人类微生物组计划 - 宏基因组/16S分析流程 bioBakery
人类微生物组计划 - 宏基因组/16S分析流程 bioBakery
bioBakery是NIH人类微生物组计划实施过程中开发的部分软件和使用教程的集合，主要由哈佛大学的Huttenhower实验室开发。提供了16S, 宏基因组，宏转录组分析的全部流程，并可以生成结果报告。
其主要工具如下(可单独安装，也可打包安装)：
这都是宏基因组和16S分析常用工具，软件使用请看宏基因组分析教程合集。
biobakery安装
下面4中安装方式，按需选择。
- 使用
conda一个个安装，Conda安装方法。 - 使用
Docker安装，docker run -it biobakery/workflows bash。Docker使用教程 - 使用
Homebrew或Linuxbrew安装，brew install biobakery/biobakery/workflows。 - 使用
pip安装(部分依赖包需要手动安装)，pip install biobakery_workflows。
biobakery数据库安装
# To install the full shotgun databases:
biobakery_workflows_databases --install wmgx
# To install the full 16s databases:
biobakery_workflows_databases --install 16s16S分析流程
# All input files are located in the folder input and all output files will be written to the folder output_data.
biobakery_workflows 16s --input input --output output_data这个分析流程与我们的培训扩增子有参无参和功能分析主体类似，而且我们在这个基础上做了比较多的拓展，可以获得更多定制分析结果。本课程也有配套视频在腾讯课堂https://bioinfo.ke.qq.com/, 欢迎观看。
16S DADA2分析流程
宏基因组流程
软件流程网址
https://bitbucket.org/biobakery/biobakery/wiki/biobakery_workflows (后台回复 biobakery获取可点击的链接)
新一期的宏基因组课程开始了，2018年10月19-21日, 相约北京鼓楼，一起讨论宏基因组分析专题。内容涵盖这套流程，并且增加了无参宏基因组分析(bin)。
课程大纲
每节课1小时一个主题，理论结合实战，学懂原理，实战实操，全是老司机多年经验和代码的无私分享。下面是课程安排，如11代表第一天第一节课，26代表第二天第六节课，41为两周后的线上集中视频答疑。
编号 | 主题 | 简介 |
|---|---|---|
11 | Linux基础 | 简介、远程登陆、文件传输、常用命令 |
12 | Linux软件安装 | Conda安装与配置，宏基因组相关软件安装 |
13 | Win软件安装 | git、R、Rstudio、R包、STAMP、AI等 |
14 | 图表解读 | 常用分析图表在文章中意义和使用场景 |
15 | R基础 | 发展史、生物学中应用、ggplot2绘图 |
16 | 可视化 | 16种图表的数据整理和在线绘制 |
21 | 宏基因组简介 | 发展史、常用技术适用范围、分析思路 |
22 | 宏基因组有参质控 | KneadData质控、parallel 并行计算 |
23 | 物种和功能组成 | MetaPhlAn2物种组成，HUMAnN2功能组成 |
24 | 物种和功能可视化 | LEfSe、STAMP、GraPhlAn、Krona |
25 | 网络分析 | igraph、SpaCC网络绘制物种、功能和多网络属性比较 |
26 | 网络美化 | Cytoscape、Gephi网络美化和修改 |
31 | 无参质控软件 | FastQC, Trimmomatic, MultiQC, Khmer |
32 | 拼接和分箱 | MEGAHIT, QUAST, MaxBin2, MetaBAT, VizBin |
33 | 物种和基因注释 | Prokka, Salmon, Kraken |
34 | 功能注释 | KEEG、EggNOG、CAZy、CARD |
35 | 细菌基因组进化 | Bins提取保守基因、多基因进化树 |
36 | AI排版与绘图 | AI多图调整一致和简单模式图绘制 |
37 | 考试50题 | 自评学习效果、知识点回顾 |
41 | 答疑-线上 | 答疑、考试内容串讲 |
针对使用R语言绘图学习时间成本较高的问题，易生信团队针对常用16种图开发了免费绘图网站，一键出图，更可鼠标点选参数修改图形的个性样式。
宏基因组分析基本思路——有参分析流程。主要通过MetaPhlAn2基于己报导的所有微生物基因组获得物种组成，基于UniRef、EggNOG、KEGG等蛋白数据库确定功能组成。16S扩增子数据本身只包含物种组成，可通过PICRUSt获得KEGG/COG的功能组成。
宏基因组无参分析，主要有两个目的：一是获得未被注释的物种和基因表达；二是通过Binning挖掘新物种的基因组。看样子很美好，但实际操作起来对计算量要求非常大。分析过程中比有参多了组装、基因预测、非冗余基因集构建和基因注释等步骤。
宏基因组基因组成、丰度、覆盖度等信息可视化
