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一文读懂宏基因组分析套路

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一文读懂宏基因组分析套路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…

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。

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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。

  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。

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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

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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

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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
  3. 提供易汉博基因科技实习机会或工作机会

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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。
  3. 上课期间禁止录音，录像。
  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。
  5. 若开课2周 (含) 前申请退款可退还85%费用；开课3个工作日 (含) 前申请退款退还70%的费用。
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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
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3. 分析实战De novo系列:
– 1背景知识-Shell入门与本地blast实战
– 2数据质控fastqc, Trimmomatic, MultiQC, khmer
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学习扩增子、宏基因组科研思路和分析实战，关注“宏基因组”
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