2021-02-05
“派森諾基因云”發布至今，基于QIIME 2內核的微生物群落交互分析可視化系統深受大家熱愛，并以專業、靈活、強大、豐富的動態交互和可視化效果，為大家帶來了全新的云端分析體驗！
QIIME 2云分析主要包括序列處理分析、物種組成分析、Alpha多樣性分析、Beta多樣性分析、物種差異與標志物種分析、關聯網絡分析和功能潛能預測共7大分析模塊，每個模塊下又包含多種分析方法和步驟。對于生信小白而言，面對琳瑯滿目的分析方法、眼花繚亂的圖表，難免會迷失“焦點”：我在研究報告中該呈現哪些分析結果？哪些分析結果最重要呢？
為此，我們悉心整理了各個分析模塊中的熱點分析內容，推出“5分鐘小課堂系列”：為大家帶來專業的解讀！今天的第一講，我們聚焦于物種組成分析和Alpha多樣性分析兩大模塊，希望可以幫助大家更好地理解微生物組測序分析的結果哦~
01、物種組成分析
在這一模塊中，常用的就是“分類學組成分析”了：可以通過堆積柱狀圖，展現各個/各組群落樣本中，微生物的物種組成，主要用于描述群落樣本中的優勢物種的豐度及其變化規律。圖中，每一個柱子代表一個群落樣本或一個分組，每種顏色代表某一特定分類水平下（門/綱/目/科/屬/種）的一種微生物，柱子越長，對應物種的豐度就越高。
此外，我們也可以通過“Krona物種組成圖”，對物種組成進行交互展示。與上述堆積柱狀圖不同，Krona分析是以圈圖的形式展示，從內到外依次代表域、門、綱、目、科、屬、種共7個分類水平，并可以點擊進入對應分類水平的物種類群；扇形的大小反映了不同分類單元的相對豐度，各個分類單元以不同的顏色加以區分。
在Krona圈圖展示頁面的左上方，提供了多個圖形可視化選項，可通過點擊相應按鈕調整圖形的尺寸和顯示的分類水平深度等；同時，點擊圖形中某一分類單元，將在圈圖右上方顯示其在各分類層次中所占的比例。
一般而言，Krona分析常用于比較各個分組的總體群落組成的差異，且能夠通過圈圖同時展現各個分類水平的物種組成特征。因此，可以作為堆積柱狀圖的替代方案，在研究報告中加以應用。
02、Alpha多樣性分析
Alpha多樣性是微生態學研究中的重要評價標準之一，主要通過Alpha多樣性指數的大小，來衡量各個/各組群落樣本中微生物物種的多樣性、豐富度、均勻度、覆蓋度等等。目前云分析支持7種常見Alpha多樣性指數的計算，每種指數的具體意義與詳細用法，可以通過“附錄”進行查詢?？傮w而言， Chao1和Observed species指數表征豐富度，Shannon和Simpson指數表征多樣性，Faith’s PD指數表征基于進化的多樣性，Pielou’s evenness指數表征均勻度，Good’s coverage指數表征覆蓋度：
更詳細的算法說明請參見：
http://scikit-bio.org/docs/latest/generated/skbio.diversity.alpha.html
對于分析得到的每個群落樣本的Alpha多樣性指數，可以通過箱線圖來展示比較組間Alpha多樣性指數的差異大小。圖中，每一個箱子代表一個分組，組與組之間的差異可以通過箱子內的中位線的高低來表征，中位線相差越大，則兩組間的多樣性差異越大。箱子上方的P值指示該多樣性指數在所有分組之間是否具有顯著差異；而箱子上方的直線，則指示直線兩端所屬的分組，是否具有顯著差異，直線上的星號越多，顯著性越強。
以上就是今天帶給大家的云分析結果解讀，后續我們會對Beta多樣性分析、物種差異與標志物種分析等云分析結果，作系列解讀哦~
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