zd200572的博客

biobakery_workflows wmgx --input ./ --output outputads 8 #--dry-runtrain-profiling --local-jobs 5 --threa(Jan 23 07:27:31) [ 0/28 - 0.00%] **Ready ** Task 4: kneaddata____s5-3(Jan 23 07:27:31) [ 0/28 - 0.00%] **Ready ** Task 0: kneaddata____

下一个更新将是2021.2更新亮点一般通告1、在q2-cutadapt插件中发现了一个数据完整性错误，并在这个版本的qiime2中得到了修复。有关更多详细信息，请查看“q2-cutapt的trim paired，在处理混合方向时”。2、开发人员“staging”环境现在托管在https://packages.qiime2.org！staging环境在开发过程中使用，以前托管在anaconda.org/qiime2-staging。在这次发布的qiime2中，我们遇到了一些打包问题，所以我们提高了一

一直以来，看到这本书《Statistical Analysis of Microbiome Data with R》活跃在朋友圈和公众号，既然口碑这么好，当然有必要学习下啦！分享记录一下书中我所认为重要的点。第一章 宏基因组数据的生物信息分析这章的内容基本上是概论和综述，不过读读同样有收获的，毕竟大牛写的书，认知还是比我水平高很多的。1.几个概念人类微生物组的概念，这里首先谈了microbiota和miceobiome两个词的区别，前者是指一个特定环境中的群落微生物物种，后者是物种和他们的基因的集合

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？当然，有许多方法可以实现，比如用shell, R, python脚本，或者再简单粗暴点，excel解决，透视表，公式，宏等。自己造轮子总是觉得不怎么踏实，出错咋办。那么，现成的软件有哪些呢，在这里，我抛砖引玉，提出一个曲线救国的方法，使用qiime2的前任qiime1解决，稍微做几步处理即可。如

生活中，你一定对酸奶不陌生，早在古时候先辈们已经制作酸奶了。在中国，酸奶有史可查的最早记录是在公元5世纪，贾思勰在《齐民要术》中记载了齐地酸奶的制作方法。而酸奶中最常见的几种菌就是保加利亚乳杆菌、嗜热链球菌、乳酸乳球菌等了。乳酸菌是发酵食品生产的基础，有几种菌株被认为是益生菌，即“当以足够的量服用"时，对宿主具有健康益处的活微生物”。重要的是，许多LAB物种也享有公认的安全状态。摄入的乳酸菌需要首先克服肠道的物理和化学屏障，然后才能与数百种不同的物种竞争，最后才能发挥其有益作用。的确，乳酸菌被认为是短暂

除了引用最多的qiime流程，u/vsearch（usearch是一人一已之力单挑学术界）和mothur（用的人越来越少的感觉），最近又发现了一两个流程，一并分享给大家。一、lotus:http://psbweb05.psb.ugent.be/lotus/一个引用量刚刚突破一百的流程，难得的是还在继续更新中，同样的先进的去噪代替聚类，哪天也测试下效果。最初知道这个流程是hybyrid-denovo流程提到了它也可以使用未成功拼接的序列进行分析。以下内容基本翻译自其官网:LotuS提供完整的轻量级16

内容基本上翻译自：https://enterotype.embl.de/index.html介绍肠型是一种根据人类肠道微生物群来分层的人的方法。它们来自个体肠道微生物群中不同微生物群的相对丰度（目前处于属级;请参阅维基百科关于"相对物种丰度"的文章，以了解相对丰度的概念）。肠型不是离散类型，如血型，而是在微生物群特征的更高维度空间中稠密的区域。我们假设稠密的区中，个体的很大一部分，它们之间或周围有人烟稀少的区域，但这种分布的原因尚不清楚，也没有公布足够的数据来量化，随着时间的推移，肠道类型的分类和可能开

最近看到生信技能树的一篇推文在介绍nf-core这个流程管理工具，发现官方有qiime2的流程，学习一下，顺便探索一下中间的坑。关于nf-core，这篇推文已经介绍的够多了，我这里主要学习它的搭建和使用。一、环境搭建首先，先进行环境搭建工作，这是必修课和基础，没有环境，什么也做不了。理解下来，nf-core可以使用三种方式进行环境准备，本地安装，conda或者docker，一般来说，对新手最友...

https://www.cell.com/cell-reports/fulltext/S2211-1247(19)30177-91.体温与肠道微生物1.Microbiota Depletion Impairs Thermogenesis of Brown Adipose Tissue and Browning of White Adipose Tissue微生物群耗竭损害棕色脂肪组织的热生成...

首先声明，与Viome公司没有任何利益关系，翻译这篇报道只是觉得文章写的比较好。西雅图，2019年8月20日 /美通社/-Viome是一家通过基于个体生物学的个性化营养来重新定义健康的公司，今天发布了如何分析和理解肠道微生物组与整体健康的进一步见解。通过人工智能，Viome可以根据肠道微生物组发现适合个人的食品和补品，以实现最佳健康。没有一个微生物组是相同的，这就是为什么一个人的肠道健康不仅...

接着前面的内容，这里再进行下数据库的处理，看看从参考数据库就按测序数据处理是不是能提高物种注释的精度。这里先预报一下，种的分类结果并不能有明显的提升，或许是因为序列长度的缺陷，即使再努力提高技巧，终究不能解决根本的问题，250bp的长度，对比1500bp左右的全长，显然还是太短了，难以实现精确的分类，所以，要想更精确，只有上16S全长，这只能寄望于Pacbio，Oxford Nanopore，和1...

前面我们探索了处理不能拼接的V4 PE150数据，首先双向reads根据质量情况分别切成120bp，然后使用dada2 R包进行了直接+10N拼接，生成ASV表，再分别使用dada2包和qiime2进行了物种注释，基本上完成了一个最简单的分析过程，这里，使用比较流行的phyloseq包进行下多样性分析。说实话，之前从没有使用R进行过16S数据分析，一般认为R速度慢些，而且不熟悉。这里用了一次感觉...

①基于多个国家4个队列的526个宏基因组样本，鉴定出在结直肠癌（CRC）中富集的7个菌种；②脆弱拟杆菌、具核梭杆菌、不解糖卟啉单胞菌、微小小单胞菌、中间普雷沃菌、芬氏别样杆菌、食氨基酸热厌氧弧菌；③用这7个菌种可在不同人群中区分CRC患者和健康对照，AUC为0.80（结合临床信息可提升至0.88）；④丰度相关性分析表明，CRC中富集和减少的细菌分别形成各自的共生网络，二者互斥；⑤CRC...

还是接着之前的事说，首先，在researchgte网站上发现了一个小“新大陆”，说可以把不能很好拼接的数据直接N连接处理。这里就先按软件默认的加几个N了，虽然拼接率有3%。。。然后，找到了直接加N的软件，不重复造轮子，自己写拼接脚本还是要费半天时间的，不如用工具，既好又准。这篇文章里的第一个软件死活找不到，于是放弃，还好有第二个选择，使用vsearch，依然是不能运行32程序的MacOS 10.1...

以色列科学家通过对800个健康个体的研究发现，不同的人对同一种食物的血糖水平响应是不一样的。也就是说，食物的GI值不是确定的，存在着个体差异，且这种差异与个体的肠道菌群是有关系的。包括中国在内的许多国家都发布过针对本国民众的膳食指南，这种指南显然没有考虑个体差异的情况，只是关注统计意义上的群体健康。而我们从以上的讨论来看，在实际生活中，每个人首先应该考虑自己的个性化健康需求。**亮点**-...

肠型，Enterotype，是2011年在这篇文章中提出的，即将过去的2018年又有20多们肠道微生物的大佬对肠型的概念进行了回顾和确认。一直比较好奇怎样来用代码分析肠型，今天找到了这个教程，放在这：这是那篇原始的文章：Arumugam, M., Raes, J., et al. (2011) Enterotypes of the human gut microbiome, Nature,do...

阅读的综述翻译的中文杜标题是《肠道菌群失调促进结直肠癌的发生》，英文名为『Dysbiosis of gut microbiota in promoting the development of colorectal cancer』，文章地址在：https://academic.oup.com/gastro/article/6/1/1/4430984 从公众号 胃肠学术平台 中的推文中看到了这篇文章...

https://www.vitamodularis.org/articles/how_to_interpret_your_microbiome_data.shtml 内容来自这篇文章，只是摘抄翻译了部分内容，英文好的直接出门左转到原文。首先，作者提到了在国外几个较早的肠道菌检测机构和平台，美国肠道计划AGP，uBiome，Atlasbiomed，这三家，是西方人能做的其中几个。然后，作者强调...

肠道微生物还是很热，最近发现南图里有本畅销书是关于此的，一看还是今年出版的，决定拿来读一读。庆祝博客搬迁到了腾讯云，香港的机房，网速还是挺不错的，从美国东部200ms的延迟变为现在的50。换了个主题庆祝下。这本书主要讲的是现在社会里西式生活方式导致的肠道菌群多样性减少。抗生素的滥用等导致艰难梭菌等耐药性超级细菌难以治疗;膳食纤维摄入不足可能导致便秘。作者提出一个名词，叫微生物群的碳水化合物（M...