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读前须知nohup后台运行nohup后台运行时，要将qiime2-2019.7环境激活，否则会报错！一定要记得激活！激活！激活！nohupbash01.sh&nohup指不间断地运行，是nohangup的缩写。当运行一个进程的时候，不想让其在你退出账号时关闭，即可用nohup。nohup在不规定的情况下，所有输出内容会保存到nohup.out中。后缀&是让程序后台运行，但注意，后台运行不代表不受S

利用宏基因组、16SrRNA测序等高通量测序技术分析微生物群体结构的时候，常见的有α和β多样性两个指标。Alpha多样性分析Alpha多样性主要反映样本内多样性。在肠道菌群分析中，是用来衡量个体内菌群的多样性，注意是单个个体，不涉及个体间的比较。Alpha多样性主要与两个因素有关：一是种类数目，即丰富度；二是多样性，群落中个体分配上的均匀性。通常有三类相关指数，测序深度指数（Observedspi

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作者:刘永鑫日期：2017-7-1阅读时长：10min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

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众所周知，目前研究宏基因组最常用方法的是扩增子、和全基因组测序。虽然方法简单高效，但缺点也是显示易见的。

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扩增子系列课程也分为三部曲：第一部《扩增子图表解读》：加速大家对同行文章的解读能力。第二部《扩增子分析解读》：学习数据分析的基本思路和流程。

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16S扩增子测序研究中定量变异和生物量影响Quantificationofvariationandtheimpactofbiomassintargeted16SrRNAgenesequencingstudiesMicrobiome

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教程大纲简介-定义、方法和数据库扩增子-微生物群落多样性PICRUS

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距离上次《生信宝典》联合《宏基因组》组织的扩增子分析线下培训结束己经有三个多月了。为方便广大读者的学习，现在开始陆续分享上次培训的内部资料——理论课程课件。希望对想自学分析的朋友起到一定帮助作用。

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不仅提供了多套扩增子、宏基因组的分析流程方案，同时提供了几十个软件间衔接的脚本，可大大提高使用者分析的效率。文章于2017年发表于mSystems。

公众号：宏基因组(meta-genome)往期回顾扩增子图表解读-理解

而扩增子、宏基因组、网络教程的测序数据为方便大家使用，直接将链接贴在正文中，半年来累计下载转存超过5000次，为大家参考格式准备数据、自学分析提

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尤其是在扩增子研究中，在相同基因型、环境条件宿主(温室植物、饲养动物)至少也需要6次以上生物学重复，如人类这种无法控制基因型和生活环境的研究对象，实验组至少30个起才容易发现有统计为意义的差异菌。

个人1年多16s/ITS扩增子分析中积累的点点滴滴，此文适合新人了解相关零散知识，也适合有分析经验的人交流与讨论。

之前还把97%聚类OTU作为扩增子行业的金标准。转眼间各位大佬纷纷向OTU聚类方法拍砖，都不建议再使用。

本网对Markdown排版支持较差，请跳转“宏基因组”公众号阅读；写在前面之前发布的《扩增子图表解读》系列，相信很多朋友都看过了(链接直达7月文章目录)。

扩增子、宏基因组测序问题集锦原文转自诺禾致源，点我阅读原文。作者整理的非常好，值得学习。但本人又结合自己经验进行了修改，并对每个问题例举了实例和添加自己的理解(个人经验部分)。

“宏基因组”公众号作者:刘永鑫日期：2017-6-29阅读时长：10min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

功能预测在基于16SrRNA扩增子的研究中，因为了解微生物群落功能的需要，我们经常会使用一些软件工具对16SrRNA扩增子数据进行功能预测，比如PICRUSt2。

目前细菌群落研究常用的技术是16S相对定量扩增子测序，而最近越来越多的研究者开始采用绝对丰度（即菌群的实际数量）对细菌群落进行绝对定量研究，今天小编就微生物绝对定量研究的一些常见问题在此总结一下。

例如下图是一个在扩增子测序微生物群落分析中常见的统计图类型，在测序公司给的报告中通常都有这么一张图。

https://v.qq.com/x/page/t3015tp7d5u.htmlPart1.21扩增子分析背景介绍p1-23，23minhttps://v.qq.com/x/page/j3015gkf92g.htmlPart2.21

宏基因组分析软件专题（一）微生物组数据分析思想、步骤及软件和数据库选择指南Hereditas(Beijing)[IF:N/A]①本文概述了微生物组研究主要分为微生物培养、DNA和mRNA层面，按研究技术主要包括培养组、扩增子

扩增子数据与宏基因组数据相比，分析虽然相对容易，但无尽的代码和命令行也增加了数据分析的难度。中国科学院成都生物研究所李香真

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PICRUSt就是让16S扩增子分析锦上添花的工具，可以基于OTU表预测宏基因组的功能基因组成。

不知道各位从事或即将从事微生物群落功能生态学研究的大虾有没有留意到，通过功能基因扩增子测序技术研究微生物群落功能的文章，一般多会将测序获得的核酸序列通过特定软件翻译成氨基酸序列后，再进行聚类、组成、比较

简介USEARCH是最好用的扩增子分析软件，但是代码不开源，可分析大数据的64位版收费，阻止了很多经费有限小伙伴的学习和使用。

举个例子，扩增子分析从fastq到OTU表至多是denovo或reference两种套路(1-3天)。

数据分析是相通的，通过一个简单的课程理解其中的原理，就可以推而广之，延伸到其它类型的数据分析，如扩增子、

高通量测序全面检测生物或环境样本的单细胞真核生物和寄生虫Ahigh-throughputsequencingassaytocomprehensivelydetectandcharacterizeunicellulareukaryotesandhelminthsfrombiologicalandenvironmentalsamplesMicrobiome,[9.133]DOI:https://mic

文章目录扩增子测序的最小信息标准和测序规范摘要正文图1：为MIxS标准的三大子标准及其相关的环境包的详细信息。

相比于16S扩增子测序，宏基因组测序能够使物种鉴定深度达

转载：https://mp.weixin.qq.com/s/xsL9GuLs7b3nRF8VeRtinQ建立在高通量测序基础上的微生物群落研究，当前主要有三大类：基于16S/18S/ITS等扩增子做物种分类的

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我们知道，不管是16S等扩增子测序，还是宏基因组，最后最重要的结果，就是物种的丰度情况了，qiime2给出的16S丰度结果是一个计数，对于许多软件来说这是可用的，那么如果我们想获得一个直接的百分比数据应该怎样做呢