App MG-01 16S rDNA 数据分析 16S rDNA 综合分析：群落多样性分析 样本需进行16s rDNA测序（MiSeq/454/Sanger;ABI;3730xl），尤其对16s;RNA的V2/v3等
App MG-01 16S rDNA 数据分析
16S rDNA 综合分析：群落多样性分析
样本需进行16s rDNA测序（MiSeq/454/Sanger;ABI;3730xl），尤其对16s;RNA的V2/v3等可变区和（或）V6;超可变区进行深度测序（amplicons测序）。（1）本方案对16s测序序列进行操作分类单位的计算（operational;taxonomic;units，OTUs），依据16s rRNA;Greengene数据库比对的zei佳匹配结果赋予样本分类标签（Taxonomy）。（2）构建邻接树，进行UniFrac聚类分析与PCA分析：利用每OUT代表性序列构建邻接树;并通过邻接树计算UniFrac距离。依据UniFrac距离进行主成性分析。系统发生聚类分析采用UniFrac方法，基于的原则是群落可以依据他们共同的进化历史进行比较，用他们共享系统发育树上的分支长度的程度来衡量并可采用t-test检验统计组间UniFrac距离上是否存在种群显著性差异。除UniFrac之外，也可基于分类（taxon-based）的方法分析。（4）Rarefaction;与系统发生多样性测度（phylogenetic;diversity;measurements）计算，分析样本中种群多态性程度。;构建样本的系统发生多样性累计曲线（Phylogenetic;diversity;curves）评估样本之间的群落差异性。
本方案对16sRNA样本群落和基因功能进行系统学分析。（1）通过与KEGG Pathway 通路与STRING数据库的BLAST比对，以及与项目相关的个性化选定的相关数据库（如人类肠道微生物数据，环境微生物基因组数据库，CAZymes数据库（carbohydrate-active enzymes））比对，综合分析获得基因功能群体聚类。（2）依据样本的KEGG通路富集度进行层次聚类（3）KEGG通路富集度 PCA-主成性分析，并对第一成分种群与其相对丰度进行相关性计算；（4）KEGG通路富集度样本组别之间的比较（采用t检验）。
本方案对样本宏基因组16s rRNA测序数据分析获取样本的主要门类和基因功能：（1）进行NR数据库比对确定主要门类以及在样本内各自相对丰度；（2）通过与COG数据库比对分析，获得各自样本内关于基因功能相对富集度（百分比）。
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宏基因组（Metagenome）
宏基因组（Metagenome）也称微生物环境基因组(Microbial Environmental Genome), 或元基因组。宏基因组学 (或元基因组学, metagenomics) 就是一种以环境样品中的微生物群体基因组为研究对象, 以功能基因筛选和/或测序分析为研究手段, 以微生物多样性、 种群结构、 进化关系、 功能活性、 相互协作关系及与环境之间的关系为研究目的的新的微生物研究方法。一般包括从环境样品中提取基因组 DNA, 进行高通量测序分析，或克隆DNA到合适的载体,导入宿主菌体,筛选目的转化子等工作。
特定生物种基因组研究使人们的认识单元实现了从单一基因到基因集合的转变，宏基因组研究将使人们摆脱物种界限，揭示更高更复杂层次上的生命运动规律。在目前基于大规模高通量测序技术发展的基础上，细菌宏基因组，甚至病毒宏基因组已成为研究和开发的主要对象。
系统学分析使研究者可以更有效地开发细菌基因资源，更深入地洞察细菌多样性。如环境宏基因组成为生物催化剂的新来源，而人体肠道宏基因组使得人类认识到疾病与宏基因组的相互作用关系和宿主受到宏基因组的病理性影响，研究者可开发靶向性的治疗方案。
更多详情：http://www.biogenius.cn/htm/solution/BigData/metagenome/65.html
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App MG-01 16S rDNA 数据分析价格
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