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moshpit：Qiime 2框架上的可访问，可再现的元基因组数据科学
图1。Moshpit和示范分析的概述。（a）当前分析工作流的示意图。对Kaiju的分类注释得到了原始阅读的支持，并且可以将Kraken 2应用于对原始读取，重叠群或脱封的MAGS进行分类。用蛋酒贴剂的功能注释可用于重叠群或（解换）mags。（b）塔拉海洋数据集的重新分析。该地图描绘了全球收集样品的香农多样性，对四个位置的缩放视图显示了跨样本深度的分类学分配。bray-curtis主坐标散点图突出了深海样品之间的组成相似性。（C-D）基于读取（C）和基于MAG的可可分析（D）在发酵过程中表现出一致的多样性下降，并伴随着功能基因谱的变化。
使用 QIIME 2 进行可重复、交互、可扩展和可扩展的微生物组数据科学
致编辑 — 过去 20 年里，DNA 测序和生物信息学技术的飞速发展大大提高了我们对微生物世界的了解。这种日益增长的了解涉及微生物的巨大多样性；微生物区系和微生物组如何影响疾病 1 和医学治疗 2；微生物如何影响地球的健康 3 ；以及微生物组生物技术在医学 4 、法医 5 、环境 6 和农业 7 应用的新兴探索。这方面的工作大部分是由标记基因调查（例如，细菌/古细菌的 16S rRNA 基因、真菌内部转录间隔区和真核生物的 18S rRNA 基因）推动的，这些调查以不同程度的分类特异性和系统发育信息来分析微生物区系。该领域目前正在转向整合其他数据类型，如代谢物 8 、宏蛋白质组 9 或宏转录组 9,10 图谱。
Qiime 2可以对各种微生物组数据和比较研究进行全面的末端分析
Qiime 2是基于流行的Qiime平台的完全重新设计的微生物组生物信息学平台，已更换。QI-IME 2促进了全面且完全可重复的微生物组数据科学，从而通过添加多个用户界面来提高对不同用户的可访问性。Qiime 2可以与基于开源Web的平台Qiita结合使用，以重新利用可用的荟萃分析数据。以下基本供应托有描述了如何在单台计算机上安装Qiime 2并分析Mi-Crobiome序列数据，从原始DNA序列的处理通过生成可发布的交互式图形来读取。这些交互式数字允许对研究的读数与作者相同的数据进行互动，从而提高了微生物组科学的透明度和可重复性。我们还展示了社区开发的插件如何在Qiime 2中安装和使用分析功能，从而增强了微生物组分析的各个方面，例如提高了分类学分类精度。最后，我们说明了用户如何使用Qiita轻松使用的公共数据来执行荟萃分析。在本教程中，我们分析了儿童早期抗生素和微生物组（ECAM）研究的一部分，该研究跟踪了从出生到2岁的美国43名婴儿的微生物组组成和发育，从而确定了与抗体暴露，递送模式和饮食的微生物组关联。有关Qiime 2的更多信息，请参见https://qiime2.org。进行故障排除或询问有关Qiime 2和
2024年8月BTEP生物信息学公告
使用R（8/08）基因组，头像和AI的二进制数据分析的统计方法：个性化医学的未来（8/08）利用高性能计算资源，并使用Qiime 2使用QIIME 2来推进您的微生物组项目（In-Meron，In-Mer-perser，8/27-8/29-8/29）临床和计算分子培训中的临床和计算分子培训322929292929292929292929 8/8/
CMI国际微生物组会议
Rob Knight是微生物组创新中心的创始主任，以及加州大学圣地亚哥分校的儿科，生物工程和计算机科学与工程学教授。他是Rady Children's Microbiome Research的Wolfe家族椅子。他是美国科学发展协会和美国微生物学会的会员。他因其微生物组研究而获得2019年NIH导演先驱奖，并获得了2017年Massry奖，通常被认为是诺贝尔的预测指标。他是“遵循您的肠道：微生物的巨大影响”（Simon＆Schuster，2015年）的作者，他的合着者是“污垢是好的：细菌的优势，对于孩子开发的免疫系统的优势”（St. Martin's Press，2017年，2017年），以及书面的700多种科学文章。他在2014年在TED上发言，这是超过200万次的。 他的实验室生产了许多软件工具和实验室技术，这些技术和实验室技术使高通量微生物组科学（包括Qiime Pipeline）（引用了30,000次，包括Qiime 2）和Unifrac（引用了超过10,000次，包括其网络界面）。 他是地球微生物组项目，美国肠道项目和公司Biota，Inc。的联合创始人，该公司使用了从次级表面的微生物中的DNA来指导油田的决策。 他的工作将微生物与包括肥胖症在内的一系列健康状况联系起来他在2014年在TED上发言，这是超过200万次的。他的实验室生产了许多软件工具和实验室技术，这些技术和实验室技术使高通量微生物组科学（包括Qiime Pipeline）（引用了30,000次，包括Qiime 2）和Unifrac（引用了超过10,000次，包括其网络界面）。他是地球微生物组项目，美国肠道项目和公司Biota，Inc。的联合创始人，该公司使用了从次级表面的微生物中的DNA来指导油田的决策。他的工作将微生物与包括肥胖症在内的一系列健康状况联系起来
D4006-肠道微生物群分析
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）。
工作机会一个由捐助者资助的研究项目...
25-40背景：一个由捐助者资助的研究项目旨在招募一名高技能的生物信息学家来分析测序/元基因组学数据。该人将有助于大规模测序/宏基因组学数据集的分析和解释，以了解微生物群落的多样性，组成和功能。要求：基本资格：1。Ph.D.在生物信息学/计算生物学中2。 在测序数据分析中有经验的经验。 3。 分子生物学，遗传学和微生物学方面的强烈背景。 4。 精通编程语言（例如Python，r）。 5。 具有生物信息学工具和数据库的经验（例如，Blast，GenBank）。 6。 强大的分析和解决问题的技能。 理想的资格：1。 具有高性能计算环境的经验。 2。 熟悉基于云的计算平台（例如AWS，Google Cloud）。 3。 机器学习算法和应用的知识。 4。 具有数据可视化工具的经验（例如R Shiny，Tableau）。 5。 熟悉版本控制系统（例如，git）。 责任：使用各种生物信息学工具和管道（例如Qiime，Mothur，spraphlan）分析元基因组学数据。 2。 识别并量化微生物类群和功能基因。 3。 执行统计分析和数据可视化以识别模式和相关性。 4。 5。 6。 7。Ph.D.在生物信息学/计算生物学中2。在测序数据分析中有经验的经验。3。分子生物学，遗传学和微生物学方面的强烈背景。4。精通编程语言（例如Python，r）。5。具有生物信息学工具和数据库的经验（例如，Blast，GenBank）。6。强大的分析和解决问题的技能。理想的资格：1。具有高性能计算环境的经验。2。熟悉基于云的计算平台（例如AWS，Google Cloud）。3。机器学习算法和应用的知识。4。具有数据可视化工具的经验（例如R Shiny，Tableau）。5。熟悉版本控制系统（例如，git）。责任：使用各种生物信息学工具和管道（例如Qiime，Mothur，spraphlan）分析元基因组学数据。2。识别并量化微生物类群和功能基因。3。执行统计分析和数据可视化以识别模式和相关性。4。5。6。7。将测序/宏基因组学数据与其他OMIC数据集成在一起。在研究问题的背景下解释结果，并将发现与研究团队传达。开发和维护生物信息学工作流和管道的文档。开发一个实时监视仪表板，以进行主动监视和信息共享。8。帮助组织该项目下的车间。
由重度抑郁症或低FODMAP饮食引起的肠道菌群的改变，它们重叠的地方
在患有重度抑郁症（MDD）个体中观察到的微生物群的有益变化可以通过低发酵寡糖，二糖，单糖和多元醇（FODMAP）消除饮食开始。APA Psychinfo，Cochrane图书馆，Medline，Scopus和Web Science的学术搜索最终研究记录了MDD中微生物群的差异或成人低FODMAP饮食的变化（18岁 +）。包括粪便菌群，16个S RNA测序和QIIME管道的研究。使用抗生素，益生菌和药物（例如抗抑郁药）的研究被排除在外。此外，由于性别影响MDD中的微生物群的变化，因此将基于单个性别的研究排除在外。四项研究解决了MDD微生物群的差异，而FODMAP饮食低下的另外四个评估的转移。MDD的个体中的大量细菌，杆菌科和杀菌剂较低，但由于低FODMAP饮食而增加。丰富的Rusinoccaceae较低，而低FODMAP饮食和MDD均具有较高的双性异性。这些结果提供了初步证据，表明低FODMAP饮食可能会导致微生物群的变化，从而使MDD受益。进一步的研究以评估低FODMAP饮食是否可以通过修改靶向微生物群来治疗MDD。
阴道和直肠微生物组有助于慢性骨盆疼痛的生殖器炎症
抽象背景慢性骨盆疼痛（CPP）是一种多因素综合征，可能会严重影响患者的生活质量。子宫内膜异位症是CPP的原因之一，在子宫内膜异位症患者中已经观察到免疫和微生物组谱的改变。与没有子宫内膜异位症和没有CPP的CPP的患者相比，该试验研究的目的是研究CPP和子宫内膜异位诊断患者的阴道和气管微生物组和子宫内膜免疫微环境的差异。在妇科腹腔镜下的个体中收集了阴道拭子，直肠拭子和宫颈阴道灌洗（CVL）。参与者根据寻求慢性疼痛和/或病理学的患者进行分组：CPP和子宫内膜异位症（CPP-ENDO）（n = 35），无子宫内膜异位症的CPP（n = 23），或患有CPP或子宫内膜异位症（对照组）的患者（n = 15）。在具有子宫内膜异位症的CPP上进行了敏感性分析，并共同出现的妇科条件（子宫出血异常，肌瘤）。16S rRNA测序被形成以介绍微生物组，并使用多重测定法对一组可溶性免疫介质进行了定量。使用SAS，R，微生物分析剂，Mepaboanalyst和Qiime 2进行统计分析。结果观察到单独有CPP，CPP-ENDO的参与者和体重指数，种族，卵巢囊肿诊断和诊断肌瘤的手术对照之间存在显着差异。cpp-endo表现出增加的阴道链球菌和直肠脉红甲虫的丰度。在直肠微生物组分析中，单独的CPP和CPP-endo都表现出比对照组的α多样性，并且两个CPP组都揭示了与肠易激综合征相关细菌的富集。与其他子宫内膜异位症相比，患有CPP和子宫内膜瘤患者（S）患者（S）患有阴道链球菌，乳酸杆菌和Prevotella的患者增加。此外，异常的子宫出血与细菌性阴道病相关的细菌的丰度增加有关。与对照组相比，单独使用CPP和CPP-endo明显地将免疫蛋白质组谱群明显地聚集。cpp-endo富集在TNF⍺，MDC和IL-1⍺中。结论阴道和直肠微生物组在单独使用CPP的患者和子宫内膜异位症患者之间有所不同，这对于患有CPP的患者和子宫内膜异位症的个性化治疗可能很有用，而CPP患者的其他原因也可能有用。在具有其他同时发生条件的患者（例如AUB/肌瘤）中进行进一步的研究，这些患者在这些疾病中增加了额外的复杂性，并揭示了两个粘膜部位的散布病原细菌的富集。这项研究提供了基础微生物组免疫蛋白质组学
精确的聚糖补充：在高应力商业环境中提高母鸡的性能和肠道健康的策略
时机和管理。兽医记录，175（1），19。https：// doi。org/10.1136/vr.102327 Bergstrom，K。S. B.，＆Xia，L。（2013）。粘蛋白 - o-聚糖及其在肠内稳态中的作用。糖生物学，23（9），1026 - 1037。https：// doi.org/10.1093/glycob/glycob/cwt045 Blokker，B.，Bortoluzzi，Bortoluzzi，C.，Iaconis，C.，Iaconis，C. （2022）。在肠内挑战下对肠肝脏健康标志物的新型精密生物评估和肉鸡的生长表现。动物：MDPI，12（19），2502。https：//doi.org/10的开放访问期刊。3390/ani12192502 Bolyen，E.，Rideout，J.R.，Dillon，M.R.，Bokulich，N.A. A.，Brislawn，C.J.，Brown，C.T.，Callahan，B.J.，Caraballo -Rodríguez，A.M.，Chase，J.，…Caporaso，J.G。（2019）。使用Qiime 2。自然生物技术，37（8），852 - 857。https：//doi.org/10.10.1038/s41587-019-019-019-019-0209-9 Bortoluzzi，C.，Tamburini（2023）。微生物组调节，微生物组蛋白代谢指数和补充具有精度生物的肉鸡的生长性能。家禽科学，102（5），102595。https：//doi.org/10.1016/j.psj.2023.102595 Bright，A。，A。，＆Johnson，E。A.（2011）。在商业自由范围内植物中窒息：初步研究。A.，＆Holmes，S。P.（2016）。（2013）。（2020）。（2018）。兽医记录，168（19），512。https：//doi.org/10.1136/vr.c7462 Broecker，F.，Martin，C。E.合成脂肪甲酸聚糖是潜在的候选疫苗，可防止艰难梭菌感染。细胞化学生物学，23（8），1014 - 1022。https：//doi.org/10.1016/j.chembiol.2016.07.009 Callahan，B.J.，McMurdie，P.J.dada2：来自Illumina Amplicon数据的高分辨率样本推断。自然方法，13（7），581 - 583。https：//doi.org/10.1038/nmeth.3869Corthésy，B。粘膜表面分泌IgA的多相功能。免疫学领域，4，185。https：//doi.org/10.3389/fimmu.2013.00185 Falker- Gieske，C.，Mott，A.，Preuß，S.，S.，Franzenburg，S.分析脑转录组的分析母鸡分发作用于羽毛啄食的线条。BMC基因组学，21（1），595。https：//doi.org/10.1186/s12864-020-07002-1 Gornatti- C. D.鸡和火鸡的坏疽性皮炎。兽医诊断调查杂志，30（2），188 - 196。https：//doi.org/10.1177/ 1040638717742435 de Gussem，M。（2010）。肉鸡和火鸡中细菌性肠炎的宏观评分系统。WVPA会议01/04/2010。Merelbeke，比利时。 Herbert，G。T.，Redfearn，W。D.，Brass，E.，Dalton，H。A.，Gill，R.，Brass，D.，Smith，C.，Rayner，A.C。，＆Asher，L。（2021）。 兽医记录，188（12），E245。Merelbeke，比利时。Herbert，G。T.，Redfearn，W。D.，Brass，E.，Dalton，H。A.，Gill，R.，Brass，D.，Smith，C.，Rayner，A.C。，＆Asher，L。（2021）。 兽医记录，188（12），E245。Herbert，G。T.，Redfearn，W。D.，Brass，E.，Dalton，H。A.，Gill，R.，Brass，D.，Smith，C.，Rayner，A.C。，＆Asher，L。（2021）。兽医记录，188（12），E245。在反复的窒息爆发中躺下母鸡的极端拥挤。https://doi.org/10.1002/vetr.245 Jacquier，V.，Walsh，M.C.，Schyns，G.，Clypool，J.，Blokker，B.（2022）。<精确生物对生长性能，福利指标，阿曼尼亚产量和肉鸡质量的审判。动物：MDPI，12（3），231。Kobierecka，P。A.，Wyszy可能J.和Jagustyn -Krynicka，E。K.（2017）。乳酸杆菌的体外特征。菌株从鸡肉挖掘拖拉段及其在抑制弯曲杆菌定殖的作用中的作用。微生物学，6（5），E0https://doi.org/10.1002/mbo3.512 Marcobal，A.，Southwick，A.M.，Earle，K.A。，＆Sonnnburg，J.L。（2013）。 精致的口感：肠道中宿主聚糖的细菌消耗。https://doi.org/10.1002/mbo3.512 Marcobal，A.，Southwick，A.M.，Earle，K.A。，＆Sonnnburg，J.L。（2013）。精致的口感：肠道中宿主聚糖的细菌消耗。