将qiime2学习进行到底2

发现自己还是比较菜的,不能在qiime2的结果文件里进行较好的操作来达到获得各种属相对丰度的表,于是决定把数据导出到biom和txt格式来进行后续操作。这样就可以利用qiime2的新算法的优势,和之前已有的宏基因组公众号上介绍的流程来进行后续操作。毕竟,对于16S扩增子分析最重要的就是获得物种分类丰度信息。

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将QIIME2学习进行到底

qiime2-2019.1已经发布,程序稳定性越来越好,鉴于官方已经停止支持qiime1,有必要把qiime2的所有细节都理清,学好,这样才能对自己的数据进行实战分析,并将结果运用于实验和生产过程中。发现文档更新也相当快,感谢公众号宏基因组翻译的文档,让我在看许多专业术语方面扫清不少障碍,但是你介于翻译过来的命令却已经过时,还是对照着看最新版的,基本上很少改动,当然,专业英语好的除外。

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qiime2-2019.1更新学习笔记

QIIME2 2019.1发布啦,继续紧跟步伐,看看更新了哪些内容,一并备忘。 这个发布生版本主要针对更新依赖环境,升级到了Python 3.6,一个新的 r-vegan Adonis visualizer,修复了一些小bugs,虚拟机镜像和新的预训练分类器立马可得。

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qiime2和美国肠道计划学习笔记

qiime2正在从一个单纯的marker gene分析软件向代谢组学和基因组学发展,并且,正逐步形成一个生态系统,方便任何开发者为之开发插件。.qza和.qzv其实是标准的zip格式,可以方便解压得到数据,和之前一直以为的qiime2是封闭的,不让人把数据解开的印象完全不一样嘛。

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qiime2-cli更新学习笔记

qiime1已经不更新的维护,虽然可以使用,毕竟已经有点过时。学习qiime2还是相当必要的,毕竟它是趋势。但qiime2更新是如此迅速,以至于许多翻译成中文的教程不少命令已然过时了,所以有必要学习一下两个月一更新的qiime究竟在命令上有哪些大的更改。

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一个ubiome原始数据分析学习记录

最近在github上找到一个ubiome的原始数据,包含多个身体部位的,尝试分析一下,看看能获得什么结果。经历了那么多的安装坑,发现还是docker的安装方式最方便有效、节省时间,特别是换上国内的加速源之后。虚拟机太占资源,而且总感觉虚拟机不够真实,conda安装完竟然也总是报错,特别是更新2个月一次如此频繁的qiime2。

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