1. Beta Diversity (weighted_unifrac, unweighted_unifrac)

beta_diversity.py -i pick_otus/otu_table.biom -o jackknifed/unrarefied_bdiv -t pick_otus/rep_set.tre

从所有OTU table和tree中计算beta多样性距离矩阵

运行完在jackknifed/unrarefied_bdiv/文件夹下生成两个文件：unweighted_unifrac_otu_table.txt和weighted_unifrac_otu_table.txt。即用加权unifrac和非加权unifrac计算出距离距阵

2. Rarefaction

multiple_rarefactions_even_depth.py -i pick_otus/otu_table.biom -d 5000 -o jackknifed//rarefaction/

建立稀释的OTU table，这一步与上一步无关。这里是在jackknifed/rarefaction/文件夹下生成10次jackknifed抽样

3. UPGMA on full distance matrix: weighted_unifrac

upgma_cluster.py -i jackknifed/unrarefied_bdiv/weighted_unifrac_otu_table.txt -o jackknifed/unrarefied_bdiv/otu_table_weighted_unifrac_upgma.tre

利用第1步中weighted_unifrac生成的beta多样性矩阵建立UPGMA树（在unrarefied_bdiv中生成了一个otu_table_weighted_unifrac_upgma.tre），可以理解为一个引导树。

4. Beta diversity on rarefied OTU tables (weighted_unifrac)

beta_diversity.py -i jackknifed//rarefaction/ -o jackknifed//weighted_unifrac//rare_dm/ -m weighted_unifrac -t pick_otus/rep_set.tre

利用第2步中10次抽样生成的biom文件，生成beta多样性距阵。在jackknifed/weighted_unifrac/rare_dm/文件夹下生成了10个矩阵

5. UPGMA on rarefied distance matrix (weighted_unifrac)

upgma_cluster.py -i jackknifed//weighted_unifrac//rare_dm/ -o jackknifed//weighted_unifrac//rare_upgma/

再利用上一步中的10个矩阵生成了10棵树文件。在jackknifed/weighted_unifrac/rare_upgma/下生成了10个树文件

6. consensus on rarefied distance matrices (weighted_unifrac)

consensus_tree.py -i jackknifed//weighted_unifrac//rare_upgma/ -o jackknifed//weighted_unifrac//rare_upgma_consensus.tre

再利用上一步中的10棵树生成了1棵一致树

7. Tree compare (weighted_unifrac)

tree_compare.py -s jackknifed//weighted_unifrac//rare_upgma/ -m jackknifed//weighted_unifrac//rare_upgma_consensus.tre -o jackknifed//weighted_unifrac//upgma_cmp/

生成了upgma_cmp文件夹下的文件，包括两个树文件和一个jackknife支持率的文件，其中这两个树文件是一致的，只是master_tree.tre文件的每个内节点保证有唯一的编号（来自官网上的解释）。

[注意] 如果要做UPGMA树图，使用的tre文件就即这个master_tree.tre文件。这在官网也有指出，另外QIIME还提供了一个make_bootstrapped_tree.py程序使用这个master_tree.tre文件以及支持率文件来绘制bootstrapped tree。

如下图:

8. Principal coordinates (weighted_unifrac)

principal_coordinates.py -i jackknifed//weighted_unifrac//rare_dm/ -o jackknifed//weighted_unifrac//pcoa/

利用第4步生成的10个距离矩阵文件生成了对应的10个PCoA分析数据，保存在jackknifed//weighted_unifrac//pcoa/文件夹下

9. emperor plots (weighted_unifrac)

make_emperor.py -i jackknifed//weighted_unifrac//pcoa/ -o jackknifed//weighted_unifrac//emperor_pcoa_plots/ -m mapfile.txt

这一步生成了jackknifed//weighted_unifrac//emperor_pcoa_plots/文件夹下的PCoA 3D网页文件，里边的内容可以调整。和beta_diversity_through_plots.py程序生成的PCoA 3D图最大的差别是点周围有一片区域，这片区域在-e设置越大小模糊区域越小

例如：分别用3种不同的e值（100，1000，5000）来跑，7个样品，OTU数平均为13500。需要注意的是因为jackknifed是基于抽样的方法，所以同一条代码每次运行的结果可能都不一样。

e为100的如下：

e为1000的如下：

e为5000的如下：

===========================我是一条华丽的分隔线，请勿注释掉===============================

[注] 以下unweighted_unifrac方法分析得到的结果和上面weighted_unifrac一样，具体解析不再赘述

10. UPGMA on full distance matrix: unweighted_unifrac command

upgma_cluster.py -i jackknifed/unrarefied_bdiv/unweighted_unifrac_otu_table.txt -o jackknifed/unrarefied_bdiv/otu_table_unweighted_unifrac_upgma.tre

11. Beta diversity on rarefied OTU tables (unweighted_unifrac) command

beta_diversity.py -i jackknifed//rarefaction/ -o jackknifed//unweighted_unifrac//rare_dm/ -m unweighted_unifrac -t pick_otus/rep_set.tre

12. UPGMA on rarefied distance matrix (unweighted_unifrac) command

upgma_cluster.py -i jackknifed//unweighted_unifrac//rare_dm/ -o jackknifed//unweighted_unifrac//rare_upgma/

13. consensus on rarefied distance matrices (unweighted_unifrac) command

consensus_tree.py -i jackknifed//unweighted_unifrac//rare_upgma/ -o jackknifed//unweighted_unifrac//rare_upgma_consensus.tre

14. Tree compare (unweighted_unifrac) command

tree_compare.py -s jackknifed//unweighted_unifrac//rare_upgma/ -m jackknifed//unweighted_unifrac//rare_upgma_consensus.tre -o jackknifed//unweighted_unifrac//upgma_cmp/

15. Principal coordinates (unweighted_unifrac) command

principal_coordinates.py -i jackknifed//unweighted_unifrac//rare_dm/ -o jackknifed//unweighted_unifrac//pcoa/

16. emperor plots (unweighted_unifrac) command

make_emperor.py -i jackknifed//unweighted_unifrac//pcoa/ -o jackknifed//unweighted_unifrac//emperor_pcoa_plots/ -m mapfile.txt