產(chǎn)品介紹
產(chǎn)品簡介
1998年，Handelsman首次提出了宏基因組學(xué)（或元基因組學(xué)，Metagenomics）概念，即運(yùn)用測序技術(shù)，對樣品中的全部微生物的DNA進(jìn)行研究的技術(shù)。后來加利福尼亞大學(xué)伯克利分校的研究人員Kevin Chen和Lior Pachter將宏基因組定義為“應(yīng)用現(xiàn)代基因組學(xué)技術(shù)，直接研究自然狀態(tài)下的微生物有機(jī)群落，而不需要在實(shí)驗(yàn)室中分離單一菌株”的科學(xué)。宏基因組學(xué)可以從環(huán)境樣品中提取出的全部微生物DNA出發(fā)，構(gòu)建宏基因組文庫，并利用測序技術(shù)進(jìn)行DNA測序，再對測序數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而全面了解樣品中所包含的全部微生物的組成信息和群落功能。
數(shù)據(jù)分析策略
1.數(shù)據(jù)質(zhì)控：下機(jī)的原始數(shù)據(jù)（Raw Data）會存在一定比例的低質(zhì)量數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)都必須進(jìn)行嚴(yán)格質(zhì)控；
2.宏基因組組裝：基于Clean Data，先進(jìn)行單個(gè)樣本組裝，再將各樣本中未參與到組裝的reads合并進(jìn)行混合組裝，以此增加低豐度物種的測序深度，獲得更多的物種序列信息；
3.基因預(yù)測：基于單樣本和混合組裝的scaftigs，利用MetaGeneMark進(jìn)行基因預(yù)測，對預(yù)測得到的所有基因進(jìn)行去冗余，得到非冗余基因集；再將各樣本的Clean Data 比對到該基因集上，統(tǒng)計(jì)獲得基因集在各樣本中的豐度表；
4.物種注釋：基于質(zhì)控得到的Clean Data，與NCBI 微生物的參考基因組數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對注釋，獲得各樣本在不同分類層級的物種豐度表；
5.功能注釋：基于非冗余基因集，與KEGG數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對注釋，獲得功能豐度表；
6.統(tǒng)計(jì)與分析：基于物種和功能豐度表，進(jìn)行豐度柱狀圖、Krona、Heatmap、樣本聚類分析、PCoA分析、Wilcoxon秩和檢驗(yàn)分析、LEfSe多元統(tǒng)計(jì)分析以及代謝通路比較分析，挖掘樣本（組）之間物種和功能組成的差異；
7.高級分析：基于以上宏基因組標(biāo)準(zhǔn)分析的結(jié)果，可選擇進(jìn)行一系列高級分析，例如NMDS、CCA/RDA、Network、CAG/MGS分析、腸型分析、抗性基因注釋、拷貝數(shù)變異等分析；同時(shí)，可以結(jié)合宏轉(zhuǎn)錄組、宏代謝組以及宏蛋白組數(shù)據(jù)等進(jìn)行多組學(xué)的關(guān)聯(lián)分析。
數(shù)據(jù)分析內(nèi)容
| 分析類別 | 分析內(nèi)容 | |
| 基因統(tǒng)計(jì)與分析 | 樣本間基因分布Venn圖 | 組間基因數(shù)目差異分析 |
| 樣本基因α多樣性分析 | ||
| 微生物群落分析 | 樣品菌落組成柱狀圖 | 樣品間相似性指數(shù)
PCoA分析 樣品聚類分析 LEfSe分析 Wilcoxon秩和檢驗(yàn)分析 |
| 物種分布Krona圖 | ||
| 樣本主要物種分布比較 | ||
| Heatmap圖 | ||
| 代謝通路分析（基于KEGG數(shù)據(jù)庫） | 樣品代謝功能組成柱狀圖 | |
| Heatmap圖 | ||
| 樣品代謝通路分析 | ||
| 不同樣品代謝通路比較分析 | ||
| 碳水化合物酶分析（基于CAZy數(shù)據(jù)庫） | 樣品碳水化合物酶組成柱狀圖 | |
| Heatmap圖 | ||
| 功能組成分析（基于eggNOG數(shù)據(jù)庫） | 樣品功能組成柱狀圖 | |
| Heatmap圖 | ||
| 高級分析菜單 | RDA/CCA 分析 | 腸型分析 |
| Network分析 | CAG/MGS分析 | |
| 單菌Binning組裝 | 抗性基因注釋 | |
| 拷貝數(shù)變異分析 | ||
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