高通量測序的生物信息學(xué)分析

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上附件三 生物信息學(xué)分析一、 基礎(chǔ)生物信息學(xué)分析1. 有效測序序列結(jié)果統(tǒng)計(jì) 有效測序序列：所有含樣品barcode（標(biāo)簽序列）的測序序列。 統(tǒng)計(jì)該部分序列的長度分布情況。 注：合同中約定測序序列條數(shù)以有效測序序列為準(zhǔn)。 圖形示例為：2. 優(yōu)質(zhì)序列統(tǒng)計(jì) 優(yōu)質(zhì)序列：有效測序序列中含有特異性擴(kuò)增引物、不含模糊堿基、長度大于可供分析標(biāo)準(zhǔn)的序列。統(tǒng)計(jì)該部分序列的長度分布情況。 圖形示例為：3. 各樣本序列數(shù)目統(tǒng)計(jì)： 統(tǒng)計(jì)各個(gè)樣本所含有效測序序列和優(yōu)質(zhì)序列數(shù)目。 結(jié)果示例為：樣品有效序列優(yōu)質(zhì)序列AB4. OTU生成： 根據(jù)序列的相似性，將序列歸為多 個(gè)OTU（操作分類單元），以便后

2、續(xù)分析。OTU nameABCDEFGHOTU11494102725245124136101OTU200000000OTU3231423151729OTU40470110517OTU5192882957453039OTU600000000OTU7018294241451260OTU800000000.5. 稀釋曲線（rarefaction 分析） 根據(jù)第4條中獲得的OTU數(shù)據(jù)，做出每個(gè)樣品的Rarefaction曲線。本合同默認(rèn)生成OTU相似水平為0.03的rarefaction曲線。 rarefaction曲線結(jié)果示例： 6. 指數(shù)分析計(jì)算各個(gè)樣品的相關(guān)分析指數(shù)，包括： 豐度指數(shù)：acech

3、ao 多樣性指數(shù)：shannonsimpson 本合同默認(rèn)生成OTU相似水平為0.03的上述指數(shù)值。多樣性指數(shù)分析結(jié)果示例：注：默認(rèn)分析以上所列指數(shù)，如有特殊需要請說明。7. Shannon-Wiener曲線 利用各樣品的測序量在不同測序深度時(shí)的微生物多樣性指數(shù)構(gòu)建曲線，反映各樣本在不同測序數(shù)量時(shí)的微生物多樣性。當(dāng)曲線趨向平坦時(shí)，說明測序數(shù)據(jù)量足夠大，可以反映樣品中絕大多數(shù)的微生物信息。繪制默認(rèn)水平為：0.03。例圖：8. Rank_Abuance 曲線 根據(jù)各樣品的OTU豐度大小排序作豐度分布曲線圖。結(jié)果文件默認(rèn)為PDF格式（其它格式請注明）。 例圖：9. Specaccum物種累積曲線（大

4、于10個(gè)樣品） 物種累積曲線( species accumulation curves) 用于描述隨著抽樣量的加大物種增加的狀況，是理解調(diào)查樣地物種組成和預(yù)測物種豐富度的有效工具，在生物多樣性和群落調(diào)查中，被廣泛用于抽樣量充分性的判斷以及物種豐富度( species richness) 的估計(jì)。因此，通過物種累積曲線不僅可以判斷抽樣量是否充分，在抽樣量充分的前提下，運(yùn)用物種累積曲線還可以對物種豐富度進(jìn)行預(yù)測。10. 樣品OTU分布及分類學(xué)信息 OTU產(chǎn)生后，統(tǒng)計(jì)各個(gè)樣品含有OTU情況及每個(gè)OTU中含有序列的數(shù)目。同時(shí)，將所有序列與Silva庫比對，得到序列的分類學(xué)信息。通過尋找最近祖先方法，得

5、到每個(gè)OTU的分類學(xué)信息。本合同默認(rèn)分析相似性水平為0.03的OTU。 結(jié)果為一份xls文件，文件內(nèi)容示例為：第一列為OTU編號，第一行為各個(gè)樣品名稱，中間數(shù)字表示該列樣品在此行OTU中所占的序列數(shù)目，最后一列為該行OTU的種屬信息。二、 高級生物信息學(xué)分析11. OTU 分布VENN圖 注：選擇一組不多于五個(gè)樣品，分析樣品間OTU重合情況，將結(jié)果以VENN圖形式展示。結(jié)果文件默認(rèn)為PDF格式（其它格式請注明）。 例圖：12. 多樣品相似度樹狀圖I （樣品無分組） 注：選定需要分析的多個(gè)樣品作為一組對比分析，使用jest算法，比較該組分析中各樣品在OTU (0.03)水平上的群落結(jié)構(gòu)相似度并作

6、出樹狀圖。結(jié)果文件默認(rèn)為PDF格式（其它格式請注明）。 例圖： 13. 多樣品相似度樹狀圖II （樣品有分組） 注：選定需要分析的多個(gè)樣品作為一組對比分析，使用jest算法，比較該組分析中各樣品在OTU (0.03)水平上的群落結(jié)構(gòu)相似度并作出樹狀圖。結(jié)果文件默認(rèn)為PDF格式（其它格式請注明）。 例圖： 14. 群落結(jié)構(gòu)組組分圖（共_N_組分析） 注：選定一個(gè)或多個(gè)需要分析的樣品，選定一個(gè)分類學(xué)水平，按照相應(yīng)多樣性信息作圖，反應(yīng)各樣品的群落結(jié)構(gòu)。結(jié)果文件默認(rèn)為PDF格式（其它格式請注明）。 可選分類學(xué)水平：門、綱、目、科、屬；同一組樣品選擇多個(gè)分類學(xué)水平為多組分析。 例圖：15. 多樣品相似度樹與柱狀圖組合分析（默認(rèn)提供門的水平） 左邊是樣品間基于群落組成的層次聚類分析，右邊是樣品的群落結(jié)構(gòu)柱狀圖。16. PCA主成分分析（樣品無分組） 選取多個(gè)樣品，進(jìn)行PCA分析。結(jié)果文件默認(rèn)為PDF格式（其它格式請注明）。 例圖：17. PCA主成分分析（樣品有分組信息） 選取多個(gè)樣品，進(jìn)行PCA分析。結(jié)果文件默認(rèn)為PDF格式（其它格式請注明）。 例圖：18. 群落Heatmap圖（確定分類學(xué)水平及圖片顏色） 選擇多個(gè)樣品，作出其在選定的分類學(xué)水平上群落結(jié)構(gòu) Heatmap圖。結(jié)果文件默認(rèn)為PDF格式（其它格式請注明）