QIIME2进阶一_用QIIME2解析序列，诠释生命

本文旨在介绍生物信息学软件QIIME2及其核心组成。

2010年，美国科罗拉多大学的Rob Knight教授（现单位美国加州大学圣地亚哥分校）团队发布QIIME（发音同chime）分析流程。该流程可在Linux或Mac系统中运行，相比mothur具有更多的优点，主要包括：整合了200多款相关软件和包，实现每个步骤更多软件和方法的选择；提供150多个脚本，实现各种个性化分析，并可以应对不同类型数据和实验设计；流程开放程度高，容易整合新软件和方法；增强统计和可视化，实现多样性、物种组成、差异比较和网络等众多方法和出版级图表绘制。由于QIIME允许同领域研究者较自主地开展扩增子数据的个性化分析和可视化，逐渐成为本领域最受欢迎的软件。为了满足日益增长的测序数据量和可重复计算的要求，Gregory J. Caporaso教授于2016年起发起了基于Python3语言从头编写的QIIME2项目。该项目实现了分析流程的可追溯以满足科研可重复计算的要求；同时推出了一系列新算法，如基于进化距离的快速算法条型（Striped）UniFrac、物种分类新方法2-feature-classifier等；更重要的是软件的可扩展性和得到了同际同行的广泛支持，如接头和引物序列去除工具cutadapt、序列质量控制R包DADA2、聚类和去冗余的软件VSEARCH、纵向和成对样本分析工具longitudinal等，甚至包括宏基因组、宏代谢组分析和中文帮助文档，极大了提高了流程的适用范围和易用性。

全新的QIIME2是一个强大的、可扩展的和去中心化的微生物组分析平台，侧重于数据分析的透明度。QIIME2使研究人员能够从原始DNA序列数据开始分析，并获得出版物质量图片和统计结果。QIIME2保留了QIIME1强大和广泛使用等优点，也改进了先前版本中的不足。

全新的QIIME2平台具有以下几大优点：

（1）安装更加简单，支持多种系统，能够满足绝大多数使用者的需求；

（2）整合分析流程、自动化追踪数据来源，保证了每一步分析都可追踪溯源；

（3）开发了语义类型系统，可快速自动识别导入文件类型；

（4）开发插件系统，可扩展微生物分析功能种类，将复杂的分析过程整体化、综合化；

（5）支持多种用户界面（如API、命令行、图形界面）；

（6）是一个开源的平台，每一个使用者均可开发插件；

（7）可视化功能强大，在使用时可生成交互式图形以便使用者了解数据处理结果；

（8）具有相对完善的社区平台，使用者可在论坛进行讨论。

核心概念

想要深入的了解QIIME2的分析流程，需要了解一下QIIME2的核心概念（Core concepts）。

数据文件: QIIME 2对象/文件格式（Data files: QIIME 2 artifacts）

QIIME2生成的数据作为QIIME2对象（artifacts）存在。QIIME2对象包含数据和元数据。元数据描述了有关数据的内容，例如数据的类型、格式以及数据的生成方式（出处）。当存储在文件中时，QIIME2对象通常具有.qza文件扩展名。使用QIIME2对象代替简单的数据，可以自动追踪文件类型、格式和分析过程，且研究者无需考虑过程中的各种数据类型。QIIME2对象可以查看之前的分析过程，每步使用的输入数据。可以使研究者准确知道它的分析步骤。这样使分析过程可重复，可学习，也可以产生在方法中使用的文本和图表。

数据文件：可视化（Data files: visualizations）

可视化（visualizations）是QIIME2生成的另一种类型的数据。可视化文件通常具有.qzv文件扩展名。可视化包含与QIIME2对象类似的元数据类型。与QIIME2对象类似，可视化是可以存档或共享的文件。但可视化是分析的最终输出，可以表示统计结果表、交互式图表、静态图像或任何视觉数据表示的组合。由于可视化是终端输出，它们不能用作QIIME2中其他分析的输入。在使用时不能作为导入数据。

语义类型（Semantic types）

QIIME2生成的每个对象都有一个与之关联的语义类型。语义类型使QIIME2能够识别适合分析输入的工件。语义类型还可以帮助用户避免语义错误的分析，例如用未标准化的OTU表进行多样性分析。

插件（Plugins）

研究者通过使用插件完成QIIME 2微生物组分析。可根据特定分析需求安装一个或多个插件，例如，如果要对原始序列数据进行拆分，可以使用q2-demux插件，或者如果要执行alpha或beta多样性分析，可以使用q2-diversity插件。任何人都可以开发插件，插件的实质是一个软件包。QIIME2研究团队鼓励第三方开发人员创建自己的插件来提供额外的分析。

方法与可视化（Methods and visualizers）

QIIME 2插件定义的用于进行分析的方法和可视化工具类型。

方法是对QIIME2定义的输入对象进行操作的过程，包括命令和参数，并产生1个或多个标准格式的输出。这一结果可以后续分析或可视化，产生中间或末端的输出。

可视化工具定义了标准输入，包括QIIME 2对象和参数的组合，产生统计表格或可视化图形，方便用户解读，输入为qza格式，输出为qzv文件，文件不仅包括结果，还包括处理的分析命令和参数，方便重复和检查分析过程是否准确。

常用语义类型

FeatureTable[Frequency]:特征表[频率]，即OTU表，其中每个值表示对应样本中OTU的出现频率。

FeatureTable[RelativeFrequency]: 特征表[相对频率]，其中每个值表示相应样本中OTU的相对丰度，使得每个样本的值之和为1.0。

FeatureTable[PresenceAbsence]: 特征表[存在/缺席]，其中每个值表示相应样本中是否存在某个OTU。

FeatureTable[Composition]: 特征表[组成]，其中每个值表示相应样本中OTU的频率，并且所有频率都大于零。

Phylogeny[Rooted]: 系统发育[根]，有根的系统发育树。

Phylogeny[Unrooted]: 系统发育[无根]，无根的系统发育树。

DistanceMatrix: 距离矩阵。

PCoAResults: 主坐标分析PCoA的结果。

SampleData[AlphaDiversity]: 样本数据[Alpha多样性]，每个数值均为Alpha多样性结果，基于样本自身的分析。

SampleData[SequencesWithQuality]: 样本数据[带质量的序列]，要求序列有质量值，要求序列名称与样品存在对应关系，如为按样品拆分后的数据格式。

SampleData[PairedEndSequencesWithQuality]: 样本数据[带质量的成对末端序列]，要求序列ID与样品编号存在对应关系。

FeatureData[Taxonomy]: 特征数据[分类学]，每一个特征的分类学信息。

FeatureData[Sequence]: 特征数据[序列]，代表性序列。

FeatureData[AlignedSequence]: 特征数据[对齐序列]，代表性序列进行多序列比对的结果。

FeatureData[PairedEndSequence]: 特征数据[双端序列]，双端序列进行聚类或去噪后，生成的OTU/Feature。

EMPSingleEndSequences: 采用地球微生物组计划标准实验方法产生的单端测序数据。

EMPPairedEndSequences: 采用地球微生物组计划标准实验方法产生的双端测序数据。

TaxonomicClassifier:一种经过训练的分类器，用于物种注释。

目前可用插件

alignment: 用于生成和处理序列对齐。

composition: 用于组合数据分析。

cutadapt: 用于从序列数据中删除适配器序列、引物和其他不需要的序列。

dada2: 使用dada2进行序列质量控制。

deblur: 使用deblur进行序列质量控制。

demux: 用于拆分序列和查看序列质量的插件。

diversity: 用于探索群落多样性。

diversity-lib: 用于计算群落多样性。

emperor: 用于排序绘图。

feature-classifier: 用于训练分类器。

feature-table: 用于按特征表处理样本。

fragment-insertion: 用于扩展系统发育。

gneiss: 用于构建成分模型。

longitudinal: 用于配对样本和时间序列分析。

metadata: 用于处理元数据。

phylogeny: 生成和处理系统发育。

quality-control: 用于特征和序列数据质量控制。

quality-filter: 用于基于PHRED的过滤和修整。

sample-classifier: 用于对样本元数据进行机器学习预测。

taxa: 用于处理功能分类注释的插件。

types: 用于微生物组分析的类型定义。

vsearch: 用于通过vsearch进行聚类和去冗余。

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