肠道微生物大会-宏基因组分析和讨论-学习笔记
写在前面
无论是人体，动物还是环境，微生物组的研究都正在如火如荼。在短短的几年，已经在技术和方法等方面不断翻页。相当多的新东西不断出现，让我们作为新手进入这个领域困难重重。
不得不说，几乎所有的研究，我们学习过程中，最困难的部分，从来都不是什么新发现，新观点，而是分析手段和方法。
昨天，刘永鑫老师和王金峰老师的讲座都非常精彩，并且两位老师各有侧重，将整个微生物组领域的脉络进行了一个梳理，从基础高高级，到展望，这些内容根植于当前的研究，也将持续融合在今后研究中。
刘永鑫老师讲座
刘老师先开始，从微生物组流程讲到宏基因组流程，再到后期多元统计分析和出图。这个时间持续了4个小时左右，虽然在微生物组数据分析工作中我也经常参与，但是还是在另外一个高度上看到了格外亮丽的风景。
就微生物组数据而言，我总结了刘老师处的几个所得：
之前usearch qiime mather三足鼎立局面被打破，如今，qiiime2， usearch/vsearch 二分天下。
刘老师的扩增子流程叫Easyamplicon，可以公开下载到，用的是usearch/vsearch流程。
就扩增子而言，速度追求而言，使用usearch/vsearch是一个更好的选择，DADA2 算法本来就很慢，可以用vsearch处理后的数据导入Qiime2进行后续分析操作。
usearch提供极简的建树操作，但是不够精确。
宏基因组数据分析流程将的非常仔细，对于整体把握宏基因组流程的核心非常有帮助：
宏基因组全栈式注释eggnog-maper，应该没有另外一个注释内容更多的工具了
目前使用最多的注释数据库是eggnog，kegg还有碳水化合物酶数据库。
蛋白比对速度远远小于核酸比对速率，所以基于翻译后蛋白的比对往往比较慢，速度为核酸比对的十分之一或百分之一。
并行运算在宏基因组数据处理过程中非常重要，可以试试国产工具rush。
目前基于分组或者全部样本的分析非常少，计算量是一个短板，基本都是单个样本分析。
kraken及其系列产品速度比较快。
但是无法进行物种和功能的匹配。
HUMMAN可以同时注释物种和功能，可以匹配物种和功能。
当然还有其他方法，参考我的：
宏基因组组装注释软件众多，maghit速度最快，虽然质量不是最好。
刘老师的宏基因组流程Easymetagenome，已上传github。
不过这就不像扩增子那么容易了，准备硬件之外，软件的安装也是一个很麻烦的事情。
就微生物组数据统计分析，许多的经验值得我慢慢回味：
如今，科研期刊对于图表的要求越来越高，更好的图片需要做出来适应如今期刊的发展。
矢量图尽量使用
尽量不要使用柱状图
尽量表现每个样本的信息指标等
尽量每个图片在附件中都配一个表格
统计和展示尽量完善
图形达意是一方面，美观是一方面，组图后的布局也很重要
刘老师的扩增子后续分析流程写成了单独的函数，使用命令行的方式进行绘制，输入较少的参数。
刘老师和陈老师合作开发的在线绘图网站非常强大，尤其是韦恩图的绘制。
对于刘老师培训教程中，每种图形的绘制尽量有多种方式，代码，网站，可视化鼠标点击工具。
最后刘老师对如何发表高水平文章进行了一些经验的分享：
试试nature的预投稿系统；
高水平文章coding和数据全部配套共享
nature系统比较成熟，图片质量比较高但有些期刊比较差
示意图很重要，可以让人迅速了解实现细节
色彩使用，图片布局都是一项很重要的工作，封面文章更有优势
王金峰老师讲座
从王老师文章分享来看，王老师整个故事思路是以大数据为基础，通过数据挖掘发现一些普遍规律，我所钦佩的是王老师精彩的数据挖掘过程，看得出来王老师是自己挖掘的，尤其是在网络，溯源分析，同源比对等微生物群落恶化过程的表征-马尔科夫链等。
当时我和师弟在下面还讨论了一下，王老师的网络分析使用的类似地球的方式展示两个网络的差异，我们的工具ggClusterNet是否可以尝试也这么做一个可视化方式呢？可以尝试下嘛
虽然王老师的内容更多的偏向与人体的微生物群落，但是无奈数据是相通的，分析手段是类似对的，就像王老师最后所讲的婴儿全球微生物群落分布特征，及其功能在不同因素的影响下的规律，非常有意思。值得我继续挖掘。
根际互作生物学研究室 简介
根际互作生物学研究室是沈其荣教授土壤微生物与有机肥团队下的一个关注于根际互作的研究小组。本小组由袁军副教授带领，主要关注：1.植物和微生物互作在抗病过程中的作用；2 环境微生物大数据整合研究；3 环境代谢组及其与微生物过程研究体系开发和应用。团队在过去三年中在 isme J， Microbiome， PCE，SBB，Horticulture Research等期刊上发表了多篇文章。欢迎关注 微生信生物 公众号对本研究小组进行了解。
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