大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

很多亲人感觉宏基因组的分析结果内容种类太多，根本学不过来。其实本质上并不复杂，只分为两类：物种组成和功能组成两大类，这是核心结果；再加上开头系统描述和结尾的讨论比较。通常会出现固定套路的4部分结构。

今天就从之前解决的1篇nature, 2篇science, 入手来总结宏基因组分析的基本思路。只有分析思路清楚，结果才更容易説清楚。

文章思路和结果

文章分析思路：整体概述——物种组成——功能组成——关联/因果

文章主要结果

1. 样本、物种、功能描述
2. 物种组成整体差异和分组具体差异
3. 功能组成整体差异和分组具体差异
4. 环境因子与微生物组的关系

文章套路验证

• Nature：人类肠道微生物组的肠型

  1. 人类肠道微生物组的物种和功能组成。从样本、物种组成和功能的整体描述；
  2. 肠型的物种组成不同。组间物种组成差异，新方向/领域无分组要根据差异的主成分分组再比较，之后结果的展示方式很多了，如柱状图、箱线图、网络图等；
  3. 肠型间的功能差异。本质上是功能组成的差异，可具体展示差异或特异功能通路COG/KEGG。
  4. 与宿主属性的相关分析。可以简单相关，也可连续数据随机森林回归预测，更可以与己有研究元分析验证假设，方法和思路众多，本质是对结果的验证和升华，进一步突出准确性和意义。

• Sciences：16S+功能预测

  1. 整体描述：PCoA散点图+热图展示样本随时间存在变化；机器学习建模来根据变化预测时间；
  2. 物种组成：比较不同部分、环境下物种丰度的变化，并使用网络、柱状图展示物种随时间传递的过程、和丰度的变化。
  3. 功能组成：功能整体和局部PCA差示差异的来源，同时挑选与主题相关通路按时间序列呈现拟和曲线
  4. 环境因子关联：如pH、氨、硝酸盐、各种功能通路等属性随时间变化，CCA展示环境因子对微生物组群体结果关系。展示环境因子在主成分间的关系。

• 3分和30分文章差距在哪里？

宏基因组分析套路

很多朋友感觉宏基因组的分析结果内容种类太多，根本学不过来。其实本质上并不复杂，只分为两类：物种组成和功能组成两大类，它们是核心结果；再加上开头系统描述和结尾的讨论比较。通常会出现固定套路的4部分结构。

今天就从之前解读3篇CNS文章(1篇nature, 2篇science) 入手，系统总结宏基因组分析的基本思路。助力大家清楚分析思路，更多精力关注科学问题的解决，做出好结果。

文章思路和结果

文章分析思路：整体概述——物种组成——功能组成——关联/因果

文章主要结果

1. 样本、物种、功能整体内容描述(无新发现则为非重点，版面有限可放附图)
2. 物种组成整体差异和分组具体差异
3. 功能组成整体差异和分组具体差异
4. 环境因子/相关研究与微生物组的关系——关联；无菌体系验证差异物种——因果；

文章套路验证

以下是平台之前导读过的三篇宏基因组CNS文章，都是必读精品，具体内容点击蓝色标题阅读。这里对仅对分析套路进行归纳总结。证明之前提出的4步法分析套路。

这三篇文章一般有3-4个图，完全符合上面提出的4步法。其中图1基本描述不是必须的，有时根据版面的要求可以调整至附图。

Nature：人类肠道微生物组的肠型

1. 人类肠道微生物组的物种和功能组成。从样本、物种组成和功能的整体描述；
2. 肠型的物种组成不同。组间物种组成差异，新方向/领域无分组要根据差异的主成分分组再比较，之后结果的展示方式很多，如柱状图、箱线图、网络图等；
3. 肠型间的功能差异。整体上是功能组成数据PCA展示整体差异，再具体展示差异或特异功能通路COG/KEGG。
4. 与宿主属性的相关分析。可以简单相关，也可连续数据随机森林回归预测，更可以与己有研究元分析验证假设，方法和思路众多，本质是对结果的验证和升华，进一步突出准确性和意义。

Sciences：16S+功能预测

1. 整体描述：PCoA散点图+热图展示样本随时间存在变化；机器学习建模：根据菌群结构预测时间；
2. 物种组成：比较不同部分、环境下物种丰度的变化，并使用网络、柱状图展示物种随时间传递的过程、和丰度的变化；
3. 功能组成：功能整体和局部PCA差示差异的来源，同时挑选与主题相关通路按时间序列呈现拟和曲线；

4. 环境因子关联：如pH、氨、硝酸盐、各种功能通路等属性随时间变化，CCA分析环境因子对微生物组群体整体结构关系，展示环境因子在主成分间的相关性大小和方向。

   • Sciences：16S物种组成+meta功能组成发现哈扎人微生物组周期变化

5. 系统描述：版面有限时，太基本的结果调整至文章附录。

6. 物种组成：PCoA+冲击图+桑基图期间展示肠道微生物季节周期变化；
7. 功能组成：碳水化合物相关基因组PCA、季节多样性箱线图，抗性基因以及本研究重点关注的功能类别进行展示；从功能层面突出季节变化的主题；
8. 差异原因讨论：PCoA轴与国家、年龄、和各菌门比较，进一步阐明差异可能的原因。

仔细读读上面这三篇顶级文章，你会发现套路还是非常固定的。你欠缺的是如何实现这些结果。

如果你自己想学习独立分析微生物组数据，但又存在入门困难，欢迎报名我们在北京鼓楼7月份的宏基因组专题课程！详见 《7月14-22日，北京，微生物组——宏基因组分析专题培训开课啦！》

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你能学到什么

当时信息大爆炸时间，专业科研人才必须具备大数据分析解读能力。大数据分析解决所需要求知识多而杂，自学时间成本高。参加培训获得经验、内部资料和代码、高效解决问题是当今科研人员不二的选择。

深彻理解生物测序数据的基本思想

宏基因组分析三种模式全面的解决方案，以及结果的统计分析

• 16S扩增子数据PICRUST预测宏基因组
• 宏基因组数据Humann2定量物种和功能
• Denovo宏基因组拼接和binning
• 结果的差异比较和可视化

主讲教师

主讲老师包括中科院微生物所、遗传发育所、基因组所、生物物理所等多名本领域一线技术专家。

助教团队

十余名科学院、清华、北大博士(含在读)，轮值讲师和助教，辅助学员学习和矫正培训过程中不足的点。

培训时间

2018-07-14 到 2018-07-15 (线下讲解实战)
2018-07-21 到 2018-07-22 (可线上线下同时，照顾不能长时间在北京的朋友)
每天早9点到晚5点，半封闭式教学
报到时间：开课前的周五晚上准备晚宴欢迎大家，促进相互认识和了解

授课地点

北京市西城区鼓楼明德大厦 (北京市旧鼓楼大街47号院2号楼2010)。

课程价格

1. 原价 6999 元/人，
   截止 2018-06-29 4199 元/人
   之后恢复原价6999元/人 (住宿自行解决，提供培训期间午餐)
2. 名额有限，每次课程报名满30人后自动关闭报名通道
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*注意事项

1. 需自备笔记本电脑，系统不限(推荐使用Windows 10系统，8G内存更流畅)。课程实践提供云计算平台。
2. 培训班所有数据，文档为内部资料，仅供参阅，未经允许不得翻印外传登刊。
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4. 成功付款的学员，若临时有紧急事情不能到来的，可申请延期，更换后续培训班；也可申请退款。
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1. 基础理论教程
– 微生物组入门必读+宏基因组实操课程
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– 微生物组助手——最易学的扩增子、宏基因组分析流程

2. 分析实战有参系列：
– MetaPhlAn2一条命令获得宏基因组物种组成
– HUMAnN2：人类微生物组统一代谢网络分析2
– 宏基因组有参流程Metagenomics Tutorial (HUMAnN2)

3. 分析实战De novo系列:
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写在后面

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