微生信生物历史推文集合 （持续更新）

微生信生物历史推文集合

技巧经验思考资源

• Rstudio切换挂载R版本及本地安装一些包

• pubmed凉了，我们这里依然很美

• ggplot版钢铁侠

• 当科研遇见python

• 学习R语言&生物信息不可错过的资料合集

• 我的生物信息之路

• 该整理代码封个R包了-来自复兴号的学习笔记

• 如何在服务器上安装linux系统

• 科研领域把握-小白也可以使用Python爬Nature

• 圣诞节微生信生物送你一颗专属生信领域的圣诞树

• 不好好学生信的研究生画不好漫画

• ”我与疫情“之钟老画像

• 绘画风和春天一同出现-当所有图表都换成手绘画风

• 疫情下的我们-前篇

• Endnote X9 这个错误让寸步难行

• 微生信生物学习进行时

• 批量转化xlsx文件为csv格式

• 帮我把Microbiome到2020年5月19日的全部文章的pdf文件爬下来

• 你们期待的来了：帮我把ISME J 的近3000篇文献爬下来

• 我的生信之路2

• 我的生信之路-2019（完整版）

• 那些好看的病毒模型还有微生物模型是怎么来的（限时删除）

• biom包虽不再支持，但是还得用，怎么装

• 玩转R包（20206月更新）

• 从iso文件到可以随时移植的虚拟机vdi镜像 （Ubuntu20版本和R语言4.0版本）

• 浅谈生态学领域科研图表绘制的方向和未来

• 稻壳阅读器——助你实现文件自由！

• 一个做生信人只有一个显示屏？-No- 双屏幕技巧-word、pdf文件怎么投影

• 环境微生物生态问题集合答疑-总结

• 图之典 —可视化图表的词典

• 推荐一个做微生物生态的小伙子和他的网站

• 半路出家微生物生态等相关专业的最佳实践方式

• 一站式解决文献需求-SCI-Helper客户端永不失效的SCI_HUB地址

• Rstudio速查表

• 生物信息概论—生信入门第一本书

• 朱永官院士讲座后感：环境生物安全-连锁店的蔬菜抗性基因更少

• Rmarkdown有时候不显示运行结果或者图片的问题？

• 使用R语言的20条建议-微生信生物博主五年经验总结

• 交互式和弦图查看ggplot全部的图层和参数设置-常用长记

• 听老人讲：简述近百年来农业资源与环境的变化

• 显著性标记的字母解决不好的问题

• R语言聚类分析最佳实践：书籍

• 这些新开发的R包尝起来确实鲜

• 马斌老师-网络讲座-我关注的问答总结

• 今天给大家推荐一个平台，巨好用

• 学会这些R语言技巧至少可以节省半年时间

• R语言种%in%的错误到底是什么原因？

• 这次R的更新需要注意了

• 你的maptree还好吗？

• ggpubr添加的显著性标记不能使用ggplot主题修改

• 颇尔切向流过滤使用笔记分享

R语言基础-统计与绘图

R语言基础

• ####数据框的整理####

• R之箱线图绘制

• 请开始你的表演

• R之基本数据整理

• 使用R实现批量方差分析(aov)和多重比较(LSD)

• phyloseq入门

• 线圈图-ggplot

• 《R语言实战》- 牛国庆

• 字符串处理stringr包在微生物生态的应用基础

• 做微生物生态该学多少技术之《R语言实战》-xph学习笔记

• 做微生物生态该学多少技术之《《R语言实战》- 杨盛蝶学习笔记

• 数据可视化完美指南-R-python

• 数据探索+美图绘制+组合图形

• 箱线图和小提琴图合在一起更好

• 让maptree动起来

R语言统计绘图进阶

• 这些新开发的R包尝起来确实鲜

• gganatogram: 使用ggplot绘制示意图

• Maptree-层级结构数据展示的绝佳尝试

• ggraph V1.0.0 发布了-R语言网络可视化的崛起

• gggibbous包：让ggplot点变成月有阴晴圆缺，更有诗情画意

• gg.gap：ggplot阶截断坐标轴的优秀完美解决方案

• ggrgl：用ggplot做3D图表

• 一条代码得到微生物生态词云

• 一条代码优雅的计算任意数量的线性回归图表

• 今天跟着我把热图学个遍，囊括所有需求

• 花样热图- ggmatrix

• 更为强大的复杂热图

• 让我们定义一个ggplot版本的华夫饼图吧

• 组合型ggplot饼图

• 华夫饼图：可视化展示利器（ggplot版本）

• 高级进化还是要动脑筋的

• R语言实现LEfse分析从数据整理到树形图绘制

• 释放收费版本-把握LEfSe核心算法使用R实现整套算法

• 想知道可视化学的怎么样，请任选一张重复出来就是高手

• 仿照nature高级组合图形做个重现

• 小有所成三答案：nature高水平组合图形绘制

• 高手题目一答案：nature高级组合图形绘制教程

• 分类堆叠柱状图顺序排列及其添加合适条块标签

• 如何将多个指标做嵌套柱状图

• 柱状图加一笔即可完成升华

• 柱状图不够展示我的数据一气之下我把它掰弯了

• R语言base实现中文常见不同线条填充柱形图

• patternplot包：用ggplot解决你对线性填充，不！所有填充的全部幻想

• 听说最近有很多人讨论这个图形

• science-组合图表绘制

• 组合图表子函数拆分－得到更多数据信息

• 使用Easystat挖掘微生物组数据-看得到的就是方便和强大

• EasyStat-如何提取数据+个性化出图

• 差异分析完整解决方案：Easystat

• 堆叠柱状图也要做统计-标记显著性

• EasyStat新功能添加-堆叠柱状图展示差异-显著性字母标记

• ggClusterNet-专辑-简介

• ggClusterNet-多边形模块化排布网络（PolygonClusterG）

• ggClusterNet-多边形可变变径布局网络（randomRrClusterG）

• 骚操作-将sna包中全部layout都要用ggplot模块化展示出来

• 人工设置网络模块位置-发挥你对可视化的最大潜能

• 人工设置网络模块位置2-大尺度空间网络布局应用

• 使用ggClusterNet一条代码计算网络模块内连通度（Zi）和模块间连通度（Pi）

• 使用ggClusterNet一条代码计算网络属性和节点性质

• Ven图-Upset-花瓣图-三个NO-二分网络-YES

• 使用相关矩阵构造多个格式的网络文件（igraph，Gephi,ggraph

• 在ggClusterNet中仿造cytosccape添加多行的聚类布局

• EasyStat 差异分析完整解决方案

• 全网最完整的中国地图

• ggplot可视化表格，来替代Excal吧

• 把玫瑰图大胆用起来

• R最快且比dplyr最高效的大数据处理R包：tidyfst

• 当韦恩图和upset都不能满足我的可视化要求

• R语言如何让全世界说爱你

• 用ggplot画你们心中的女神

• 想用ggplot做一张致谢ppt，但是碰到了520，画风就变了

origin绘图

• Origin做嵌套柱状图

• 无代码福音-微生信生物又要持续发力origin绘非典型柱状图

• Origin单图层内分组设置

• 0代码教程来了-来自-微生信生物-的零水平Origin制图

文献解读

• PICRUSt功能预测又被爆出新的问题啦！

• 有机管理通过改变植物对昆虫的抵抗力来促进自然害虫控制

• 利用土壤细菌群落预测土壤理化变量和土壤质量

• 文献精读-地球微生物生态网络的学习

• 一文明白“根际”的全部相关概念

• 文献精读：地下微生物网络变化与橄榄黄萎病不同耐受水平之间的联系

• 小组成果：根系分泌物通过募集有益微生物来介导植物防御叶面病原菌

• 恭喜 壮根美颜主编康亚龙

• Trends in Microbiology_稀有微生物群落的形成过程

• isme：土壤耕作历史通过塑造根际微生物改变植物表型

Ai + PS + PPT 等其他软件作图-示意图等

• 用PPT制作高水平示意图

• 示意图不用很复杂，能够会意并且很简单的就最好了

• PPT绘制示意图视频+文字版本-一篇就学会

• Horticulture Research 模式图的定稿

• gganatogram: 使用ggplot绘制示意图

• 科研“图”什么之PPT绘制示意图（模仿篇）

扩增子测序

原始数据处理

• 16s分析之Qiime聚类OTU

• 16s分析之Qiime质控+去除嵌合体

• Qiime2跑16s笔记分享之Qiime2的安装

• 16s分析之Qiime序列拼接（图文版）

• 16s分析之Qiime中一些常用的命令学习笔记

• 迅速提高序列拼接效率，得到后续分析友好型输入，依托qiime

• 16s分析之Qiime序列拼接

• 二代测序质控实战

• 盘点扩增子序列拼接工具和方法

• R语言实现扩增子数据抽平算法

• phyloseq-对象构建-2-Qiime输出数据

• 如何构造ggClusterNet需要的phyloseq对象

• 一个DNA求取反向互补序列的R语言函数

常规统计分析

• 抽平计算alpha多样性有多大概率出错？怎么办？

• 16s分析之差异OTU 挑选（edgeR）

• 16s分析之PCoA分析学习笔记

• 16s分析之Qiime数据整理+基础多样性分析

• 主成分分析(PCA)原理解读

• 开年工作第一天phyloseq介绍

• 16s分析之差异展示（热图）

• 16是分析之主成分分析（PCA）实战部分

• 基于phyloseq的排序分析

• 16s分析之不同分类水平差异分析及气泡图绘制

• 高通量测序数据差异分析（DESeq2）

• 微生信生物-扩增子V0.1.exe使用指南

• 16分析之差异分析（limmar）

• 学习微生物组数据比较成熟的R包microbiome

• 微生物组数据冲击图和柱状图一条代码解决

• 基于NMDS分析成图—R语言主题更换

• 16s分析作图之NMDS非度量多维尺度分析

• 微生物门类堆叠柱状图-一文解决

• 一条函数使用三种方法检测群落差异（MRPP，anosim，adonis）

• 一条代码完成完成无限分组的微生物差异分析

• 排序图（beta多样性）添加各种辅助线-无非是让不明显的规律看得到

• 微生物门类堆叠柱状图-冲击图-在R4.0更新版本

高级统计分析

• 16s分析之Tax4Fun功能预测使用笔记

• 16s分析之LEfSe分析

• 如约 为大家带来了graphlan的物种分类树

• 16s分析之FishTaco分析

• 16s分析之网络分析一(MENA)

• 一文构建微生物群落sparcc网络

• 网络图layout如何自定义

• a6_phyloseq进化树可视化学习

• 16s分析之进化树+差异分析（一）

• 一文构建微生物群落sparcc网络

• ampvis2 一个用于分析和可视化16S rRNA扩增子数据的R包

• 微生物群落来自哪里，我们说了算-FEAST-or-source_tracker

• 使用词云可视化微生物丰度：让微生物无处可逃

• Ven图-Upset-花瓣图-三个NO-二分网络-YES

• 释放收费版本-把握LEfSe核心算法使用R实现整套算法

• 微生信生物带你学235页的PLS-PM官方教程（偏最小二乘路径分析PLS Path Modeling）

• 分类堆叠柱状图顺序排列及其添加合适条块标签

• ggClusterNet-专辑-简介

• 微生物生态数据用ggtree进行外环注释方案一（进化树版本）

• 组合图表子函数拆分－得到更多数据信息

• 细菌-真菌-环境因子-等多个不同指标分组之间的相关网络

• 对邓老师组开发不同域之间二分网络的思考和ggCLusterNet的进一步完善

• 推荐一个做微生物生态的小伙子和他的网站

• 在ggClusterNet中仿造cytosccape添加多行的聚类布局

• 基于phyloseq的进化树可视化-ggplot

• science-组合图表绘制

• 微生物群落的改变-多个群落到一个群落距离计算展示

• EasyStat-对微生物生态alpha多样性解决方案

• ggClusterNet—-一条代码完成全内容微生物网络

• 当韦恩图和upset都不能满足我的可视化要求

• 随机森林和特征可视化-(火柴图和玫瑰图)

• 核心微生物分析玩出花来（韦恩图数字内容的探索

• ggClusterNet—-一条代码完成全内容微生物网络

扩增子排坑

• 扩增子数据是否应该抽平？还是标准化？

• 微生物网络中为什么不能使用三大传统相关？

• 老司机的扩增子分析排坑指南

• 你需要堆叠柱状图添加bar吗？

• 微生物组数据再也别用相对丰度了，结合EasyStat完美展示OTU

• 你认为alpha多样性一定要用OTU来分析吗？

• 让我对phyloseq欲罢不能的10个理由

代谢组

• 非靶向代谢组学分析连载（第一篇：缺失数据处理、归一化、标准化）

• 代谢组连载-MetaboDiff包-上

• 多组学排序利器：PLS-DA用ggplot可视化才好

• 微生物生态-代谢组分析最难安装的四个R包（Ubuntu）

• 非靶向代谢组学数据分析连载（第零篇引子）

• 非靶向代谢组学数据分析连载（原始数据预处理）

宏基因组

• kofamscan：基于HMM模型注释KEGG通路 再也不需要考虑数据库过时了

• 宏基因组分箱（bin）流程metawrap的运行错误集锦

• NCBI数据库还让不让人下载了？

• MEGAN 6.18 重大更新，你还在看老教程？

• MEGAN重大更新-却坑苦了我

转录组

• 非模式作物RNA_seq完美实战

运行 广告 团队 介绍 其他

• 微生信生物群3期待你而来

• 好吧！写给高校和研究所每天需要刷卡吃饭的同学们-虚拟卡

• 微生信生物—-年中纪—2020

• 微生信生物科研爬虫项目等你来

• 聚友加入微生物系统发育专题理论和实战（试）

• 微生信生物

• 欢迎关注微生信生物

微生信生物简介

微生信生物已经创立三年有余了，在这几年中，感谢铁杆分析的支持，同时希望越来越多的小伙伴加入微生信生物大家庭，目前微生信交流群已经超过2000人。帮助许多小伙伴解决的大量问题。

关注统计分析和出图，关注各大组学数据分析流程和各种高级分析。专注解决尚未解决的问题，在分析领域著重创新，时间，问题解决，用于探索发现。

关注R语言，python，perl，shell等语言使用。定期分分享相关学习指南。R语言是使用的比较多的分析语言，会用大量的R语言教程。

根际互作生物学研究室 简介

图标的总体颜色基调以绿色为主，绿色背景代表着地球，地球是整体微生物赖以生存的大环境，微生物是地球生态系统不断进化的推进者。植物在生长发育过程中，地上部叶片与地下部根际起着重要作用，两者之间常常通过微生物和代谢物起到互为反馈作用。该图标正是展示植物微生物相互以及在叶际和根际两种典型的位置的相互作用，过程中代表了我们关注的小分子代谢物的作用。叶际与根际彼此作用的同时又互相制衡，一方面的改变就会引起整体的改变，从而影响整个大生态环境生物系统的稳定。

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。

团队工作及其成果 （点击查看）

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