高通量测序的生物信息学分析_第1页
高通量测序的生物信息学分析_第2页
高通量测序的生物信息学分析_第3页
高通量测序的生物信息学分析_第4页
高通量测序的生物信息学分析_第5页
已阅读5页,还剩5页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

1、附件三 生物信息学分析一、 基础生物信息学分析1. 有效测序序列结果统计 有效测序序列:所有含样品barcode(标签序列)的测序序列。 统计该部分序列的长度分布情况。 注:合同中约定测序序列条数以有效测序序列为准。 图形示例为:2. 优质序列统计 优质序列:有效测序序列中含有特异性扩增引物、不含模糊碱基、长度大于可供分析标准的序列。统计该部分序列的长度分布情况。 图形示例为:3. 各样本序列数目统计: 统计各个样本所含有效测序序列和优质序列数目。 结果示例为:样品有效序列优质序列AB4. OTU生成: 根据序列的相似性,将序列归为多 个OTU(操作分类单元),以便后续分析。OTU nameA

2、BCDEFGHOTU11494102725245124136101OTU200000000OTU3231423151729OTU40470110517OTU5192882957453039OTU600000000OTU7018294241451260OTU800000000.5. 稀释曲线(rarefaction 分析) 根据第4条中获得的OTU数据,做出每个样品的Rarefaction曲线。本合同默认生成OTU相似水平为0.03的rarefaction曲线。 rarefaction曲线结果示例: 6. 指数分析计算各个样品的相关分析指数,包括: 丰度指数:acechao 多样性指数:shan

3、nonsimpson 本合同默认生成OTU相似水平为0.03的上述指数值。多样性指数分析结果示例:注:默认分析以上所列指数,如有特殊需要请说明。7. Shannon-Wiener曲线 利用各样品的测序量在不同测序深度时的微生物多样性指数构建曲线,反映各样本在不同测序数量时的微生物多样性。当曲线趋向平坦时,说明测序数据量足够大,可以反映样品中绝大多数的微生物信息。绘制默认水平为:0.03。例图:8. Rank_Abuance 曲线 根据各样品的OTU丰度大小排序作丰度分布曲线图。结果文件默认为PDF格式(其它格式请注明)。 例图:9. Specaccum物种累积曲线(大于10个样品) 物种累积曲

4、线( species accumulation curves) 用于描述随着抽样量的加大物种增加的状况,是理解调查样地物种组成和预测物种丰富度的有效工具,在生物多样性和群落调查中,被广泛用于抽样量充分性的判断以及物种丰富度( species richness) 的估计。因此,通过物种累积曲线不仅可以判断抽样量是否充分,在抽样量充分的前提下,运用物种累积曲线还可以对物种丰富度进行预测。10. 样品OTU分布及分类学信息 OTU产生后,统计各个样品含有OTU情况及每个OTU中含有序列的数目。同时,将所有序列与Silva库比对,得到序列的分类学信息。通过寻找最近祖先方法,得到每个OTU的分类学信息。

5、本合同默认分析相似性水平为0.03的OTU。 结果为一份xls文件,文件内容示例为:第一列为OTU编号,第一行为各个样品名称,中间数字表示该列样品在此行OTU中所占的序列数目,最后一列为该行OTU的种属信息。二、 高级生物信息学分析11. OTU 分布VENN图 注:选择一组不多于五个样品,分析样品间OTU重合情况,将结果以VENN图形式展示。结果文件默认为PDF格式(其它格式请注明)。 例图:12. 多样品相似度树状图I (样品无分组) 注:选定需要分析的多个样品作为一组对比分析,使用jest算法,比较该组分析中各样品在OTU (0.03)水平上的群落结构相似度并作出树状图。结果文件默认为P

6、DF格式(其它格式请注明)。 例图: 13. 多样品相似度树状图II (样品有分组) 注:选定需要分析的多个样品作为一组对比分析,使用jest算法,比较该组分析中各样品在OTU (0.03)水平上的群落结构相似度并作出树状图。结果文件默认为PDF格式(其它格式请注明)。 例图: 14. 群落结构组组分图(共_N_组分析) 注:选定一个或多个需要分析的样品,选定一个分类学水平,按照相应多样性信息作图,反应各样品的群落结构。结果文件默认为PDF格式(其它格式请注明)。 可选分类学水平:门、纲、目、科、属;同一组样品选择多个分类学水平为多组分析。 例图:15. 多样品相似度树与柱状图组合分析(默认提供门的水平) 左边是样品间基于群落组成的层次聚类分析,右边是样品的群落结构柱状图。16. PCA主成分分析(样品无分组) 选取多个样品,进行PCA分析。结果文件默认为PDF格式(其它格式请注明)。 例图:17. PCA主成分分析(样品有分组信息) 选取多个样品,进行PCA分析。结果文件默认为PDF格式(其它格式请注明)。 例图:18. 群落Heatmap图(确定分类学水平及图片颜色) 选择多个样品,作出其在选定的分类学水平上群落结构 Heatmap图。结果文件默认为PDF格式(其

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论