这是封面这本书的学习笔记，前面的笔记在这：

1.宏基因组学习笔记

2.宏基因组学习笔记2

生物信息数据分析工具

QIIME(Quantitative Insights Into Microbial Ecology)和MOTHUR是引用最多、应用最广泛的软件。它们都可以用来分析原始测序数据生成OTU/丰度表，并进行不同样本的比较。QIIME2于2018年发布，是一个全新设计和重写的QIIME版本。

QIIME

由Knight实验室开发，设计用来分析微生态系统，可以是细菌、古菌、真菌或者病毒的各种平台的测序数据，包括illumina HiSeq，MIseq，454等。是打包了许多其他软件的一个脚本，其设计目的是让用户从原始数据+实验设计数据生成能用来发表质量的图表和统计。它可以以多种方式分析高通量数据。

MOTHUR

密歇根大学微生物与免疫部门开发，和QIIME使用相同的质量控制参数，同样是开源的命令行工具，也具有类似的数据分析功能。在任何系统发育和基因型的生态分析中，序列聚类（分型）是第一步。MOTHUR除了可以处理qiime能处理的数据，还可以处理Sanger，Pacbio和IonTorrent测序数据，一次是最高引用的16S数据分析软件之一。

使用qiime和mothur分析16S数据

分析16S测序数据，这两个软件有很多共同点，如质控、聚类、分类（物种注释）等。Mothur有一个特别的步骤，所有的序列必须比对到一个模板数据库，任何没有重叠的序列将被移除。一般来说，两个软件的16S数据分析步骤如下：

第一步，质控和过滤

首先，数据前处理，去除低质量序列，这是一个重要的步骤。

第二步，挑选OTU和分配代表序列

qiime最常用的是uclust，使用用户指定的序列相似度参数（如97%），mothur使用类似的方法。然后就是分配代表序列到物种分类（从头OTU聚类），如通过改变相似度阈值获得科、属和种三级。准确的物种注释需要与基因序列的区域（参考数据库）进行比较获得。

第三步 生成OTU或物种分类表

OTU表是样本观测矩阵，列是样本，行是OTU，而物种分类表列是物种分类（门纲目科属种），行是OTU。由于种种原因，OTU数量总是“膨胀”，因此，为了确保OTU数量正确，需要进行OTU表的过滤。qiime也可以进行alpha和beta多样性的统计分析。

总结

本章，我们简要介绍了微生物组的定义、概念、发育遗传和宏基因组。然后回顾了DNA测序，特别是NGS技术和宏基因组方法。另外，我们介绍了两个最常用的生信数据分析工具qiime和mothur。