QIIME2图形界面版学习笔记二

在装好了q2studio后很困惑，所有的插件都是灰色的，即使切换到有数据的文件夹，一直以为是我的报错（$JAVA_HOME找不到）导致的。由于报错，我还尝试了好几个版本进行测试，可是悲剧的是都有问题，于是祭出杀手锏，上虚拟机了哈哈。比conda还要简单，当然性能也就相对差点了。先运行起来学会再说。

于是尝试先试试官方给的那个例子，理解一下是个什么原理。下载了官方的几个文件，发现q2studio都是可以自动识别的，直接就列在了下面，.qza是可以的，但是.tsv没有识别，先不去理会。然后，当我下载了table.qza放在工作目录的时候，神奇的事情发生了，有几个插件从灰色变成了正常可以点击的状态。于是测试一下，竟然可以运行，应该学习下qiime2所有的数据类型，才好进行自己的数据分析了。下面是我的测试过程：

1、下载虚拟机，导入Virtualbox

下载了最新的2018.4版的https://data.qiime2.org/distro/core/2018.4，兼容Vbox 5.2.10，有5G大左右，解压完是大概15G，正常运行官方推荐25G以上空间较好。只要RAM大于8G,电脑运行一下应该没问题的。发现宏基因组微信公众号有这个教程，不重复造轮子的好。把地址搁在这了：https://mp.weixin.qq.com/s/WS9u0nhiS1eizL5KXKs__A

2.我的测试

下载数据，https://docs.qiime2.org/2018.4/data/tutorials/moving-pictures/table.qza

点Rarefy table进去，然后是下面这个页面，

和官网的一模一样，执行一下，秒完成。66的，还是需要探索下如何进行自己的数据分析。

3.摸索

把fastq和fastq.gz数据放在工作文件夹q2studio并不识别，也可能是我的文件命名规律不符合软件的识别规律，不管怎样，为了尝试下图形界面，还是把数据导入qiime做成qza格式试试吧，有点无奈，还是回到了命令行。这个按我上次的那个python脚本解决，https://jiawen.zd200572.com/278.html 。

然后，q2studio识别了数据，于是，好几个插件里的东西变的可用了。于是开始一段美好的探险旅程吧(就按Moving Pictures这个步骤走一遍)！

3.1 拆分结果统计

由于我这里是拆分好的数据，跳过拆分barcode的步骤，查看测序数据质量和各样本数据情况。很简单，就是demux插件下的 summarize选项。

然后就可以愉快地查看结果了：

然后质量分布情况，和命令行版本是一模一样的，只不过不需要命令选中就可以查看：

从上面右边的图中可以看出反向测序质量偏低，要去掉260以后的部分（平均质量值低于20）。

3.2 序列质控和生成OTU表

质量过滤只有一个插件是可用的，于是就用这个了，参数用最低质量值20，以3为窗口，0.75阀值试下。

大概是性能比较差了，已经过去了20min，还是没有反应的样子，30min终于结束了，继续。

进入DADA2插件，这个用的人多，就用它了，好吧，因为虚拟电脑只有两核心，有得等了，这一步是最耗时的，之前36线程服务器还需要半小时以上。

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