微生物组入门必读+宏基因组实操课程=新老司机赶快上车

声明：本文转载自宏基因组公众号，原作者朱微金，己获作者授权。

写在前面

作为纯wet遗传学博士，转行微生物组领域已经有两年。目睹微生物组文章中分析所占比重之大，让我痛下决心苦学dry技能。目前感觉对宏基因组领域的基础分析技术已经略懂，每天按自己的想法搞事情还是很开心的事，今承本公众号主编刘博士再三邀请分享学习经验，在下不才将之前学习经历和笔记共享之，新人请上船，老司机请拍砖，以求共进。

简要説一下我的转型经历，为基础差上不了车的同学有个借鉴，哪里不会点哪里。即有生信知识，又有微生物组专业课程，主要分为以下三个阶段：

1. 第一阶段：自学书本+在线课程

两年前最开始学Linux是电脑装了双系统Win+Ubuntu，学习《鸟哥私房菜》，装双系统而不用虚拟机就是为了沉浸在Linux系统中，强迫自己使用，让你不再陌生。有了强大的操作基础，有问题多google，各种软件安装、运行也都不是问题，很快就可以感觉到生物信息的强大而美好。

除了Linux基础，左手用Python当胶水，右手用R画帅图，还是dry实验的基本技能。Python教程推荐 – Coursera 密歇根大学《大家的编程 (Python 入门)》。R教程推荐 – Coursera 约翰霍普金斯大学《R语言编程》，R语言绘图建议学习《ggplot2：数据分析与图形艺术》，实用性非常强，个人不推荐学习《R语言实战》(反正学的很不爽，阅读不舒服，学完了也没感觉提高)。学习程序语言，一定不要光看，最好不要复制代码，自己敲一遍，检查每步的输入输入的内容，才是提高的根本。

这里推荐一下Rob Knight在Coursera上的微生物组课程《肠道检查：探索身体中的微生物群系》，新手必看，优点是英语标准，还有中/英字幕，拍摄效果有大片风，感觉讲课者颜值都好高。

2. 第二阶段：文献阅读+各类培训

平时大量的阅读前沿文献是必不可少的，没有广泛的知识，即无法读懂高水平文章，更把握不了前沿的方向。近两年我阅读了至少1000篇文章的摘要，精读图表结果和方法的也有100篇以上。推荐订阅《驯路短科普》，那里已经翻译整理了4000+相关文献的导读，早上DK时间阅读10分钟阅读《热心肠日报》，即排毒又涨姿势，节省大量查文献和阅读英文摘要时间，筛选到的重点文献可进一步精读。

去年七月参加了南土所褚海燕老师主办的《第三届微生物生态生物信息技术研讨会》，完全是冲着Rob knight和Jack Gilbert去的(他们都不认识，自己敢去google吧)，即听了大牛报告、又有褚老师组经验丰富的老司机们的实操培训，收获不小。

今年五月我也参加了北微所的微生物组专题培训，收获是对细菌基因组有了比较系统的学习，但扩增子、宏基因组方向的讲解对我来説还是太基础了，对刚入行的小伙伴还是非常有用的，起码对扩增子、宏基因组、微生物基因组三大块有系统的认识，并积累一份宝贵的学习材料反复学习，少走弯路少进坑。

参加培训还是很有意义的，是在拿钱换自己的宝贵时间，而且一般花的还不是自己的钱，不是很划算吗？

3. 第三阶段：国外优秀教程+高水平文章实战

当水平达到一定层次，培训的意义就不大了，因为培训面对的是大众和新手。那如何进步呢？

我最痛恨的是高水平文章发表了连原始数据都不公布，之前读的一篇NG和PC我发信找通讯作者要数据都不给，居然説数据还在分析做另一个项目。那以之前的数据的文章没数据还有很多人引用，看来引用也是很有水分的，再有学术应该有监督和举报机制，拒不共享发表文章原始数据的应该被投拆追责甚至撤稿，很多不仅是怕竞争，更多的是有水份。再不能忍的是方法描述不清，分析文章也不提供脚本下载，即使发信请求也找各种理由拒绝，这是令为非常不满的。你要是分析过程保密，申请专利好了，还发什么文章呀！组学文章没有源代码，都是在耍流氓。这里我要推荐本个本领域的大牛，Jeffery L. Dangl 和 Paul Schulze-Lefert，他们的文章不仅上传数据规范，而且分析代码可打包下载，是不可多得的优秀学术材料，重现高水平文章结果，对自己的分析、理解能力提高是非常显著的。

此外，国内本领域的中文共享材料是几乎空白的，你搜索到的顶多是公司的宣传材料，干货流程只掌握在少数公司和课题组内，很少有人共享，尤其是之前。我上周在本平台分享的宏基因组分析教程-Analysis of Metagenomic Data阅读人数2000+，还是很多人需要的，需要提示的是，课程不是用来收藏的，而是用来看的，3天的课程我3小时就看完了。对于新手如果有不理解的地方，最好的解决的方法就是再看一遍。这套教程的原理和工具讲的非常系统，对我们接下来实操帮助极大，新人建议仔细阅读三遍，再上本次实操课程的船。

本次为大家带来了更干货的实战课程，新人敢快搬个小板凳找坐位，老司机上船一起飞。虽然本课程以环境样品为例，缺少动植物研究中去宿主等一些重要步骤，但是这绝对是我目前见过的最好的教程，全程亮点，带你快速上手实战。下面是对本次课程内容的简介，请仔细阅读。如果此文阅读量3000+，大家想学习宏基因组实战的愿望够强烈，我将在接下来的三个月里，每周在平台开展本系统课程的中文讲解，带大家快速上手，避免误区。

注：文中提到相关资料链接见文末Reference部分

ngs-docs资源推荐

在Github上有一个ngs-docs的帐号， https://github.com/ngs-docs 里面收录了50多套美国高通量测序的培训课程资料，即有代码、测序数据，又有网页讲解，甚至有线下的现场讲课视频。任何生信老司机都不应错过。宏基因组学这么热门的领域，自然教程不会少。如下图，宏基因组学培训在不到一年内已经举办了四场，并更新了四次，本领域的小伙伴决不要错过。本文对9月末最新的“2017-cicese”培训简介(资料17年10月9日更新)，并提供2016课程的全部资料百度云下载(见文末)。

图1. ngs-docs中宏基因组相关课程

培训日程

https://2017-cicese-metagenomics.readthedocs.io/en/latest/

第一天
- 登陆XSEDE Jetstream云
- 熟悉命令行
- 命令行运行blast
- 作业：阅读 Nature Method 《宏基因组软件评估金标准》(译者组也参与本文章)

第二天
- 数据类型简介
- 测序数据的质控
- 报告：数据组装——Titus Brown
- 尝试：自己质控和组装数据

第三天
- 使用MEGAHIT组装序列
- 使用sourmash搜索与比较样品
- 序列比对至组装结果
- 宏基因中分箱单菌基因组

第四天
- Prokka注释基因组序列
- Salmon对样品基因丰度定量
- Anvi可视化组装结果
- 讨论工作流程与可重复性

第五天(选学)
- 下一步的工作；
- 相关资源：SEQ Answers, Biostars, Data Carpentry, DIB Summer Institute
- 复习学过内容

欢迎
1. 学习目录
2. 安全空间与代码行为
3. 课前指南
4. 亚马逊云
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使用亚马逊云
Shell课程介绍
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进一步阅读参考文献
查找文件
运行命令行BLAST
数据质量评估和质控
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2. FastQC
3. Trimmomatic
4. MultiQC
使用MEGAHIT组装
评估宏基因组组装
Prokka基因注释
1. 安装、运行Prokka
2. 安装、运行Kraken和MiniDA
3. 安装运行Prodigal
sourmash教程
K-mers专题
宏基因组分箱
1. 安装分箱软件
2. 统计Mapping的序列数
3. MaxBin
4. MetaBAT
5. 分箱结果可视化
Salmon估计基因丰度
1. 安装和运行
2. 处理计数型数据
3. 结果可视化
序列比对Mapping
1. 下载和比对数据
2. 转换为BAM并可视化
K-mer打断
Anvi可视化组装结果
1. 安装、格式化
2. 比对
3. 产生contig
4. 鉴定和精选分箱基因组
Circos可视化
工作流程与可重复
数据
自己备份此网站

此课题是上月末在加州大学戴维斯刚举办的，虽然课题内容新，但相关资料不完整，只有在线网页版教程。

喜欢本地学习和收藏课程的同学，可以学此课程的2016版本，其实内容差不多，但包括PDF和HTML版课件，以及录制好的视频，小编都为你打包整理到了百度云盘。有需要的朋友请分享这么好的资料到朋友圈让更多需要的朋友看到，并截图发送后台，24小时内即可获得下载地址。

Reference

鸟哥私房菜：想学此书，后台回复“鸟哥”试试
Python教程推荐 Coursera课程密歇根大学《大家的编程 (Python 入门)》 https://www.coursera.org/learn/python
R教程推荐 Coursera 约翰霍普金斯大学《R语言编程》。 https://www.coursera.org/learn/r-programming
微生物组课推荐 Rob Knight https://www.coursera.org/learn/microbiome
第三届微生物生态生物信息技术研讨会 http://www.issas.ac.cn/xwzx/xshd/201605/t20160518_4604113.html
《热心肠日报》http://mp.weixin.qq.com/s/1huzcWH9yRi3pIwxB2fK0g
北微所的微生物组培训资料 https://mp.weixin.qq.com/s/li7SdZVaCEyFQF8h6MMh2A
宏基因组分析课程 http://mp.weixin.qq.com/s/bcyvhFrNr6niqD13rQfZeg
宏基因组实战课程 https://2017-cicese-metagenomics.readthedocs.io

写在后面

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