用 QIIME 2 和全面的 PICRUSt2 插图分析基于 16S rRNA 的微生物群多样性的逐步程序,用于功能预测

科学领域:

• 微生物学 微生物学
• 生物信息学是一种生物信息学.
• 计算生物学 计算生物学

背景情况:

• 16S rRNA基因高变区的短读测序是分析细菌组成的标准.
• QIIME 2提供了分析大规模16S rRNA基因数据集的管道,包括质量检查,排泄和分类.
• 传统的微生物学家经常面临这些分析所需的广泛生物信息学专业知识的挑战.

研究的目的:

• 让微生物学家熟悉处理16S rRNA基因测序数据的计算分析步骤.
• 使用QIIME 2平台提供16S rRNA基因序列处理和分析的逐步指南.
• 为了说明PICRUSt2在微生物组研究中的代谢和生理足迹的相关性.

主要方法:

• QIIME 2平台的安装和设置.
• 进口和处理下一代测序 (NGS) 数据.
• 使用PICRUSt进行质量检查,分类学赋值,多样性分析和功能预测2.

主要成果:

• 在 QIIME 2 中展示16S rRNA基因序列分析的完整工作流程.
• 成功应用QIIME 2用于分类学分析和多样性评估.
• 图示PICRUSt2用于从微生物组数据中推断功能潜力.

结论:

• 这篇论文是对那些不太熟悉生物信息学管道 (如QIIME 2) 的研究人员提供一个实用的工具包.
• 它使微生物学家能够对他们的16S rRNA测序数据进行深入分析.
• 该指南有助于更好地了解微生物社区的结构和功能.