首先，什么叫抽平分析呢，抽平分析可以用来对数据进行标准化，也可以通过抽平处理来生成一个数据子集。那么，在实际分析中我们是如何进行的呢？抽平是按照一定数量或各样本中序列最低数量，将所有样本的序列随机抽取至统一数据量，然后再进行各项分析。

那么问题来了，为什么要进行抽平分析呢，小编也是被问了N次后，决心给大家一个认为比较靠谱的解释：了解生态学的同学应该对“采样”这个词比较熟悉，“采样”前的工作之一就是要确定“样方大小（Sample size）”，就是说要保证采集的“样本”来自于相同大小的“样方”，这样才能保证在后续分析样品间的物种多度啊，物种多样性等指标是在同一个“尺度”上。那么，对于环境微生物，我们可以在起始采样时，也可以设置同样的采集量（都是5L水样、都是1g土样等等），但不得不说的是，等我们提取了DNA，再进行完PCR扩增后，上机测序后，由于样品中微生物含量的差异、实验操作引入的误差等原因（实际上实验中确实是进行过精确定量、均一化的），我们拿到的数据就不是每个样品完全相同了，而是在一定的数据范围内，但能够满足分析要求。在进行完OTU聚类后，大家可能会发现，数据好像又少了点儿，了解了我们的分析流程的同学应该明白，这是因为在聚OTU的过程中会去掉嵌合体序列和单序列OTU，生成的OTU表中各样品reads数确实就不同了。这时，我们根据此表进行抽平（subsample）后，计算alpha多样性和beta多样性，就能解决问题了。

说完理论接下来，大家该戴眼镜的戴眼镜（该掀刘海的掀刘海）赶紧看过来，小编给大家来个实际数据演示吧，看抽平分析对alpha多样性和beta多样性的影响。

首先来看一组测试数据计算出来的alpha多样性指数，见下表。分别对应未抽平、按最低reads数7325抽平、按1000抽平以及按500抽平的结果。

为了能找出规律，小编还按reads数5000和3000分别进行了抽平（上面未列出来），发现随着抽平reads数的减少，样本中物种的丰富度（OTU）呈下降趋势；但在一定reads范围内，alpha多样性指数相对稳定，这时说明测序量相对饱和，随着测序量的增大只有少量的稀有物种会被发现。那么此时也要注意了，如果老师关心样本中的稀有物种，就尽可能不要按太低的reads数抽平。

那么Beta多样性的影响如何呢，请看下图，分别对应未抽平、按最低reads数7325抽平、按1000抽平以及按500抽平的聚类分析（反应Beta多样性）结果。

从聚类分析结果可以看出，抽平后样品间的相似性跟原来还是有差异的，而且抽取reads数跟原来reads数相差得越多，对Beta多样性的影响越明显。所以按照一定的合理的序列条数进行抽平分析是妥妥的。

通过以上的理论与实践相结合，抽平分析您了解了伐，如果您还有建议或者问题，欢迎大家联系我们。

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