之前分享的加拿大生信网出品的《宏基因组分析教程》，有1万多位朋友阅读，有近2000多小伙伴下载了课程PPT。

但不知有多少小伙伴真正仔细学习过。收藏是没有用的，只有真正多学几遍才有收获。

对于英文原版教程，很多新人有看不懂，学不会的问题。宏基因组团队针对这套教程进了翻译，同时结合最近的研究进展对内容进行了更新，方便广大同行入门者学习。

教程大纲

1. 简介-定义、方法和数据库
2. 扩增子-微生物群落多样性
3. PICRUSt-16S预测功能基因
4. 宏基因组分类学-分类和分箱
5. 宏基因组功能-数据库与通路
6. 宏转录组-数据、分类学和功能
7. 生物标记挖掘

同时我们还分享整套最新中文教程的PPT，方便大家学习、记录笔记和提取有用的素材。

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课程视频原始链接：https://www.youtube.com/watch?v=s_MnbWohcBM&feature=youtu.be

理论7节，包括基础知识、扩增子、宏基因组、宏转录组和差异分析。

在本课程结束后，你要学会以上内容。

培养组学，如 法国马赛的Didier Raoult团队, 美国华盛大学(密苏里圣路易斯)Jeffrey I. Gordon, 国内军科院的杨瑞馥团队。
宏基因组热点，表观遗传也是热点，两者结合会有无限的宝藏。纽约西奈山医学院的房刚老师做这方面，两个NB，中山大学骆观证在6mA的研究也发表过Cell。
细菌特有的6mA可区分株，质粒的来源。这面方易汉博陈老师m6A的研究曾经发表在22分干细胞杂志封面，

人类肠道参考基因集是华大的作品，一作覃俊杰目前是谱元基因创始人，新三板上市公司。要注意肠道细菌细胞数量与人体相近。

弗雷德里克·桑格（ 1918年8月13日－2013年11月19日），是一位英国生物化学家，曾经在1958年及1980年两度获得诺贝尔化学奖，是第四位两度获得诺贝尔奖，以及唯一获得两次化学奖的人。
Staden Package最早的序列分析工具箱。至今仍可用。
生于菲利宾，生信学家，创立了数据库和查询标准，创立了氨基酸字母缩写。极大的降低了数据存储量。
Margaret Dayhoff ：计算生物学，建蛋白和核酸数据库标准，单字母缩写AA即它发明。


为什么我要提T4，PhiX噬菌体。它有什么应用？提示，在测序中的作用，尤其是扩增子领域。增加序列的多样性，保证序列的质量和产出。如Hiseq2500产出80G，需要混入25-33%的PhiX再测序。

终于有网络了，建立了数据库查询系统。
Walker, T.A. and N.R. Pace. (1983). 5.8S ribosomal RNA. Cell 33:320-322.
Stahl, D.A., D.J. Lane, G.J. Olsen, and N.R. Pace. (1984). The analysis of hydrothermal vent-associated symbionts by ribosomal RNA sequences. Science 224:409-411.发表了几十篇CNS，和JBC，己发表文章267篇。
当年测个序，建个树发CNS，但没有现有的数据和设备，应该比现在发CNS还要难。当年JBC和CNS区别并不大，结果现在变成了一个是千青+博导；另一个是博士是否可以毕业的差别。

毛细管电泳测序已经自动化，91年施密特完成了16S的克隆和测序；95年流感嗜血杆菌测序完成；98年乔·汉德尔斯曼是提出宏基因组概念，耶鲁大学分子学生物学和发育生物学教授，研究土壤中的微生物和昆虫的肠道。但从90年代早期开始，她同时投身于推动女性和少数群体参与科学的运动。Illumina成立，

综合90s年代定义为基因组元年，细菌基因组，也提出了宏基因组的概念。并致力于测序技术研究。

1999年提出了自动分析ITS来研究微生物多样性的方法 Automated approach for ribosomal intergenic spacer analysis of microbial diversity and its application to freshwater bacterial communities

以色列技术研究所的Oded Béjà，在海洋宏基因组中发现视紫质基因；EM，nature X 2
2001年出现Microbiome这个词,2011年Microbiome杂志成立。办成了一个连续3年9分的杂志，近期南土所褚老师发表了一篇；
加州大学，伯克利分校的环境科学政治管理部的Jill Banfield最早的宏基因组、宏转录组和宏蛋折组的研究
Pat Schloss 扩增子分析软件3巨头之一，帕特 施洛斯(n. （德）城堡；宫殿)，Mothur作者(DOTUR定义OTU和SONS比较): University of Michigan in the Department of Microbiology & Immunology. http://www.schlosslab.org/papers/ ，发表论文90篇，共享PDF原文，投稿预印本、Github源代码、数据SRA链接(PRJ项目主页）,以及Google Scholar页统计引用，2013年起分享代码近40篇文章。https://github.com/SchlossLab/Kozich_MiSeqSOP_AEM_2013

Jessica Green
照片来在其Ted演讲，俄勒冈州立大学， http://pages.uoregon.edu/green/ ，2012年ISME发表建筑环境中微生物，2014年手机个性微生物，教室微生物组，微生物组影响因素；有比较著名的Ted演示，我们被微生物包围，设计环境微生物组。Rob Knight原科罗拉多大学，现在加州圣地亚哥，https://knightlab.ucsd.edu/ ，详见最新综述，Nature综述：大佬手把手教你分析菌群数据

RNA无法确定物种组成相对比例 ，谁知道为什么？休眠的菌不表达或极少；不同菌丰度差异，同种菌不同个体差异，无法定量物种。

https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12859-016-0976-y ，metadata数据，生态数据同行不公开的较多，不清楚。PacBio有10%的错误率，不仅有测错，还可能有插入、缺失等。而Illumia平均千分之一，主要是置换错误，一般长度准确。
嵌合体与底物DNA量，PCR循环数等有关。

比对至 reference base，但不同引物差异极大，可比性不强。引物评估
同一条件即可。不同条件方法，DNA提取，保存方式等，可能造成假阳性

Human urge to classify

large-scale community-based critical assessment of protein function annotation  难定义覆盖度、准确度的界限

Silva是目前更新最快，最全的数据库，有很多小工具如引物评估；
Greengenes是目前使用最广泛，唯一支持全面功能注释的数据库。

国外还是离我们很遥远，网速很慢，网页都半天打不开，不太好用。

国外还是离我们很遥远，网速很慢，网页都半天打不开，不太好用。芝加哥阿贡实验室建立。优点是参考数据库齐全。

• RefSeq - protein database, type organism, function, feature
• GenBank - protein database, type organism, function, feature
• IMG - protein database, type organism, function, feature
• SEED - protein database, type organism, function, feature
• TrEMBL - protein database, type organism, function, feature
• SwissProt - protein database, type organism, function, feature
• PATRIC - protein database, type organism, function, feature
• KEGG - protein database, type organism, function, feature
• eggNOG - protein database, type organism, function, feature
• RDP - RNA database, type organism, function, feature
• Greengenes - RNA database, type organism, function, feature
• LSU - RNA database, type organism, function, feature
• SSU - RNA database, type organism, function, feature
• ITS - RNA database, type organism, function, feature
• Subsystems - ontology database, type ontology only
• NOG - ontology database, type ontology only
• COG - ontology database, type ontology only
• KO - ontology database, type ontology only

主要有人体各部分的16S和宏基因组数据，人体菌群地图；iHMP，关于功能，主要包括怀孕与早产，炎性肠病IBD，2型糖尿病，

通路数据库；抗生素抗药性数据库，整合蛋白数据库，

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写在后面

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