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微生物16s高分文章必备之-picrust功能预测 瞬间提高微生物多样性研究性价比

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浏览:- 发布日期:2017-01-03 10:23:00【 】

说到微生物多样性研究,那就不能不提到两大高大上的分析:lefse分析(请点击过往文章链接:)以及picrust [1] 功能预测。简直是居家旅行必备之神器。不给你们分享一下这么好的东西,笔者心里都捉急。

picrust全称为

phylogenetic investigation of communities

by reconstruction of unobserved states

好了

全称不重要

发音很重要

:pie crust

装x从发音正确开始

分析上您有两种选择:

一、小文艺的选择是,软件本地化操作(但需要linux基础);

二、直接在线分析,简单粗暴。

picrust的原理基于已测细菌基因组的16s rrna全长序列,推断它们的共同祖先的基因功能谱,对greengenes数据库中其它未测物种的基因功能谱进行推断,构建古菌和细菌域全谱系的基因功能预测谱,最后,将得到的菌群组成“映射”到数据库中,对菌群代谢功能进行预测。

您需要的是一份biom格式的otu文件或者转换为txt二维矩阵的otu丰度表格。前者格式比较小众,且相对复杂不做介绍,后者长这样:

只要您在欧易做的微生物多样性项目,我们报告都会提供这两个文件的啦。有问题欢迎随时咨询。

step1

打开网址 http://huttenhower.sph.harvard.edu/galaxy/,然后您需要导入您的otu table文件,点击左下方的“get data“下方的 “upload file from your computer”.

type记得一定要点选 “picrust”, 然后点击下方的“start”。

step2

点击 normalize by copy number, 右边部分转着转着就绿了,绿了就ok了。

选择“legacy qiime format(tab)”以及greengenes数据库版本“gg 13.5“。

step3

点击左上方“predict metagenome”,这一步会根据step2得到预测出来的kegg信息,储存在biom格式文件,下一步就是对这种小众格式文件的大众可视化了。在预测的分类中,按需选择“kegg orthologs”、“cog”或者“rfam”。

step4

点击左上方的“categorize by function”,就得到对应的结果啦。

得到了kegg三个层级的信息。

kegg pathway hierarchy level“有三种层级可选;而“type of output”建议就选择人类能看得懂的大众格式”legacy qiime format(tab)“。转绿后,点击保存可将结果下载。可自行重命名为“picrust.txt”。

结果长这样:

第一列为kegg第三个层级分类,最后一列为分号分隔的l1-l3三个层级详细分类。数字为样本中可能与该功能相关的reads拷贝数。

得到这表格信息后,数据能怎么用呢?多了去啦,比如组间t-test检验、heatmap聚类、pca......。

基于kegg的t-test检验:

上图为比较不同分组样本的 kegg pathway, 并筛选出具有显著性组间差异的 pathway,其中蓝色代表一个分组,橘黄色代表另外一个分组。左边横柱状图代表富集在该 kegg 的 reads 数目,右边为 corrected p 值。

说到kegg的t-test检验,笔者不得不再甩出一个包袱,下次再给大家分享一个超级好用,windows就可操作的软件: stamp。迫不及待想知道的,接受提前约稿哦。

基于kegg的heatmap分析以及barplot分析:

以及差异物种和kegg预测通路相关性分析

上图中根据pearson相关性计算差异的种属和预测出kegg通路的相关性。深红代表较高正相关,深蓝代表较高负相关,***代表相关性p value<0.001, **代表相关性p value在0.001~0.01之间, *代表相关性p value在0.01和0.05之间。

好啦,干货讲完,

来点更实在的重磅消息:

欧易生物微生物多样性分析全线升级啦!!!!

不仅分析上加质加量不加价,图形可视化也让文艺小清新们欲罢不能。

看到这里有没有心动呢?如果有任何疑惑或者需求,欢迎各位老师邮件或者致电详询哦。

1langille mg, zaneveld j, caporaso jg, et al. predictive functional profiling of microbial communities using 16s rrna marker gene sequences. nature biotechnology, 2013, 31(9): 814-821.

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