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汕头大学海洋科学接受调剂
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jillshuai

金虫 (小有名气)

[求助] 小弟刚学高通量测序的分析,但是分析出来的结果图片看不懂呀求大神指教 已有2人参与

稀释曲线,丰度分析曲线,Alpha多样性,beta分析,Venn,PCoA,heatmap
我是跨专业的准研一,老师让我做这方面的,不懂呀,特地求职大神们帮忙,
1、这些东西都怎么看?
2、有什么高通量测序的书籍可以自己学习
3qiime有木有中文的教程?英语烂成狗。。。
谢过了ory
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恶灵的叹息

新虫 (初入文坛)

【答案】应助回帖

引用回帖:
6楼: Originally posted by Irus at 2015-05-22 20:31:35
请问下我的高通量数据回来了像chao这个指标有三个数据,包括chao、chao_1ci、chao_hci这三个数哪个是我要用的数呢?还是应该求和,或者求平均数...

我当初拿到的高通量数据只有chao1这个数据,我觉得你说的这三种不同的数据可能是用不同表达(计算)方法,来表征群落中含OTU数目,意义应该是相同的,所以只需要用其中一种来分析就行,不需要求平均数。

具体的你可以直接联系生物公司的技术支持,我也不专业
8楼2015-05-24 15:26:51
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biolinker

金虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
这些分析的话,一般都有解释的。
现在好像没有什么书籍可以查阅,可以看看相关文献。也有一些培训班,好像收费还是要点钱的,能学到多少,我就不是很清楚了。
3楼2015-05-18 14:50:37
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jillshuai

金虫 (小有名气)

引用回帖:
3楼: Originally posted by biolinker at 2015-05-18 14:50:37
这些分析的话,一般都有解释的。
现在好像没有什么书籍可以查阅,可以看看相关文献。也有一些培训班,好像收费还是要点钱的,能学到多少,我就不是很清楚了。

谢谢,你的回答看来一些文献看不懂,而且跨专业所以想系统学习一下
4楼2015-05-18 22:54:34
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恶灵的叹息

新虫 (初入文坛)

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
OTU (Operational Taxonomic Units)
指系统发生学研究或群体遗传学研究中为了便于分析,人为给某一个分类单元(科、目、属、种)设置的同一标志。一般来说,测序得到的每一条序列来自一个菌。要了解一个样品测序结果中的菌种、菌属等数目信息,就需要对序列进行归类操作(Cluster ) ,通过归类操作,将序列按照彼此的相似性分归为许多小组,一个小组就是一个OTU。

Alpha多样性分析(Alpha-diversity)
常用指数:
计算菌群丰度(Community richness)    Chao:常用于估计物种总数
计算菌群多样性(Community diversity)
             Simpson:估计样品中微生物多样性的指数直译,在生态学中用来定量描述一个区域的生物多样性。Simpson指数越大,说明群落多样性越低
             Shannon:Shannon指数越大,说明群落多样性越高。Shannon曲线越高,说明样品具有更高的生物多样性。

测序深度指数:
测序深度指测序得到的总碱基数与待测基因组大小的比值。假设一个基因大小为2M,测序深度为10X,则获得的总数据量就是20M。
Coverage:指各样品文库的覆盖率,指测序获得的序列占整个基因组的比例。由于基因组中高GC、重复序列等复杂结构的存在,测序最终凭借组装获得的序列往往无法覆盖所有的区域,这部分没有获得的区域就是gap。数值越高,样本中序列没有被检出的概率越低。该指数实际反映了测序结果是否代表样本的真实情况。

其中,n1  = 只含有一条序列的 OTU 的数目;
N  = 抽样中出现的总的序列数目。

稀释性曲线分析( Rarefaction Curve)——群落丰度Richness
默认在97%相似性水平下划分OTU并制作各样品的稀释曲线,以样本中随机抽取序列数为横坐标,相应的OTU数目为纵坐标,每条曲线是一个样本。稀释性曲线越高,说明群落丰度(richness)越高

Unclassified——通过数据库比对未能鉴定出已知细菌纲的序列为 Unclassified bacteria
Others——相对含量小于1%的各个纲合并为Others

Heatmap 热图分析
可以用颜色变化来反映二维矩阵或表格中的数据信息,可以直观地将数据值的大小用定义的颜色深浅表示出来。通常需要将数据进行聚类,将聚类后的数据表示在heatmap上,通过颜色的梯度和相似程度来反应数据的相似性和差异性。

Beta多样性
Beta多样性指标是用来比较多组样本之间的差别度量,分析中通过三个方面来衡量样
本间Beta多样性,分别为本样本距离计算、样本聚类、样本PCA分析。该三类分析均是基于Unifrac metric,Unifrac metric是一种基于系统发育树的计算值,可很好的用于衡量样本间物种组成的相似度,参考文献见:Catherine Lozupone, Rob Knight. 2005.UniFrac: a New Phylogenetic Method for Comparing Microbial Communities.

都是我之前看文献的时候查的一些词,具体分析的话还是要看文献,慢慢就理解了……
5楼2015-05-20 09:54:11
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