产品介绍
产品简介
1998年，Handelsman首次提出了宏基因组学（或元基因组学，Metagenomics）概念，即运用测序技术，对样品中的全部微生物的DNA进行研究的技术。后来加利福尼亚大学伯克利分校的研究人员Kevin Chen和Lior Pachter将宏基因组定义为“应用现代基因组学技术，直接研究自然状态下的微生物有机群落，而不需要在实验室中分离单一菌株”的科学。宏基因组学可以从环境样品中提取出的全部微生物DNA出发，构建宏基因组文库，并利用测序技术进行DNA测序，再对测序数据进行分析，从而全面了解样品中所包含的全部微生物的组成信息和群落功能。
数据分析策略
1.数据质控：下机的原始数据（Raw Data）会存在一定比例的低质量数据，原始数据都必须进行严格质控；
2.宏基因组组装：基于Clean Data，先进行单个样本组装，再将各样本中未参与到组装的reads合并进行混合组装，以此增加低丰度物种的测序深度，获得更多的物种序列信息；
3.基因预测：基于单样本和混合组装的scaftigs，利用MetaGeneMark进行基因预测，对预测得到的所有基因进行去冗余，得到非冗余基因集；再将各样本的Clean Data 比对到该基因集上，统计获得基因集在各样本中的丰度表；
4.物种注释：基于质控得到的Clean Data，与NCBI 微生物的参考基因组数据库进行比对注释，获得各样本在不同分类层级的物种丰度表；
5.功能注释：基于非冗余基因集，与KEGG数据库进行比对注释，获得功能丰度表；
6.统计与分析：基于物种和功能丰度表，进行丰度柱状图、Krona、Heatmap、样本聚类分析、PCoA分析、Wilcoxon秩和检验分析、LEfSe多元统计分析以及代谢通路比较分析，挖掘样本（组）之间物种和功能组成的差异；
7.高级分析：基于以上宏基因组标准分析的结果，可选择进行一系列高级分析，例如NMDS、CCA/RDA、Network、CAG/MGS分析、肠型分析、抗性基因注释、拷贝数变异等分析；同时，可以结合宏转录组、宏代谢组以及宏蛋白组数据等进行多组学的关联分析。
数据分析内容
| 分析类别 | 分析内容 | |
| 基因统计与分析 | 样本间基因分布Venn图 | 组间基因数目差异分析 |
| 样本基因α多样性分析 | ||
| 微生物群落分析 | 样品菌落组成柱状图 | 样品间相似性指数
PCoA分析 样品聚类分析 LEfSe分析 Wilcoxon秩和检验分析 |
| 物种分布Krona图 | ||
| 样本主要物种分布比较 | ||
| Heatmap图 | ||
| 代谢通路分析（基于KEGG数据库） | 样品代谢功能组成柱状图 | |
| Heatmap图 | ||
| 样品代谢通路分析 | ||
| 不同样品代谢通路比较分析 | ||
| 碳水化合物酶分析（基于CAZy数据库） | 样品碳水化合物酶组成柱状图 | |
| Heatmap图 | ||
| 功能组成分析（基于eggNOG数据库） | 样品功能组成柱状图 | |
| Heatmap图 | ||
| 高级分析菜单 | RDA/CCA 分析 | 肠型分析 |
| Network分析 | CAG/MGS分析 | |
| 单菌Binning组装 | 抗性基因注释 | |
| 拷贝数变异分析 | ||
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