宏基因组数据(二代)大部分为长度较短、碎片化的短读长(150bp-250bp的reads),与环境中真正的细菌基因组(上千上万bp)有明显差异,我们数据分析的主要思路就是在尽量不丢弃数据的前提下还原出尽可能完整的基因组,得到最接近真实情况的基因和物种信息。在测序深度足够的情况下(活性污泥大于等于8Gb),使用原始reads能近...
MicrobiomeAnalyst 是一个方便易用的宏基因组数据分析网站,它可以使没有生物信息学研究背景的研究人员和临床医生通过可视化界面自由探索微生物组数据,包括数据预处理、统计分析、功能分析以及挖掘公共数据集。 MicrobiomeAnalyst 的分析流程主要包含四个模块: 1.标记基因数据分析 (MDP) ,用于分析标记基因数据; 2.宏基因组...
首先,需要对宏基因组的物种进行初步筛选。常见的方法可以通过挑选高丰度物种(如群落中top30的属/种)、差异分析(如LEfSe、统计检验分析等)对宏基因组物种进行初步的筛选。其次,需要对目标代谢物进行确定。若已有目标代谢物,直接从代谢组结果中挑选目标代谢物即可;若没有目标代谢物,可以通过差异分析、KEGG富集分析、WGCN...
使用ANCOMBC方法对每个研究的gender(male vs female)进行差异分析,获得每个数据集的差异分析结果即每个物种的效应值和效应值标准误差。ANCOMBC详细分析见:GMSB文章五:微生物组差异分析ANCOMBC2。 运行荟萃分析数据分析:宏基因组数据的荟萃分析运行荟萃分析 computeANCOMBC获得每个数据集的线性模型结果(lfc和SE统计量用...
📚宏基因组学分析的主要步骤包括: 1️⃣ 样品收集与处理:从环境样品中收集,并进行过滤、离心、提取DNA等处理。 2️⃣ DNA测序:使用高通量测序技术获得大量DNA序列数据。 3️⃣ 序列分析与注释:对测序数据进行质量控制、去除污染序列、拼接和组装,然后进行功能注释和分类。
本文使用的是bioBakery3的分析流程,bioBakery是目前使用比较广泛的宏基因组分析流程。主要分为三步: kneaddata: kneaddata主要的目的是去除宿主以及过滤质控,kneaddata本身就是一个流程,包含fastqc、trimmomatic和bowtie2等软件,先使用fastqc进行质控,然后trimmomatic做过滤,bowtie2比对宿主基因组去除宿主,然后再做一次fastqc质...
从功能注释到基因丰度,再到物种丰度,每一个步骤都揭示着微生物群落的复杂性与多样性。🌿环境因子与肠道微生物群的相关性,关联分析,代谢分析,生物信息学分析,土壤、水样、肠道宏基因组分析,单细胞测序数据分析,16S rRNA测序以及宏基因组测序,细菌、病毒、真菌等各类微生物一网打尽!📈相关性热图、直方图、box图、...
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一、新增6大数据库!拓展宏基因组数据分析! BacMet(antibacterial biocide and metal resistance genes database) BacMet数据库全称为抗菌杀菌剂与金属抗性基因数据库。数据库包含了抗金属离子的基因(metal resistance genes, MRGs)和抗杀菌剂的基因(biocide resistance genes, BRGs)两大类,共计753个基因。
宏基因组,扩增子(16s,18s,its)数据挖掘分析,物种,功能差异统计+生信分析+统计分析+生信作图+统计作图+R语言分析+R语言作图 分子细胞生物学,针对神经元结构与功能、神经递质与突触传递、神经网络与神经回路、神经系统发育、神经调节与调控、神经系统疾病、神经影像学、神经生物学实验技术、神经元迁移、抑制性传递、MRI...