宏基因组数据分析专题之展望与数据质控

本文介绍了宏基因组测序数据分析的重要性,强调科研学者自行掌握分析流程的必要性。详细讲解了宏基因组测序与16S测序的区别,并以MetaWRAP为例概述分析流程。重点讨论了FastQC软件的安装、参数选择及运行,为后续的数据质控解析奠定基础。

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宏基因组数据分析专题之展望与数据质控


导读

宏基因组测序(Metagenomics Sequencing)是以特定环境下的微生物群落作为研究对象,对该样品中所包含的全部微生物总的DNA进行测序
从而使人类可以研究微生物种群结构、物种分类,系统进化,基因功能活性、微生物之间以及微生物与环境之间的互作关系。因此,一定程度上来说,宏基因组测序摆脱了微生物分离纯培养的束缚,为环境微生物群落的研究提供了有效工具。然而,宏基因组测序数据的分析仍然存在许多问题,如组装和参考基因组等。目前,绝大多数的科研学者在宏基因组数据分析这一板块都是依赖于测序公司来完成。对于测序公司而言,他们只负责流程化的数据分析,并未考虑每一个实验的具体设计和潜在的生物学意义,导致许多科研实验结果不理想。因此,科研学者自己掌握宏基因组数据分析会让你的科研更上一层楼。我们深度基因团队基于前期的技术攻关,目前基本上已经掌握了宏基因组测序数据的整套分析流程。接下来,我将在宏基因组数据分析专题中为大家逐步解密宏基因组数据分析。

背景知识

目前,微生物组的研究手段主要是通过16S(16S rRNA Gene Amplicon Sequencing)和宏基因组测序(Metagenomics sequencing)这两种测序方法。这种测序技术的主要区别在于测序原理的不同:16S测序的技术原理主要是基于16S rDNA基因存在于所有细菌的基因组中,具有高度的保守性。该序列包含9个高变区和10个保守区,通过对某一段高变区序列进行PCR扩增后进行测序,得到对应的序列.宏基因组测序 则是将样品内的微生物基因组DNA随机打断成小的片段,然后在片段两端加入通用引物进行PCR扩增测序,再通过组装的方式,将小片段拼接成较长的序列。对于测序结果的比较而言,16S测序得到的序列很多注释不到种水平,而宏基因组测序则能鉴定微生物到种水平甚至菌株水平。因此,在物种鉴定过程中,宏基因组测序具有较高的优势。当然,我们也建议科研学者可以结合16S和宏基因组测序两种测序手段,可以更高效、更准确地研究微生物

### 宏基数据分析可视化的工具和方法 #### 数据预处理 在宏基数据分析过程中,数据预处理是一个重要的初步步骤。此阶段主要涉及去除低质量读段、适配体修剪和其他可能污染的数据清理操作。常用的工具有FastQC用于评估原始测序文件的质量控制[^1];Trimmomatic可以高效地剪裁并过滤掉低质量碱基和接头序列。 #### 序列装 为了重建完整的或接近完整的微生物基因组草图,在完成清洗后的高质量短片段需要被拼接到一起形成较长的连续区(contigs),这一过程称为de novo装。MEGAHIT是一款专门为大规模二代测序设计的快速迭代k-mer算法程序,适用于内存有限的情况下运行大型项目;而SPAdes则以其能够较好解决复杂区域(如重复单元)著称,并支持混合装配模式来利用不同平台产生的多种类型的reads。 #### 基因预测物种分类 一旦获得了contigs之后,则需对其进行注解以识别潜在的功能模块及其所属生物种类。Prodigal是一种轻量级但高效的原核生物蛋白质编码基因查找器,特别适合于宏基学应用中的快速扫描任务;Kraken2通过构建紧凑型数据库实现了对未知样本中存在哪些已知类群成员作出迅速判断的能力,其速度远超同类产品的同时保持较高准确性。 #### 功能注释 接下来就是赋予上述发现的具体生物学意义——即所谓的“功能注释”。这里推荐使用HUMAnN3来进行通路水平上的解析,它不仅继承了前代版本的优点还增加了更多新颖特性比如改进版UniRef映射策略以及更广泛的抗性因子覆盖度等;另外也可以考虑采用eggNOG这个综合性的直系同源簇资源库作为补充参考资料之一。 #### 群落结构分析及可视化 最后一步便是探索整个生态系统内部各个成部分间的关系网络。QIIME2提供了从alpha到beta多样性的全方位测量手段连同交互式的图形界面让用户轻松上手各种高级统计检验方法;phyloseq专注于R环境下多维度微生物数据集的操作管理,配合ggplot2包能绘制出美观大方又富含信息量的结果展示图谱;vegan同样基于R语言开发而成,擅长执行多元回归模型拟合从而揭示隐藏背后的环境因素影响机制。 ```r library(ggplot2) data <- read.table("path/to/your/data", header=TRUE, sep="\t") p <- ggplot(data, aes(x=factor(Group), y=Value)) + geom_boxplot()+ theme_minimal() print(p) ```
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