最近 开始学习一下牛津纳米孔测序的相关知…
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。
最近有点好奇，仅次于qiime的Mothur，用起来感觉如何，于是决定尝试下。虽然qiime还没有学会学透，但人活着就要折腾嘛，否则与咸鱼有什么区别，哈哈。
1.Feature表统计 继续我的qii…
把fastq和fastq.gz数据放在工作文件夹q2studio并不识别，也可能是我的文件命名规律不符合软件的识别规律，不管怎样，为了尝试下图形界面，还是把数据导入qiime做成qza格式试试吧，有点无奈，还是回到了命令行。这个按我上次的那个python脚本解决，https://jiawen.zd200572.com/278.html 。
在装好了q2studio后很困惑，所有的插件都是灰色的，即使切换到有数据的文件夹，一直以为是我的报错（$JAVA_HOME找不到）导致的。由于报错，我还尝试了好几个版本进行测试，可是悲剧的是都有问题，于是祭出杀手锏，上虚拟机了哈哈。比conda还要简单，当然性能也就相对差点了。先运行起来学会再说。于是尝试先试试官方给的那个例子，理解一下是个什么原理。
自从知道了qiime2有了图形界面，一直期待自己能安装测试一下，无奈安装了ubuntu和debian两个linux发行版都在npm安装包的过程中报错失败了，看官网的截图是ubuntu的，我却没有成功。于是我总觉得我的黑果应该可以安装成功。
导入数据之后便是质控了。
这次不用测试数据了，用实际数据跑一下，所以同样重复之前的步骤，把fastq文件压缩下，然后，生成样本数据列表（ps.不知道fastq文件不压缩可不可以用，有空试下）。
最近学习肠道微生物方面的知识，有一部分测序数据需要学习分析。鉴于qiime已经升级为qiime2，还有了图形版本，真是越来越人性化了，但是图形版本还处于原型阶段，测试安装两次以失败告终，可能是我的系统是deepin，通用性不好，如果在原生的ubuntu或许可以安装成功。话说qiime2已经在今年1月份代替qiime1成为官方支持版本，qiime1已经停止维护了，我表示对于我这种几乎没有qiime1使用经验的人来说，直接上手qiime2也不错。
gsa芯片作为一款消费级基因检测市场上具有较高性价比的芯片，已经成为国内外多家基因检测公司的首选，不得不承认illumina的强大。毕竟，这是人家的看家本领，二代测序技术还是买来的呢。说句题外话，发现好多技术原创于英国，比如arm，纳米孔测序，sanger测序。。。最近，gsa芯片已经升级为ASA芯片，增加了许多位点，那么，我们来看下，ASA相比GSA的变化在哪呢？