构建特征表：从22测序数据解析微生物组差异

"22测序数据到特征表1"是一个关于微生物组学分析的专业教程，主要针对的是扩增子16S测序数据处理和解读。该教程由易生信提供，适用于微生物组学研究者和初学者，旨在帮助他们理解并掌握从原始测序数据到特征表的转化过程以及后续的生物信息学分析。 首先，教学内容包括对数据格式的认识，特别是了解测序数据（如样本1、Sample2和Sample3中的K00001、K00002等ID）和特征表（如OTU、16SrRNA gene等）的基本构成。这些数据是研究样本中微生物群落结构的基础，通过OTU（ Operational Taxonomic Units，操作分类单元）可以识别不同种类的微生物。 步骤一：原始数据到特征表，即对测序读取进行预处理，包括双端序列合并以消除配对错误，然后通过比对和聚类算法（如USEARCH）将序列归类到特定的OTUs，形成特征表，反映出样品中各微生物的相对丰度。 第二部分介绍了生物标记鉴定方法，如LEfSe（Linear discriminant analysis effect size），它是一种统计工具，用于检测样本间的差异性物种或功能标志物，帮助揭示组间的生物学差异。 第三和第四部分涉及统计分析，包括使用R语言进行物种多样性和差异比较，如Alpha多样性（如Chao1指数或Shannon指数）评估样品内部的多样性，而PCoA（Principal Coordinate Analysis）和CCA（Canonical Correspondence Analysis）则用于探索样品间的空间分布关系。 第五部分， PICRUSt（Phylogenetic Investigation of Communities by Reconstruction of Unobserved States）的功能预测技术，可以推测未测得的代谢途径，进一步深入理解微生物群落的功能特性。 最后，课程还概述了整个扩增子实验和分析流程，从DNA提取、目标片段扩增到最终的差异分析，每个环节都对应着解决特定科学问题的能力，如确定样品中存在的微生物种类、检测组间差异以及解析差异的具体细节。 通过这份教程，学习者不仅能掌握如何从测序数据出发，生成特征表，还能理解和运用各种生物信息学工具来探索微生物组的复杂性，并能够解答三个关键的科研问题：样品中的微生物种类、是否存在组间差异以及差异的具体性质。这是一份详尽且实用的微生物组学分析指南。