随笔分类 - 宏基因组技术基础
摘要：在进行统计假设检验时，p值的大小与统计显著性密切相关。p值表示在假设检验中，观察到的差异（或关联）是由随机因素引起的概率。一般情况下： 如果p值越小（通常小于0.05），则说明观察到的差异在统计上是显著的。这意味着数据提供了足够的证据，拒绝了零假设（假设没有差异或关联），并支持了备择假设（假设存在差
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摘要：Bray-Curtis是一种用于测量两个样本之间差异的距离度量。它通常用于生态学研究中，用于比较不同样本中物种组成的相似性。 主坐标分析是一种降维技术，它通过将高维数据投影到低维空间来简化数据。在这个过程中，数据的一些变异会被保留下来，而另一些变异则会被丢弃。 第一个主坐标解释了9.2%的变异，意味
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摘要：在LEfSe分钟的特征表中，LDA值代表线性判别分析效应大小（Linear Discriminant Analysis effect size），是一种用于评估不同分类组之间差异性的指标。LDA值越高，意味着该特征在不同分类组之间有更显著的差异性。
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摘要：LEfSe，即Linear discriminant analysis (LDA) Effect Size，是一种用于发现不同生物群落中不同丰度组之间显著差异的分析方法。LEfSe结合了LDA和Wilcoxon秩和检验的优点，能够针对多个组别进行差异分析，同时考虑到了不同特征之间的相关性。 LEfS
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摘要：三元图（Ternary Plot）广泛用于三个分组数据比较、筛选，通过三元图可以直观展示数据在三个分组的分布情况，高效率地筛选离群元素，同时配合方差分析等统计检验方法可以找到不同分组中显著富集的元素。 三元图由三个坐标轴组成等边三角形，轴上数值代表对应分组占比数值，三个顶点标注的信息代表对应的三个分
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摘要：fastq-dump --split-files SRR8185591.sra
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摘要：PCoA，即Principal Coordinate Analysis（主坐标分析），是一种常用的多元统计分析方法，用于分析样品之间的相似性和差异性。在生态学、生物多样性和微生物学等领域中广泛应用。 PCoA基于样品之间的相似性矩阵，通过计算样品之间的欧氏距离或其他距离度量，将样品的多维数据降维为二
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摘要：在宏基因组分析中，相对丰度是指在一个样本或群落中，某个生物学单位（如细菌、真菌、基因等）在总体中所占的比例或相对数量。 相对丰度通常用百分比或小数表示，反映了不同生物学单位的相对存在量或相对贡献。相对丰度的计算通常基于某种测定方法（如DNA测序或质谱分析），并根据得到的数据进行分析和计算。 在微生物
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摘要：OTU（Operational Taxonomic Unit，操作分类单元）是一种在微生物学和生态学研究中常用的概念，用于表示在分子生物学分析中将微生物序列聚类为群落的基本单位。 在微生物群落分析中，研究者通常使用高通量测序技术（如16S rRNA基因测序）或基于DNA片段的元转录组测序来获取微生物
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摘要：在宏基因组学的量化分析中，需要对测序数据进行拼接和比对等处理，以了解基因组中代表微生物种群结构的基因序列。而索引则是这一过程中十分重要的一步。 索引是将特定的序列信息提取出来，存储成为容易查找和访问的形式。在宏基因组分析中，索引可以理解为对目标基因组或数据集的细分和分类。例如，可以用索引指向某个微生
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摘要：在DNA测序中，reads mapping方向指的是描绘short-reads（短序列）对于参考基因组的比对方向，即将短读序列与参考基因组进行比对时匹配的方向。 这个方向信息通常被编码为“+”或“-”，其中“+”表示reads的5'端与正向链的3'端相对应，“-”表示reads的5'端与负向链的3'
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摘要：Phred质量分数是DNA测序数据中，用来评估碱基质量的一种标准化表示方法。它最初是由美国华盛顿大学的高通量测序专家Phred J.在1997年发表的论文中提出的。 Phred质量分数使用logarithmic scale（即对数刻度）来表示碱基质量值。一般取值范围为0-40之间，其中0表示最差的质
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摘要：在DNA测序数据中，pair number通常指的是双端测序（paired-end sequencing）中的对应序列的编号。在双端测序中，一条DNA分子会被从两端进行测序，并生成两段相互对应的序列，这两段序列的编号称为pair number。 双端测序可以提供高质量的测序结果和更准确的基因组组装。
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摘要：这是一个命令行命令，用于对temp/out_pro.fa文件进行抗菌基因分析。参数的含义如下： rgi: 表示运行resistant gene identifier (rgi)程序。 main: 指定使用 rgi 的主要模式。 --input_sequence temp/out_pro.fa：指定输
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摘要：这条语句是在使用 diamond 软件建立基于 cazydb.07312020.fasta 文件的数据库，该数据库将用于宏基因组分析中。cazydb 是一个专门用于碳水化合物活性酶的数据库。diamond 软件则是一款快速而准确的搜索工具，可用于比对大规模的 dna 或蛋白质序列数据。通过此命令建立
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摘要：报错信息为： (base) [wz@localhost temp]$ python ./summarizeAbundance.py -i gene.count -m output -c '9,16,21' -s ',+,+*' -n raw -o eggnog/10t/wz/temp/./summa
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摘要：这个命令是在linux系统中运行的sed命令，用于编辑文件 eggnog.ko.raw.txt，其中的-i选项表示直接修改原文件。该命令匹配每一行的开始位置（^）后面跟着"ko:"字符串的内容，并将其替换为空字符串，即删除该字符串。 在宏基因组分析过程中，可能需要对原始数据文件进行预处理和清洗，比如
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摘要：当然可以！kraken是一种流行的高效序列分类器，使用 k-mer （k个连续碱基组成的子串）方法对不同分类下的序列进行分类。以下是kraken序列分类算法简要说明： 数据预处理 首先，kraken会将参考数据库中的序列分割为固定长度的 k-mers，这些k-mer会被记录到一个查询表中。 样品序列
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摘要：测序的读段指的是dna或rna样本经过测序分析之后，得到的含有基因信息的短片段。这些读段可以用于鉴定微生物，比对它们已知的基因组/基因来确定它们所属的分类和可能的生物学功能。在微生物学研究中，测序的读段通常会被拼接成完整的基因组序列，从而更好地理解细菌、真菌和病毒之间的差异性，并推断它们的生态和微生
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摘要：宏基因组学是在生物技术和计算机科学的帮助下发展起来的，它的出现可以追溯到上世纪90年代后期。传统微生物学侧重于使用培养方法研究单个微生物菌落，而宏基因组学则通过分析环境中的dna，可以同时研究数百万个微生物群体。这种方法能够提供关于整个微生物群落的结构、功用潜力和相互作用等信息。 宏基因组学对于微生
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