使用QIIME2进行16S菌群分析(Qiime 2 Development Team(2017))处理从测序得出的数据。使用Qiime 2版本2020.8.0分析了已经具有条形码和衔接器的反复列出的配对端序列。用于质量过滤和特征(OTU)预测,我们使用了DADA2(Callahan等人(2016))。回顾了序列质量数据后,我们从正向的5'末端和反向读取的0 nts缩小了0个核苷酸(NTS)。正向读数被截断为270 NT,并反向读取为200 nts。使用MAFFT对齐代表序列(Katoh和Standley(2013))。使用FastTree 2(Price,Dehal和Arkin(2010))制成对齐序列的系统发育树。otus/特征是使用预先训练的幼稚贝叶斯分类学分类器分类分类的。使用SILVA 128 97%OTU对分类器进行了训练(Quast等(2013))。产生了分类计数和百分比(相对频率)的表。多样性分析是在由此产生的OTU/特征表上进行的。BIOM表,以提供α和β多样性的系统发育和非细胞发育指标(Lozupone等人。(2011))。使用R进行其他数据分析(PLS-DA)和统计。可视化文件(.QZV)可以通过http://view.qiime2.org查看。以这种方式浏览的最相关文件是特征表(Table.QZV(分类单元的SEQ计数数据)和相对_FREQ_TABLE.QZV(分类单元的%丰度))和Taxa bar Prot(tublea bar-bar-plots.qzv)。
主要关键词