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    基于qiime2的扩增子数据分析

    微生物组分析
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    • A
      anneng 最后由 编辑

      python -m pdb /home/jynlix/miniconda3/envs/qiime2-2022.2/bin/qiime diversity alpha-group-significance --i-alpha-diversity ace.qza --m-metadata-file metadata2.tsv --o-visualization alpha.ace.qzv --verbose

      qiime2代码调试
      1.要使用全路径
      2.要加上--verbose 否则pdb的打印也会被重定向
      3.然后可以使用“文件名:行号”打断点
      b /home/jynlix/miniconda3/envs/qiime2-2022.2/lib/python3.8/site-packages/q2_diversity/_alpha/_visualizer.py:35

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      • A
        anneng 最后由 编辑

        https://hackmd.io/@MAE-MBL/HylpoaOF5 qiime2的一个帖子 讲的比较好

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        • A
          anneng 最后由 编辑

          https://www.youtube.com/watch?v=g5BdGP4V5YA
          关于rarefy的解释

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          • A
            anneng 最后由 编辑

            https://forum.qiime2.org/t/whats-the-difference-between-and-g-in-greengene-database/17615

            S__ 和__的区别

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            • A
              anneng 最后由 编辑

              https://bioinformaticsworkbook.org/dataAnalysis/Metagenomics/Qiime2.html#gsc.tab=0

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              • A
                anneng 最后由 编辑

                https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.09.15.460495v2.full.pdf
                Tourmaline: a containerized workflow for rapid and
                iterable amplicon sequence analysis using QIIME 2
                and Snakemake
                使用snakemake对qiime2做了自动化

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                • A
                  anneng 最后由 anneng 编辑

                  https://colab.research.google.com/github/Gibbons-Lab/isb_course_2020/blob/master/16S.ipynb#scrollTo=h3NALJ7u6mBP

                  使用Colab来运行Qiime2
                  ca7766ac-8224-4e29-a739-484290c0e7a1-image.png

                  4166d0cf-56e2-4ab9-bcba-a8011754855f-image.png

                  5f4a99a7-e403-44b1-afb4-6de5d7509358-image.png

                  1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                  • A
                    anneng 最后由 编辑

                    对于__的问题：
                    qiime的图上会有__;__这种注释
                    4a67e350-a9b9-4b3c-840a-1da8075f37ae-image.png

                    经过查询：
                    850ca6bc-9ad2-479c-a188-fe5693299d7a-image.png
                    数据里面是
                    k__Bacteria; p__Proteobacteria; c__Betaproteobacteria; o__Burkholderiales 这种级别不够的注释
                    对于级别不够的情况 qiime view 会用__补齐

                    但是注意，s__ p__这种情况数据也是有的 如果需要过滤 可以用
                    qiime taxa filter-table --p-exclude "s__"过滤

                    1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                    • A
                      anneng 最后由 编辑

                      https://www.drive5.com/usearch/manual/qiime_classic.html
                      OTU 表中的数字代表reads数

                      1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                      • A
                        anneng 最后由 编辑

                        DADA2的限制
                        33724111-06e2-45c5-aa3e-2cbc189b42fb-image.png
                        DADA2对于单体序列 无法识别

                        1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                        • A
                          anneng 最后由 编辑

                          https://github.com/benjjneb/dada2/issues/1095
                          dereplication (derepFastq) required?
                          dada2在处理的时候 可以去重 只是为了降低内存消耗？在最后统计丰度的时候 会把重复再计算回来？

                          1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                          • A
                            anneng 最后由 编辑

                            dyn.load("./src/dada2.so")
                            Error in dyn.load("./src/dada2.so") :
                            unable to load shared object '/home/jynlix/Downloads/src/dada2/dada2/./src/dada2.so':
                            /home/jynlix/Downloads/src/dada2/dada2/./src/dada2.so: undefined symbol: _ZTIN3tbb4taskE

                            使用gdb 调试dada2时报错 dada2依赖 Rcpp 做多线程 Rcpp 依赖 tbb 需要提前把这个包加载

                            dyn.load("/home/jynlix/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.1/RcppParallel/lib/libtbb.so.2", local = FALSE)

                            1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                            • A
                              anneng 最后由 编辑

                              https://btep.ccr.cancer.gov/docs/qiime2/index.html
                              Microbiome Analysis with QIIME2 教程

                              1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                              • A
                                anneng 最后由 编辑

                                dada2的执行过程:
                                filterAndTrim 过滤，截取
                                derepFastq (可选步骤 dada内部会判断 如果没有经过去重 会自己调用这个函数)
                                learnErrors 这个函数也会调用dada 以 self-consist mode 模式运行
                                dada 核心步骤 但是 self-consist mode = FALSE

                                1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                                • A
                                  anneng 最后由 anneng 编辑

                                  https://forum.qiime2.org/t/difference-between-sub-sampling-and-rarefing/18219

                                  sub-sampling and rarefing的对比:
                                  5688a244-9fd7-4071-a031-d2e8a6629c73-image.png 25b2f752-278b-41d6-aa58-cfcc0f403be6-image.png

                                  c96b2b7f-7c63-456b-9890-72071f25e5b4-image.png

                                  sub-sampling可以从sample或者feature的角度 对数据进行过滤 得到的是整个数据的子集。
                                  rarefy是对所有feature的结果进行归一化。

                                  1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                                  • A
                                    anneng 最后由 编辑

                                    假如data2的代码保存在 /root/data2
                                    cd /root
                                    R CMD build dada2
                                    会生成dada2.so

                                    1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                                    • A
                                      anneng 最后由 编辑

                                      https://hackmd.io/@MAE-MBL/HylpoaOF5#Part-II-In-depth-analysis

                                      这个文章写的不错

                                      1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                                      • A
                                        anneng 最后由 编辑

                                        https://www.jandonline.org/article/S2212-2672(20)30438-X/pdf
                                        Associations between Diet, the Gut Microbiome,
                                        and Short-Chain Fatty Acid Production among
                                        Older Caribbean Latino Adults
                                        饮食和微生物多样性的研究 主要用了关联性分析

                                        1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                                        • A
                                          anneng 最后由 编辑

                                          https://drive5.com/usearch/manual/amplification_bias.html
                                          Abundance and amplification bias in amplicon sequencing
                                          序列的丰度和物种的实际丰度 可能偏差比较大

                                          1 条回复 最后回复 回复 引用 0
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