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jillshuai金蟲 (小有名氣)
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[求助]
小弟剛學(xué)高通量測(cè)序的分析，但是分析出來(lái)的結(jié)果圖片看不懂呀求大神指教 已有2人參與
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稀釋曲線，豐度分析曲線，Alpha多樣性，beta分析，Venn,PCoA,heatmap 我是跨專業(yè)的準(zhǔn)研一，老師讓我做這方面的，不懂呀，特地求職大神們幫忙， 1、這些東西都怎么看？ 2、有什么高通量測(cè)序的書籍可以自己學(xué)習(xí) 3qiime有木有中文的教程？英語(yǔ)爛成狗。。。 謝過(guò)了ory |
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pangsi01
銀蟲 (初入文壇)
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- 專業(yè): 環(huán)境微生物學(xué)
9樓2015-08-18 10:16:43
3樓2015-05-18 14:50:37
jillshuai
金蟲 (小有名氣)
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4樓2015-05-18 22:54:34
【答案】應(yīng)助回帖
感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
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OTU (Operational Taxonomic Units) 指系統(tǒng)發(fā)生學(xué)研究或群體遺傳學(xué)研究中為了便于分析，人為給某一個(gè)分類單元（科、目、屬、種）設(shè)置的同一標(biāo)志。一般來(lái)說(shuō)，測(cè)序得到的每一條序列來(lái)自一個(gè)菌。要了解一個(gè)樣品測(cè)序結(jié)果中的菌種、菌屬等數(shù)目信息，就需要對(duì)序列進(jìn)行歸類操作(Cluster ) ，通過(guò)歸類操作，將序列按照彼此的相似性分歸為許多小組，一個(gè)小組就是一個(gè)OTU。 Alpha多樣性分析（Alpha-diversity） 常用指數(shù)： 計(jì)算菌群豐度（Community richness） Chao：常用于估計(jì)物種總數(shù) 計(jì)算菌群多樣性(Community diversity) Simpson：估計(jì)樣品中微生物多樣性的指數(shù)直譯，在生態(tài)學(xué)中用來(lái)定量描述一個(gè)區(qū)域的生物多樣性。Simpson指數(shù)越大，說(shuō)明群落多樣性越低 Shannon：Shannon指數(shù)越大，說(shuō)明群落多樣性越高。Shannon曲線越高，說(shuō)明樣品具有更高的生物多樣性。 測(cè)序深度指數(shù)： 測(cè)序深度指測(cè)序得到的總堿基數(shù)與待測(cè)基因組大小的比值。假設(shè)一個(gè)基因大小為2M，測(cè)序深度為10X，則獲得的總數(shù)據(jù)量就是20M。 Coverage：指各樣品文庫(kù)的覆蓋率，指測(cè)序獲得的序列占整個(gè)基因組的比例。由于基因組中高GC、重復(fù)序列等復(fù)雜結(jié)構(gòu)的存在，測(cè)序最終憑借組裝獲得的序列往往無(wú)法覆蓋所有的區(qū)域，這部分沒有獲得的區(qū)域就是gap。數(shù)值越高，樣本中序列沒有被檢出的概率越低。該指數(shù)實(shí)際反映了測(cè)序結(jié)果是否代表樣本的真實(shí)情況。 其中，n1 = 只含有一條序列的 OTU 的數(shù)目； N = 抽樣中出現(xiàn)的總的序列數(shù)目。 稀釋性曲線分析( Rarefaction Curve)——群落豐度Richness 默認(rèn)在97%相似性水平下劃分OTU并制作各樣品的稀釋曲線，以樣本中隨機(jī)抽取序列數(shù)為橫坐標(biāo)，相應(yīng)的OTU數(shù)目為縱坐標(biāo)，每條曲線是一個(gè)樣本。稀釋性曲線越高，說(shuō)明群落豐度（richness）越高 Unclassified——通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì)未能鑒定出已知細(xì)菌綱的序列為 Unclassified bacteria Others——相對(duì)含量小于1%的各個(gè)綱合并為Others Heatmap 熱圖分析 可以用顏色變化來(lái)反映二維矩陣或表格中的數(shù)據(jù)信息，可以直觀地將數(shù)據(jù)值的大小用定義的顏色深淺表示出來(lái)。通常需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，將聚類后的數(shù)據(jù)表示在heatmap上，通過(guò)顏色的梯度和相似程度來(lái)反應(yīng)數(shù)據(jù)的相似性和差異性。 Beta多樣性 Beta多樣性指標(biāo)是用來(lái)比較多組樣本之間的差別度量，分析中通過(guò)三個(gè)方面來(lái)衡量樣 本間Beta多樣性，分別為本樣本距離計(jì)算、樣本聚類、樣本PCA分析。該三類分析均是基于Unifrac metric，Unifrac metric是一種基于系統(tǒng)發(fā)育樹的計(jì)算值，可很好的用于衡量樣本間物種組成的相似度，參考文獻(xiàn)見：Catherine Lozupone, Rob Knight. 2005.UniFrac: a New Phylogenetic Method for Comparing Microbial Communities. 都是我之前看文獻(xiàn)的時(shí)候查的一些詞，具體分析的話還是要看文獻(xiàn)，慢慢就理解了…… |
5樓2015-05-20 09:54:11
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