16S流程的选择还真不少,除了引用最多的qiime流程,u/vsearch(usearch是一人一已之力单挑学术界)和mothur(用的人越来越少的感觉),最近又发现了一两个流程,一并分享给大家。
LotuS工作流程
一个引用量刚刚突破一百的流程,难得的是还在继续更新中,同样的先进的去噪代替聚类,哪天也测试下效果。最初知道这个流程是hybyrid-denovo流程提到了它也可以使用未成功拼接的序列进行分析。以下内容基本翻译自其官网:
同时是目前可用的最快的流程。这样,任何研究人员都可以轻松地在笔记本电脑上分析hiSeq扩增子数据。 LotuS[1]面向需要简单流程的科学家和生物信息学家,该流程可以简化为以非常快的速度创建OTU和分类单元丰度表的核心功能(例如,在笔记本电脑上处理8GB 16S miSeq运行大约需要30分钟)。LotuS不包括样本的数值分析,而是我们设计了LotuS输出,可以轻松地将它们集成到现有的工作流程中,例如使用R,QIIME / mothur或Matlab等统计编程语言。 sdm[2]是LotuS的一部分,但可以单独用于多路分解或仅用于质量过滤器序列(例如,也用于装配体等)。包括几个质量过滤测试,并且可以基于累积的错误率或低于阈值的质量窗口来截断序列。它用C ++实现并针对速度进行了优化。
如果您想了解有关该算法的更多详细信息,请参见LotuS出版物[3]。另请参阅包括ITS数据的[4]比较论文。
2020年1月24日
LotuS 1.62.1 / sdm 1.50:更新了autoInstall.pl以集成SLV 138版本。我们的测试表明,该数据库在OTU分配中更经常达到物种水平。
怎么样,有没有兴趣试试这个流程呀?阅读原文是这个流程的官网。
[1]
LotuS: http://psbweb05.psb.ugent.be/lotus/downloads.html
[2]
sdm: http://psbweb05.psb.ugent.be/lotus/downloads.html
[3]
LotuS出版物: http://www.microbiomejournal.com/content/2/1/30
[4]
ITS数据的: https://mycokeys.pensoft.net/articles.php?id=28109
[5]
lambda: https://www.seqan.de/projects/lambda/
[6]
swarm: https://github.com/torognes/swarm
[7]
CD-HIT: http://weizhongli-lab.org/cd-hit/
[8]
最近的一次更新: http://psbweb05.psb.ugent.be/lotus/#