zlabx的博客

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###—qiime-zlab------#zj@zlab.ac.cn#版权所有，仅供学习参考#中国科学院Generate BIOM table summary commandbiom summarize-table -i otus/otu_table_mc2_w_tax_no_pynast_failures.biom -o cdout//biom_table_summary.txt Filter low sequence count samples from table (minimum se

get datawget -O "sample-metadata.tsv" \ "https://data.qiime2.org/2020.2/tutorials/atacama-soils/sample_metadata.tsv"mkdir emp-paired-end-sequenceswget -O "emp-paired-end-sequences/forward.fastq.gz" \ "https://data.qiime2.org/2020.2/tutorials/ata

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HUMAnN2是由Huttenhower组发布的，基于全基因组测序数据用于计算基因丰度的软件。该工具也可以用于PICRUSt数据将KEGG genes重建为KEGG pathways。在我们处理我们的16S数据之前，我们首先需要安装HUMAnN2和HUMAnN（之前的版本）。Step1:通过pip安装HUMAnN2conda activate qiime1#我的qiime1环境pip install humann2Step2:下载HUMAnA的安装包并解压。你只需要从文件中获取一个文件：huma

#软件官方仓库https://github.com/picrust/picrust2/wikihttps://github.com/picrust/picrust2/wiki/PICRUSt2-Tutorial-(v2.3.b-beta)PICRUSt2 (Phylogenetic Investigation of Communities by Reconstruction of Unobserved States)是一款基于标记基因序列来预测功能丰度的软件。工具原理先根据已测微生物基因组的16

#Picrust2功能预测流程#zj@zlab.ac.cn#2020年8月#完整输出COG,EC,KO,PFAM,TIGRFAM结果picrust2_pipeline.py -s OTUs.fasta -i Otu_table_even.biom -o \picrust2_out_pipeline -p 12 -r default_files/prokaryotic/pro_ref/pro_ref \--in_traits COG,EC,KO,PFAM,TIGRFAM#用默认输出EC,KO

#软件管理器miniconda3wget -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.shbash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh安装时许可协议可打yes，默认目录为~/miniconda3，默认不运行conda直接回车conda init #c初始化conda命令conda -V # 查看版本号 4.6.14python

#zj@zlab.ac.cn#2020-07#单端测序结果产出Greengenes结果#合并所有fna文件cat *.fna > seq.fna#conda安装独立安装qiime1和picrust1conda create -n picrust1 -c bioconda -c conda-forge picrustconda activate picrust1conda create -n qiime1 python=2.7conda install qiime#qiime1环

顶楼膜拜houyunhuang大佬，基于ggcor最新包#zlab#zhoujian-2020#linux转biom到TXT#biom convert -i otu_table.biom -o otu.txt --to-tsv#准备好环境因子表格#devtools安装ggcor,建议通过原生R安装，R-studio安装会报错。if(!require(devtools)) install.packages("devtools")if(!require(ggcor)) devtool.

百度云链接R语言常用包合集Windows 10版4.0.x：链接：https://pan.baidu.com/s/1JFwLP2SonK1howD5MNgNYg 提取码：l08kWindows 10版3.6.x：链接：https://pan.baidu.com/s/1h-qR2lmlaMgR4M7VbgtAFg 提取码：s5fi下载后解压至当前目录，可获得3.6/4.0目录，剪切并替换文档 - R - win-library - 3.6/4.0 目录即可扩增子数据库宏基因组数据库HUM.

利用perl一键生成符合在线LEFse差异分析的Table表LEfSe分析的在线+本地运行的详细教程参考刘尧博客基于Picrust2进行宏基因预测后，我们往往需要对数据进行可视化话，其中LEFse就是非常不错的选择,这里通过perl实现对表的格式化。LEFse --Galaxy平台：http://huttenhower.sph.harvard.edu/galaxyuse strict;use warnings;my $mapFile=$ARGV[0];my $tableFile=$ARG