16S信息分析报告2-北京奥维森.docx

16srDNA信息分析1.标准信息分析（初级）1.1基本数据处理（使用内部撰写的程序对原始的测序数据进行基本处理）通过Illumina平台（Miseq）进行Paired-end测序，下机数据经过去除低质量reads(Q20,90%标准过滤)，并trim掉reads2 尾部100bp 低质量序列；每个样品数据产出详细统计结果见下表：表1-1 reads数据统计：# Samples# HQ reads (total)# HQ reads (mean±SD)CA17110,6516,509±2,175HC19163,6908,615±3,081LK13127,4169,801±2,858Total49401,7578,199±2,992注：原来的样本中CA15由于原始Reads数太少（只有23条）而被删除，因此目前的样本总数为49个1.2去除 barcode 序列，引物序列及 tags过滤通过COPE软件（Connecting Overlapped Pair-End，V1.2.3.3），利用重叠关系将双末端测序得到的成对reads组装成一条序列。利用内部编写程序去除两端barcode 序列，引物序列。 Paired End Reads通过reads之间的overlap （19个碱基）关系拼接成Tags；然后去掉barcode序列，引物序列。为了得到高质量的Tags，将拼接的Tags按照长度过滤，去嵌合体等的处理。(这里等的意思就是按照拼接条件过滤:1, 碱基的ASCII value值低于33的过滤掉。2.overlap取19个碱基，这19个碱基相互匹配率低于98%的过滤掉。3.去掉引物序列的时候，允许一个错配，错配多于一个的过滤掉。)表1-2 tags的详细信息SampleIDRawTagNumFinalTagnumH319HC296729,604H826H107H477H404H095HC102158421,270HC1179897926HC121156111,449HC132490924,660HC142297922,736HC152074720,549HC161485714,728HC172117121,002HC181070010,605HC191135911,247C040CA101092510,560CA1182547,690CA1294799,053CA1479477,584CA1682218,093CA171066610,479CA181078710,651C154CA960475,861CA131029010,1652高级信息分析2.1 OUT及其丰度分析2.1.1 OUT统计拼接的Tags经过优化后，在0.97相似度下利用qiime（v1.8.0）软件将其聚类为用于物种分类的OTU(Operational Taxonomic Units)，统计各个样品每个OTU中的丰度信息，OTU的丰度初步说明了样品的物种丰富程度。49个样品共产生3029个OTU，其中Singletons OTU（即丰度为1的OTU）个数为0，Non singletons OTU个数为3029。表4.样品OUT统计SampleNameOTUsTagsHC154117,319HC22699,604HC353017,826HC421512,107HC520611,477HC821411,404HC945516,095HC1060021,270HC1226211,449HC1329424,660CA1045310,560CA117107,690CA126509,053CA145197,584CA162408,093CA1733010,479CA1828910,651CA533616,154CA93475,861HC111427,926CA1326910,165表5 OTU 统计IndexOTU numNo. of OTUs3029Assigned to families1,708 Assigned to genera1,172 Assigned to species314No. of OTUs per sample368±147Min no. of OTUs per sample127Max no. of OTUs per sample7192.1.2 OTU分布的韦恩图如下：在0.97的相似度下，得到了每个样品的OTU个数，利用R（v3.1.1）画图软件绘出Venn图可以展示多样品共有和各自特有OTU数目，直观展示样品间OTU的重叠情况。结合OTU所代表的物种，可以找出不同