近年来，已经开发出第三代测序技术，并已与前一种测序策略并行和互补地应用。尤其是，牛津纳米孔技术公司（ONT）推出了纳米孔测序技术，该技术已在分子生态学家中广为流行。纳米孔技术提供了低廉的价格，便携性和快速的测序通量。这项强大的技术最近已通过16S rRNA分析测试，显示出令人鼓舞的结果。但是，与以前的技术相比，缺乏专门用于分析纳米孔16S序列的生物信息学工具和标准。由于其显著的特征，研究人员最近开始在16S rRNA测序研究中对MinION的适用性进行评估，并获得了显蓍的结果。在这里，我们对应用于微生物组研究的MinION技术的最新进展进行了综述。
最近看到生信技能树的一篇推文在介绍nf-core这个流程管理工具，发现官方有qiime2的流程，学习一下，顺便探索一下中间的坑。关于nf-core，这篇推文已经介绍的够多了，我这里主要学习它的搭建和使用。
继续前面的学习，前面已经把软件安装完成，数据库准备好，下面就是分析的过程了，基本上按照原文的命令进行的，由于教程中没有给出tara_f135_full_megahit.fasta这个文件，这里我们就把这几个样本的组装提到了前面，自己组装获得这个序列，然后再进行物种注释。
前面提到，已经有家公司通过宏转录组(Metatranscriptomics)测序检测肠道微生物，面向消费者提供检测服务。对宏转录组充满了好奇，有这样的比方说，**宏基因组可以告诉我们这个微生物群落可能有什么样的功能（潜能），宏转录组就是告诉我们群落正在做什么**，相比宏基因组的眉毛胡子一把抓，宏转录组是更针对当下的结果。由于测序的目标序列少了很多，结果不是变态大，对计算机的配置要求也相对降低。苦于想学宏基因组暂时没有服务器的我，就退而求其次试试宏转录组了，相信不会让我失望。之前学习过单转录组数据的分析，一般的笔记本（双核，8g ram）扛了下来。鉴于中文网络上能找到的宏转录组教程基本没有，只在Github上搜索到两个，选其中一个学习下。
本教程将带您完成处理宏转录组数据的流程。
到目前为止，我们已经完成了所有工作，并复制并粘贴了许多命令来完成所需的操作。这可行！但是也可能很耗时，并且更容易出错。接下来，我们将向你展示如何将所有这些命令放入Shell脚本中。
没事的时候，翻github，发现了qiime view网站的源代码是公开的，可以静态布署。手上有个云服务器，前几天又获得了一个免费域名qiime2.cn，于是做了一个镜像网站view.qiime2.cn，分享给需要的人。服务器在重庆，国内延时很小，打开完全速度稍慢，应该是服务器性能的原因，如果需要用这个功能，官方网站又打开特别慢的话，可以考虑下我这个镜像。
共生微生物的热生产是一种普遍现象，因为所有的动植物都含有丰富的微生物，所有微生物都会产生热量。微生物产生的热能与其他身体产的热结合，在温血动物中，温度将由良好的反馈系统控制。虽然微生物产生热能的重要性尚未得到研究，但其贡献可能具有深远的意义。它可以帮助温血动物避免低温在寒冷的气候是体温过低，并为冷血动物（外温动物）提高体温。在这方面，与生活在寒冷环境中的动物（可能也是人类）相比，在寒冷环境中进化是否选择了产生更多热量的微生物群，这将是有趣的。
最近在 肠道产业 微信公众号看到了这家公司的消息，之前一直是ubiome的消息，这反映了这样一个真理呀，行业老大的知名度才高，这老二老三知道的人就很少了。好像前面也了解过这家公司的一点信息，但是由于它是做健康生活方式管理 的，没怎么认真看。现在，趁着这个机会，学习一下这家公司的相关情况，做个笔记分享给大家。
没有一个微生物组是相同的，这就是为什么一个人的肠道健康不仅取决于微生物丰富度和多样性的数量，还取决于他们执行的独特功能的平衡。凭借Viome的20个肠道微生物组评分来衡量消化效率，蛋白质发酵，肠道屏障健康等，用户能够确定需要优化的功能，并发现最适合食用的食物，以达到并保持健康的平衡。