微生物组数据分析方法与应用

摘要：

高通量测序技术的发展衍生出一系列微生物组(microbiome)研究技术,如扩增子、宏基因组、宏转录组等,快速推动了微生物组领域的发展.微生物组数据分析涉及的基础知识、软件和数据库较多,对于同领域研究者开展学习和选择合适的分析方法具有一定困难.本文系统概述了微生物组数据分析的基本思想和基础知识,详细总结比较了扩增子和宏基因组分析中的常用软件和数据库,并对高通量数据下游分析中常用的几种方法,包括统计和可视化、网络分析、进化分析、机器学习和关联分析等,从可用性、软件选择以及应用等几个方面进行了概述.本文拟通过对当前微生物组主流分析方法的整理和总结,为同领域研究者更方便、灵活的开展数据分析,快速选择研究分析工具,高效挖掘数据背后的生物学意义提供参考,进一步推动微生物组研究在生物学领域的发展.

关键词：微生物组、数据分析、扩增子、宏基因组、分析流程

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资助基金：中国科学院前沿科学重点研究项目QYZDB-SSW-SMC021;国家自然科学基金面上项目31772400;中国科学院重点部署项目编号:KFZD-SW-219资助[Supported by the Key Research Program of Frontier Sciences of the Chinese Academy of ScienceQYZDB-SSW-SMC021;the National Natural Science Foundation of China31772400;the Key Research Program of the Chinese Academy of Sciences No. KFZD-SW-219]

在线出版日期：2019-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共18页

页码：845-862