ubiome类似数据处理探索8

前面做的许多处理基本上自己拼凑来的,下面再看下完整解决方案。researchgate网站上有人说qiime1版本有这个双向数据配对不拼接的选项?这个没找到。主要发现了有两个方案,一个是有篇文章提出了一个流程*Hybrid-denovo*,还有一篇peer review的文章,几个人评议还有一个人不同意,anyway,都看下。

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ubiome类似数据dada2处理探索7

接着前面的内容,这里再进行下数据库的处理,看看从参考数据库就按测序数据处理是不是能提高物种注释的精度。这里先预报一下,种的分类结果并不能有明显的提升,或许是因为序列长度的缺陷,即使再努力提高技巧,终究不能解决根本的问题,250bp的长度,对比1500bp左右的全长,显然还是太短了,难以实现精确的分类,所以,要想更精确,只有上16S全长,这只能寄望于Pacbio,Oxford Nanopore,和10x linked reads或者类似的技术,比如华大的sLtFR等技术提升读长了。再激进些,等测序成本足够低,上宏基因组,宏转录组了。

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ubiome类似数据dada2处理探索6

前面我们探索了处理不能拼接的V4 PE150数据,首先双向reads根据质量情况分别切成120bp,然后使用dada2 R包进行了直接+10N拼接,生成ASV表,再分别使用dada2包,decipher包和qiime2进行了物种注释,基本上完成了一个最简单的分析过程。这里填下自己之前挖的坑,比较一下这个含有348条序列的样本,qiime2,dada2和的分类器哪个效果更好。

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ubiome类似数据dada2处理探索5

前面我们探索了处理不能拼接的V4 PE150数据,首先双向reads根据质量情况分别切成120bp,然后使用dada2 R包进行了直接+10N拼接,生成ASV表,再分别使用dada2包和qiime2进行了物种注释,基本上完成了一个最简单的分析过程,这里,使用比较流行的phyloseq包进行下多样性分析。

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ubiome类似数据dada2处理探索2

还是接着之前的事说,首先,在researchgte网站上发现了一个小“新大陆”,说可以把不能很好拼接的数据直接N连接处理。这里就先按软件默认的加几个N了,虽然拼接率有3%。。。然后,找到了直接加N的软件,不重复造轮子,自己写拼接脚本还是要费半天时间的,不如用工具,既好又准。

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