微生物16S的OTU聚类工具有很多,最常用的就是 usearch.cdhit-OTU.mothur. 这些工具大多都是针对二代测序平台的,usearch的64bit版本是收费的. 如果要跑PacBio的OTU聚类,目前就只能用 mothur 了. mothur有着非常详细的说明文档! General operations Sequence processing OTU-based approaches Hypothesis testing approaches Frequently asked…

转自http://www.dxy.cn/bbs/topic/35655953 1.OTU是什么? OTU(operational taxonomic units),即操作分类单元.通过一定的距离度量方法计算两两不同序列之间的距离度量或相似性,继而设置特定的分类阈值,获得同一阈值下的距离矩阵,进行聚类操作,形成不同的分类单元.专业解释太书面不好理解?没事儿,给你举个“栗子”就明白了! 2.OTU在16S测序中有何用? 高通量测序得到的16S序列有成千上万条,如果对每条序列都进行物种注释的话,工作量…

qiime 本身不提供聚类的算法,它只是对其他聚otu软件的封装 根据聚类软件的算法,分成了3个方向: de novo:                   pick_de_novo_otus.py  closed-reference:      pick_closed_reference_otus.py open-reference OTU: pick_open_reference_otus.py    不同算法的优缺点: de novo:    pick_de_novo_otus.py  优…

本示例的的数据来自文章<Moving pictures of the human microbiome>,Genome Biology 2011,取样来自两个人身体四个部位五个时间点   进入环境 source activate qiime2-2017.8 退出环境 source deactivate   准备数据 # 创建并进入工作目录 mkdir -p qiime2-moving-pictures-tutorialcd qiime2-moving-pictures-tutorial # 下…

本节课程,需要先完成<扩增子分析解读>系列之前的操作 1质控 实验设计 双端序列合并 2提取barcode 质控及样品拆分 切除扩增引物 3格式转换 去冗余 聚类 4去嵌合体 非细菌序列 生成代表性序列和OTU表 分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾:我们学习了嵌合体的形成,以及基于参考数据库去嵌合体:也学习了基于数据库比对来筛选细菌或真菌:最后基于最确定的OTU,我们生成代表性序列和OTU表,这是每种高通量测序都有的结果,后续的结果将全部基于这两个文件.…

本节课程,需要先完成 扩增子分析解读1质控 实验设计 双端序列合并 2提取barcode 质控及样品拆分 切除扩增引物 3格式转换 去冗余 聚类   先看一下扩增子分析的整体流程,从下向上逐层分析 分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾:我们制作了Usearch要求格式的Fasta文件,对所有序列进行去冗余和低丰度过滤,并聚类生成了OTU.   接下来我们对OTU进一步去除嵌合体,并生成代表性序列和OTU表.   什么是chimeras(嵌合体)? 嵌合体序列…

热图是使用颜色来展示数值矩阵的图形.通常还会结合行.列的聚类分析,以表达实验数据多方面的结果.  热图在生物学领域应用广泛,尤其在高通量测序的结果展示中很流行,如样品-基因表达,样品-OTU相对丰度矩阵非常适合采用热图呈现.   热图优点   因为人读数字需要思考和比较,而对颜色识别能力非常强,采用颜色的深浅代替数据表是非常高效的呈现方式,也便于从中挖掘规律.  热图在非常小的区域展示了大量的基因表达/细菌丰度数据,即可以快速比较组间的变化,同时还可以显示组内每个样品的的丰度,以及组内各样品间的…

在谱聚类(spectral clustering)原理总结中,我们对谱聚类的原理做了总结.这里我们就对scikit-learn中谱聚类的使用做一个总结. 1. scikit-learn谱聚类概述 在scikit-learn的类库中,sklearn.cluster.SpectralClustering实现了基于Ncut的谱聚类,没有实现基于RatioCut的切图聚类.同时,对于相似矩阵的建立,也只是实现了基于K邻近法和全连接法的方式,没有基于$\epsilon$-邻近法的相似矩阵.最后一步的聚类方…

谱聚类(spectral clustering)是广泛使用的聚类算法,比起传统的K-Means算法,谱聚类对数据分布的适应性更强,聚类效果也很优秀,同时聚类的计算量也小很多,更加难能可贵的是实现起来也不复杂.在处理实际的聚类问题时,个人认为谱聚类是应该首先考虑的几种算法之一.下面我们就对谱聚类的算法原理做一个总结. 1. 谱聚类概述 谱聚类是从图论中演化出来的算法,后来在聚类中得到了广泛的应用.它的主要思想是把所有的数据看做空间中的点,这些点之间可以用边连接起来.距离较远的两个点之间的边权重值较…

在DBSCAN密度聚类算法中,我们对DBSCAN聚类算法的原理做了总结,本文就对如何用scikit-learn来学习DBSCAN聚类做一个总结,重点讲述参数的意义和需要调参的参数. 1. scikit-learn中的DBSCAN类 在scikit-learn中,DBSCAN算法类为sklearn.cluster.DBSCAN.要熟练的掌握用DBSCAN类来聚类,除了对DBSCAN本身的原理有较深的理解以外,还要对最近邻的思想有一定的理解.集合这两者,就可以玩转DBSCAN了. 2. DBSCAN…