是一种首选方法[61-65]。

    3.6 提高研究可靠性的方法

    简单的横断面研究在微生物组研究中的意义有限。在本小节中我们讨论了提高研究可靠性的方法。首先,首选纵向研究或RCT研究,而不是横断面研究或病例对照研究[17, 66]。其次,应计算样本量[51]。第三,混淆因素应匹配,元数据(即各种临床指标等信息)应仔细收集。第四,应详细定义纳入和排除标准。例如,幼年特发性关节炎有几种亚型,每种亚型可能代表不同的疾病[67]。研究者应确定患者组中是否包括所有亚型。第五,最好考虑使用阴性和/或阳性对照[68]。第六,整合其他组学方法,例如代谢组学、转录组学和蛋白质组学,这对于全面了解微生物群落的结构和功能至关重要[17]。因此,应考虑获取微生物群落代谢物概况和/或其他多组学数据。目前,仅探索微生物群落结构的研究不被视为论证效率强的研究设计[17]。最后,建议在动物模型中验证从临床试验获得的初步结果。

    表2列出了设计临床微生物组研究需要考虑的因素,图2展示了典型的工作流程。实验研究需要考虑的因素见参考文献[49]。

    表 2: 临床微生物组研究设计需要考虑的要素核对表

    需要考虑的要素核对详情
    研究设计类型□横断面研究  □病例对照研究  □队列研究  □RCT  □其他:
    性别□已匹配  □未匹配  □其他:
    年龄□已匹配  □未匹配  □其他:
    BMI□已匹配  □未匹配  □其他:
    种族□已匹配  □未匹配  □其他:
    地理区域□已匹配  □未匹配  □其他:
    饮食□组间已经均衡并已记录:列出详细信息;□未记录
    季节因素□样本收集自相同季节 □样本收集自不同季节
    药物治疗入组前使用了哪些药物?使用了多久?
    纳入标准□已定义好  □定义不清晰
    排除标准□已定义好  □定义不清晰
    样本量□已计算  □未计算
    测序方法□扩增子  □宏基因组  □其他
    阴性和/或阳性对照□有阴性对照  □无阴性对照 □有阳性对照  □无阳性对照
    多组学方法□代谢组  □转录组  □蛋白组
    样本类型□粪便  □结肠灌洗液  □腔内刷  □组织钳出物  □粘膜下组织  □关节液  □尿液  □牙菌斑  □唾液  □皮肤  □其他:
    动物模型验证□结果将在动物模型中验证 □结果不将在动物模型中验证

    RCT:随机对照试验

    4. 样本类型、保存和储藏

    4.1 样本类型

    人类微生物组研究的样本类型包括粪便、结肠灌洗液和腔内刷等(表2)。样本类型的选择取决于感兴趣的研究假设。例如,粪便样本易于收集,可用于大规模和纵向研究。另一方面,活检样本对于探索微生物群与宿主之间的相互作用更有用[69]。注意,在一项研究中应该固定采样位置,因为人体的不同部位定植着不同的微生物群[70, 71]。

    图2:人类微生物组研究的典型流程。

    4.2 保存和储藏

    样品保存和储藏的方法应适合实验方法和样品类型。最通用的方法是直接冷冻样品,它可用于各种测序和实验方法,例如扩增子、宏基因组、转录组测序和代谢组学测定。建议将样品收集后15分钟内保存在-20℃下[72, 73],然后在收集24小时内用干冰转移到-80℃冰箱中储藏。不过样本通常是在家里而不是在医院收集的,在这种情况下可以使用保存液。保存液中保存的样本可以在环境温度下保存一周以上[74]。请注意,样品的保存和储藏方法应一致,以最大程度地减少潜在的混淆因素干扰。

    5. 微生物组研究中的统计分析方法

    医学研究者通常熟悉单变量统计方法,例如t检验、方差分析、χ2检验和秩和检验。因此,我们在这里仅讨论与多重比较和其他多元统计方法有关的问题。我们首先讨论多重比较会遇到的问题及其解决方案,包括P值调整和使用错误发现率(FDR)。然后,我们讨论其他多元统计方法,例如置换多元方差分析(permutational multivariate analysis of variance, PERMANOVA)和Mantel检验。

    5.1 多重比较的问题及解决方法

    由于微生物组数据是高维的,因此多重比较经常在微生物组研究中使用。例如,特征表(feature table)具有成百上千个OTU或ASV,并且每个OTU或ASV都可以进行多次比较。医学研究者经常遇到的另一个例子可能更容易理解。假设一项研究分为3组,例如A组、B组和C组,而研究者想比较这3组之间的差异。在这种情况下就应调整P值,因为每个组都进行了2次比较,即A组与B组,A组与C组,B组与C组。如果有任何组或变量需要进行多次比较则必须进行P值调整,以便减少假阳性率[75]。

    调整P值的经典方法是控制family-wise错误率,即Ⅰ类错误或α水平。Bonferroni是校正α水平最常用的方法。校正P值的计算非常容易:单个检验的α值除以检验次数。因此,对于上述具有3个检验次数的例子,调整后的P值为0.05 / 3 = 0.017,即只有P <0.017的检验结果才被认为是有意义的[75]。请注意,Bonferroni校正仅适用于多重比较次数较少的假设检验,否则会导致较高的假阴性率(图3)[75]。

    解决多重比较问题的另一种方法是控制错误发现率(false discovery rate, FDR),它是I类错误或假阳性的数量与所有被拒绝的无效假设的预期比例。例如,如果100个阳性假设检验结果中有5个是错误发现,则FDR为5%。在微生物组研究中,通常使用“Benjamini-Hochberg(BH)校正的P值”而不是原始P值。校正后的P = 原始P * m/i,其中m是检验次数,i是每个P值从小到大排序的序号[75]。如果校正后的P值小于你选择的所选FDR,则认为该检验是有统计学意义的。与Bonferroni方法相比,BH方法不那么保守(即校正强度不是很大),BH法通常用于微生物组特征的多重比较。Bonferroni和BH是最常用的P值校正方法[76],这两种P值校正方法的校正强度见图3所示。

    图3:不同P值校正方法的校正强度

    该图显示,Benjamini-Hochberg校正强度小于Bonferroni。随着原始P值的增加,Bonferroni校正法生成的校正后P值快速接近1.0。

    5.2 PERMANOVA检验

    有几种统计方法或模型可以用于组间β多样性比较,比如PERMANOVA、Mantel检验、相似性分析(ANOSIM)和多响应置换程序(multi-response permutation procedures, MRPP)。PERMANOVA最常用,并且被认为是以上检验方法中检验效能最大的一种[77],它可通过R包vegan中的函数adonis()实现[52]。vegan包可计算4种常用相异性或距离度量:Bray-Curtis相异性、Jaccard距离以及加权和未加权UniFrac距离[29]。如果PERMANOVA检验的P值小于0.05,则表明不同组间的β多样性差异具有统计学意义;该检验的另一个输出结果是R2,它表示总方差可以用分组因素来解释的比例[29]。

    5.3 Mantel检验

    Mantel检验通常用于分析元数据矩阵和微生物组矩阵之间的关联[77],它可使用R包vegan中的mantel()函数实现[52, 77]。该检验的输出至少2个主要统计量:P值和r。与其他类型的相关系数类似,r的值范围是-1 ~ +1[29]。例如,假设研究人员想知道元数据种的分组因素(例如吸烟状态)是否对肠道微生物组的组成产生影响。如果P<0.05并且r>0,这表明吸烟组和不吸烟组之间肠道微生物组的组成不同,元数据矩阵和微生物组矩阵呈正相关。

    6. 生物信息分析

    6.1 扩增子数据分析:从原始数据到物种分类表

    有几种流行的软件或分析流程(pipeline)可用于扩增子数据分析,例如QIIME 2[13]、USEARCH[78]、VSEARCH[79]和mothur[80]。前两者具有许多优点,并已被许多研究者使用和推荐。每种软件或分析流程的优缺点已在我们先前的论文中详细描述[81]遗传:微生物组数据分析方法与应用Protein Cell:扩增子和宏基因组数据分析实用指南。扩增子分析的主要步骤见图4A。我们通常从fastq格式的原始双端Illumina数据开始,最终输出是一个特征表,也称为OTU表或ASV表。

    第一步是从原始数据中恢复纯净的扩增子序列,因为原始数据包括人造序列产物(artifact),例如引物和标签(barcode)。它包括3个主要过程:合并双端序列,通过标签拆分序列和去除引物。由于原始数据没有统一的标准格式,因此我们需要设计适合上述过程的分析流程。另外,我们也可以使用基因测序公司提供的纯净扩增子数据。图4B显示了用于恢复纯净扩增子序列的典型分析流程。

    第二步是滤除低质量序列,以便减少背景“噪音”。

    第三步是识别非冗余序列并且计数。高质量序列仍然有许多人造序列产物,例如错误序列和嵌合体。非冗余序列的计数是找出可靠序列的关键信息。

    第四步是选择代表性序列(特征)。此步骤基于唯一序列,并通过将序列聚类成OTU或降噪生成ASV来实现[18, 82]。此步骤还包括de novo检测和去除嵌合体。

    第五步是有参嵌合体检测,这是可选项[83]。通过将序列比对到数据库中,例如rRNA数据库SILVA[84],可以进一步过滤特征序列。应当指出的是,该步骤可以降低假阳性率但易于导致假阴性结果。

    最后,通过将纯净的扩增子数据与特征序列进行比较来生成特征表(图4A)。然后使用基于RDP[85]、SILVA或Greengenes[86]数据库的分类器实现特征序列的物种分类。此外,基于16S rRNA基因谱,使用PICRUSt[87, 88]、FAPROTAX[87, 89]和BugBase[90]等工具可实现功能预测。

    6.2 宏基因组分析:从原始数据到物种和功能分类表

    扩增子测序仅能获得微生物组部分的分类学信息,而且PCR过程很容易产生偏倚和嵌合体[83]。鸟枪宏基因组测序比扩增子测序提供更详细的基因组信息和更高的分类学分辨率[66]。与扩增子方法相比,宏基因组学分析更为复杂,但是它提供了更准确的物种分类、多维度的功能信息,甚至是末培养微生物的基因组草图。宏基因组分析流程如图4C所示。

    第一步是预处理原始序列数据。原始数据包含低质量的污染序列以及与宿主相关序列。我们可以使用FastQC软件(http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/ projects/fastqc/)进行数据质量检查,然后使用KneadData流程进行质量控制[91]并去除宿主DNA[92]。有关更多KneadData的信息,请访问 http://huttenhower.sph.harvard. edu/kneaddata 。

    第二步是使用基于序列的方法分析物种分类和功能代谢特征。人类微生物组具有高质量的基因集(gene catalog)和基因组[64, 65],因此我们建议使用HUMAnN2[93]工具并采用基于序列的方法进行物种分类和代谢通路分析,该方法高效且易于操作。但是,这种方法只使用一小部分序列信息,而且分析结果受到已知数据库的限制[66]。

    如果需要发现新物种或基因功能,则需要进行第三步。有几个好的软件工具可以用于将纯净序列组装为重叠群(contigs),例如MEGAHIT[94]和metaSPAdes[95]。然后通过MetaProdigal[96]或Prokka[97]从长序列中预测基因。另外,其他软件工具也可以用于从短序列中预测编码基因,例如MetaGeneAnnotator[98]、MetaGeneMark[99]、Glimmer-MG[100]、MetaGUN[101]、FragGeneScan[102]和Orphelia[103]。为了减少重复基因,在分析多个样品或批次时需要使用CD-HIT构建非冗余基因集[104]。通过采用Bowtie 2[92]或Salmon[105]工具进行比对的方法可以计算基因丰度。目前至少有20个软件工具可用于宏基因组数据物种分类[106]。我们建议使用超快速分类器Kraken 2,它可以提供快速、准确和“种”级别的分类结果[107]。至于功能注释,许多研究人员都推荐使用DIAMOND[108],它是一种快速、敏感的蛋白质比对工具[108]。每个数据库都提供了独特的功能视角,例如,京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, KEGG)[109]、EggNOG(一个提供直系同源关系、功能注释和基因进化历史的数据库)[110]、碳水化合物活性酶数据库(Carbohydrate-Active enZYmes Database, CAZy)[111]、致病菌的毒力因子(Virulence Factors of Pathogenic Bacteria, VFDF)[112]和综合抗生素抗性数据库(Comprehensive Antibiotic Resistance Database, CARD)[113]。宏基因组通常包含100~1000个物种[64],很难厘清彼此关系。分箱算法可以恢复无法培养的高丰度菌的基因组草图,并重建系统发育和代谢通路。

    最后一步是使用metaWRAP[114]或DASTool[115]执行分箱流程(图4C)。这些软件工具有逐步操作教程,并且在其网站上提供了有关人类微生物组的一些样本数据集[81]。另外,几个集成的分析流程,例如MOCAT 2[116]、bioBakery[98]、IMP[117]和微生物组助手(Microbiome Helper)[118],可以执行上述部分或全部分析步骤。你可以在微信公众号“宏基因组”中找到一些受欢迎软件的中文教程。

    现在你已经获得了物种分类和功能信息文件。通过STAMP或LEfSe可以轻松找到你感兴趣的生物标记[119, 120]。使用R语言或ImageGP(http://www.ehbio.com/ ImageGP)可以将所有结果可视化。

    图4:人类微生物组研究的生物信息学分析流程

    (A)扩增子数据分析的主要步骤。(B)扩增子数据预处理的典型流程图:从原始的双端序列到纯净的扩增子。(C)宏基因组测序数据的分析流程。(a)预处理。它涉及删除低质量序列、接头和宿主序列。输出文件是纯净序列。(b)基于序列的分析。它将序列与数据库比对来推断物种分类和代谢特征。(c)基于组装的分析。它将短序列组装为长序列,预测基因,构建非冗余基因集,并与数据库比对进行物种分类和功能注释。(d)分箱。它涉及恢复未培养微生物的基因组草图,并重建系统发育和代谢通路。KEGG:京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes);eggNOG:基因进化谱系:非监督直系同源群(Evolutionary genealogy of genes: non-supervised orthologous groups);CAZy:碳水化合物活性酶数据库(Carbohydrate-active enzymes database);CARD:抗性基因综合数据库(Comprehensive antibiotic resistance database);VFDB:毒力因子数据库(Virulence factor database)。

    7. 病毒组在人类疾病中的作用

    近年来病毒组在人类疾病中的作用吸引了医学研究者的关注[121]。使用病毒组学的方法已发现了许多令人信服的研究成果[122],其中一些技术已经用于临床[123]。在微生物组研究中,病毒组学与其他多组学方法整合后显示出广阔的应用前景。但是,病毒组学研究仍然面临一些挑战。例如,至少40%的病毒序列无法注释[124]。此外,病毒的测序结果容易受到背景噪音的影响[17]。最后,很难获得用于病毒组研究的商业化阳性对照,即病毒模拟群落[16]。

    8. 总结和结论

    本文讨论了用于微生物组研究的研究设计、样本收集、统计方法和生物信息学分析方法。在“研究设计”部分,我们强调了研究设计的重要性,特别是设计方案、样本量计算以及用于提高研究可靠性的多种措施。研究设计非常重要,因为不好的研究设计可能会产生无意义的数据。在“统计分析”部分,我们介绍了详细的多重比较P值校正方法。选择合适的统计方法对于准确解释微生物组数据很重要。最后,“生物信息学分析”部分介绍了用于分析微生物组数据分析的方法。本文图中使用的脚本可从 https://github.com/YongxinLiu/Qian2020CMJ 获得。

    综上所述,对于微生物组研究而言,严谨的研究设计在获得有意义的结果方面具有举足轻重的作用,而适当的统计方法对于准确解释微生物组数据非常重要。循序渐进的分析流程为研究者掌握最新生物信息学分析方法提供了帮助。

    参考文献

    略,详见原文

    Xu-Bo Qian, Tong Chen, Yi-Ping Xu, Lei Chen, Fu-Xiang Sun, Mei-Ping Lu & Yong-Xin Liu. (2020). A guide to human microbiome research: study design, sample collection, and bioinformatics analysis. Chinese Medical Journal Publish Ahead of Print, doi: https://doi.org/10.1097/cm9.0000000000000871

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  • 根据了解到的初步的信息,云计算将在我们生物信息学领域得到广泛应用,当然前提是阿里能够提供相应的服务,让客户,特别是小白客户更容易的上手,甚至生物分析爱好者或者提供生物信息分析服务的小型公司可以在阿里云...
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  • Biopython 做序列分析一、安装Biopython:如果环境已经有Biopython可以跳过这一步。这里有两种安装方案,一种通过pip快速安装,另一种通过安装包安装1. 用pip安装Biopython,在cmd命令窗口输入下载Python的包管理...
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  • 研究的主要内容是(Genomics)和蛋白质组学(Proteomics)两个方面,具体来说就是从和序列出发,分析序列中表达的结构功能的生物信息。R语言R语言是当前主流的分析软件之一,具有强大的数据处理和分析功能,并且它是免费...
  • 在这里,以Java为程序设计语言,运用强大的JDK工具包,在Eclipse3.2的平台上,以基因数据为研究对象,设计出一款基于人工神经网络数据挖掘的生物信息分析软件。根据基因数据结构,对基因序列的碱基进行编码变换;...
  • 产生了大量的微生物组学数据,想进行数据分析不知道使用什么工具?不会使用Linux系统?不会写代码?没有合适的参考数据库?计算资源不足?现在这些问题都可以通过国家微生物数据中...
  • tophat+cufflinks分析流程 常用选项参数 -G/–GTF 后接GTF文件,计算iso-form表达量,不会组装新的 transcript,程序只会计算序列中已有转录本的表达量 -g/–GTF-guide 指利用gtf文件作为指导,也就是将没有匹配上的...
  • Usage: /home/chenlianfu/chenlianfu_scripts/blast.pl [options] BLAST_DB file.fasta > out.txt --tmp-prefix <string> default: blast 设置临时文件或文件夹前缀。默认设置下,程序生成command.blast.list,...
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  • 生物信息分析中的reads是什么

    千次阅读 2020-09-26 17:20:22
    ​由于受目前测序水平的限制,基因组测序时需要先将基因组打断成DNA片段,然后再建库测序。reads(读长)指的是测序仪单次测序所得到的碱基序列,也就是一连串的ATCGGGTA之类的,它不是基因组中的组成。...
  • (一)了解生物信息生物信息学(Bioinformatics)利用应用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法研究生物学的问题。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据,其研究工具是计算机,研究方法包括对...
  • 这里给出 MATLAB_R2017a 的生物信息学工具箱中 自带的样例 一览: 如果是默认安装,则相关目录在: C:\Program Files\MATLAB\R2017a\examples\bioinfo 按字母排序如下: AlignMultipleSequencesExample.m ...

空空如也

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