高通量测序：环境微生物群落多样性分析
微生物多样性的高通量测序分析
微生物多样性的高通量测序分析随着科技的不断发展，高通量测序已经逐渐成为了生物科学的一种重要工具，尤其是在微生物研究方面，由于微生物数量极其巨大，传统的研究方法已经不能满足研究需求。
高通量测序技术可以快速地获得微生物群落的所有DNA序列，从而可以更加深入地研究微生物的多样性。
本文将从微生物的多样性和高通量测序原理两方面来阐述微生物多样性的高通量测序分析。
微生物的多样性微生物是一类广泛存在于自然界中的生物，包括细菌、真菌、病毒等多种生物。
微生物在自然界中扮演着重要的角色，对土壤、水体和空气等自然环境都有着重要的影响。
微生物的多样性和数量在自然界中非常巨大，有众多的不同种类，其分类和研究也是人类长期以来的重要课题之一。
微生物的多样性主要是指不同微生物之间的差异，这些差异可以基于不同的遗传信息，包括生物基因组、转录组、代谢组等。
微生物的多样性可以通过多种技术手段来研究，包括传统的分离培养法、质谱分析等，但这些方法都存在一定的局限性。
传统分离培养法需要大量的人力和物力，同时也无法培养一些难以培养的微生物。
质谱分析等方法也存在着分离纯化、提取、纯化和分析等过程中的一系列限制。
因此，高通量测序技术被广泛应用于微生物多样性研究中，它可以同时获得微生物群落中所有的DNA序列。
高通量测序技术的原理高通量测序技术是一种在单个反应中并行测定数以万计的DNA序列的方法。
通过这种方法可以获得大规模的数据信息，显著提高研究效率和精度。
当前的高通量测序技术主要包括Sanger测序技术、布局测序技术和单分子测序技术。
Sanger测序技术是一种经典的测序技术，利用DNA聚合酶复制DNA，同时控制碱基的加入，从而逐步形成DNA的序列。
Sanger测序技术已经被广泛应用于微生物多样性研究领域，但是其测序速度比较慢，仅能测序短的DNA片段。
因此，如今更为流行的是Illumina公司的MiSeq测序仪，它可以快速、准确地测序数百万条DNA序列。
环境微生物群落的多样性分析
环境微生物群落的多样性分析随着环境污染和生态系统破坏的日益严重，对环境微生物多样性的研究越来越重要。
环境微生物是指分布在土壤、水体、空气、植物、动物等各种生物环境中的微生物。
微生物虽然体积小，但数量极为庞大，且扮演着重要的生态角色。
微生物的多样性更是环境的基本性质之一，其研究不仅有助于揭示自然生态系统的物质循环、能量转化和污染治理等过程，还可以促进人类对微生物的生物技术应用和开发。
环境微生物群落指的是同一生态系统中或者同一环境中的所有微生物，它们在数量和种类上具有特定的分布和组成模式。
微生物群落的多样性通常指的是微生物物种的丰富度和均匀度等指标。
这些指标能够有效地反映微生物群落在环境中的稳定性、抗干扰能力、对污染物的适应能力以及生态功能的差异。
因此，对环境微生物群落多样性的研究有助于科学评估环境质量，指导环境保护和生态修复工作的实施。
微生物群落多样性的评估方法主要有两种：基于文化的传统方法和基于高通量测序的现代方法。
由于微生物群落数量庞大，许多微生物在实验室环境下无法被培养或成活。
因此，文化法只能分离到微生物群落的一小部分，并且很难反映生态系统的真实状况。
而现代高通量测序技术则能够快速、准确地揭示微生物群落的组成和多样性。
通过基于高通量测序技术的微生物群落多样性分析，我们可以在无需培养和纯化大量微生物的前提下，获得全面的微生物多样性信息，有效地提高了微生物群落的检测灵敏度、多样性鉴定能力和数据分析精度。
目前，高通量测序技术已经成为微生物群落多样性研究的主流技术之一。
对于微生物群落多样性的分析，主要包括群落参数、多样性指数和聚类分析等。
其中，群落参数指的是微生物群落的物种丰富度、物种均匀度、物种相对丰度、共存特异性等指标，可以客观反映微生物群落的基本特征。
多样性指数则是对群落多样性的综合评价指标，常用的有Shannon多样性指数、Simpson多样性指数、Evenness指数等，这些指标可以反映微生物群落的物种丰富度和均匀度等信息。
生物大数据技术分析环境微生物群落的方法介绍
生物大数据技术分析环境微生物群落的方法介绍生物大数据技术是一种重要的科学研究工具，在环境微生物群落的分析中起着关键的作用。
环境微生物群落是指在生物体外的各种环境中存在的微生物的总和，如土壤、水体、大气等。
了解环境微生物群落的组成和特征对于生态系统的健康状况评估、环境污染监测以及新药开发等具有重要意义。
本文将介绍一些常用的生物大数据技术用于环境微生物群落分析的方法。
首先，高通量测序技术是目前环境微生物群落研究中最常用的方法之一。
这种技术能够同时对多个样品进行基因组DNA或RNA的测序，快速获取大量的微生物序列信息。
根据这些序列信息，可以使用生物信息学方法进行序列质控、去噪和聚类分析，得到不同微生物的数量丰度表达。
此外，高通量测序技术还能够通过测定16S rRNA基因或ITS区域序列，对微生物进行分类鉴定，从而揭示微生物的种类组成和多样性。
其次，基于生物大数据的机器学习方法在环境微生物群落研究中也发挥着重要作用。
机器学习是一种通过模式识别和数据分析来实现自主学习的方法。
当有大量的微生物数据可用时，利用机器学习算法能够更好地理解和利用这些数据。
例如，可以使用聚类算法将微生物群落划分为不同的类别，找到相似的微生物组合。
此外，通过回归算法，还可以建立微生物丰度与环境因子之间的关联模型，探索微生物与环境之间的相互作用。
另外，生物大数据技术还可以应用于微生物功能预测。
通过分析微生物基因组或转录组的数据，可以预测微生物的功能和代谢途径。
比如，使用KEGG数据库可以对微生物基因组数据进行功能注释和通路预测，从而对微生物在环境中的功能和作用有更深入的了解。
此外，还可以使用基于样品谱图的方法，如质谱分析和核磁共振技术，来研究微生物代谢产物，揭示微生物的生化反应和代谢途径。
最后，生物大数据技术还可以用于构建微生物群落网络分析模型。
通过将微生物种类和丰度信息转化为节点和边的关系网络，可以揭示微生物之间的相互作用和共生关系。
高通量测序技术在微生物群落结构研究中的应用
高通量测序技术在微生物群落结构研究中的应用近年来，随着生物学领域的快速发展，高通量测序技术在微生物群落结构研究中发挥了重大作用。
该技术利用了DNA测序和生物信息学分析，能够快速获得大量微生物遗传信息，并有效揭示微生物群落的组成和功能。
本文将详细介绍高通量测序技术的原理、在微生物群落结构研究中的应用以及面临的挑战。
一、高通量测序技术的原理高通量测序技术主要包括基于PCR扩增的454测序、Illumina测序和Ion Torrent测序。
这些技术具有高度自动化和高通量的特点，能够同时测序多个样品，大大提高了测序效率和数据质量。
以Illumina测序为例，其原理是通过将DNA样本切割成短片段，并在其上连接特定的测序引物，然后进行PCR扩增和测序。
通过循环扩增和测序的方式，可以获得数百万个长度约100bp的测序reads。
这些reads经过质量控制和去除低质量reads后，可以用于后续的生物信息学分析。
二、1. 微生物多样性的研究高通量测序技术可以同时测序多个微生物样品，通过对不同样品的比较分析，可以揭示不同环境中微生物群落的多样性情况。
通过测序reads的比对和分类，可以获得各个样品中微生物的相对丰度和物种组成。
这对于研究微生物在不同环境中的分布和变化具有重要意义。
2. 功能基因组的研究高通量测序技术还可以用于研究微生物群落中的功能基因组。
通过对测序reads进行比对和注释，可以获取微生物群落中的功能基因信息。
这些功能基因包括参与物质转化、代谢通路和抗生素产生等重要的基因。
通过比较不同样品的功能基因组，可以揭示微生物群落的功能差异和相互作用关系。
3. 微生物与宿主关系的研究高通量测序技术还可以用于研究微生物与宿主之间的相互作用关系。
它可以揭示微生物与宿主基因组之间的相互影响，进而研究微生物对宿主健康和疾病的影响机制。
例如，通过对人类肠道菌群的研究，揭示了肠道微生物与人类健康、营养和免疫系统之间的密切关系。
环境微生物多样性分析
环境微生物多样性分析环境微生物多样性分析是研究环境中微生物群落组成和功能特征的重要手段之一、随着高通量测序技术的发展，环境微生物多样性研究取得了重大突破，也为我们深入了解微生物的生态角色和资源利用提供了更多的信息。
本文将从实验设计、样品采集、DNA提取、测序分析和数据解读等方面介绍环境微生物多样性分析的主要步骤。
实验设计是环境微生物多样性分析的关键步骤之一，它直接决定了后续实验的可靠性和结果的解释性。
在实验设计中，需要明确研究的目的、样品类型和数目、采样时间和地点等相关信息，以保证实验的可重复性。
样品采集是影响环境微生物多样性研究结果的重要因素之一、在样品采集过程中，应尽量避免或减少对微生物群落的人为干扰，采集合适的样品量以确保后续的实验需求。
DNA提取是环境微生物多样性研究的核心环节，它直接决定了后续测序分析的效果。
对于不同样品类型，可以选择适合的DNA提取方法，一般常用的有基于物理破碎、有机溶剂提取和商业试剂盒提取等方法。
测序分析是环境微生物多样性研究的重点步骤之一、目前常用的测序技术包括Sanger测序和高通量测序技术。
高通量测序技术可以同时快速获取大量微生物的DNA序列信息，如Illumina MiSeq和Ion Torrent PGM等。
通过测序，可以获得微生物的16S rRNA或其他高保守性基因的序列信息，进而了解微生物的系统发育关系和功能潜能。
测序数据的解读是环境微生物多样性研究的重要任务之一、在测序数据的解读中，可以通过各种计算机软件对序列进行处理和分析，如去噪、序列比对、物种注释、功能注释等。
进一步可以采用多样性和功能分析等方法，比如Alpha多样性分析和Beta多样性分析，揭示微生物群落的多样性结构和组成变化。
环境微生物多样性分析的结果可以应用于生态学、环境保护、农业和医学等领域。
例如，通过研究微生物的群落结构和功能特征，可以了解环境中微生物的相互作用和物质转化过程；可以发现一些具有重要生态功能的微生物，如降解有机污染物的微生物，为污染物的治理提供理论依据；可以探索农业和医学上的微生物资源，利用微生物产生的酶和代谢产物等开发新型农药和抗生素。
基于高通量测序技术的微生物多样性分析研究
基于高通量测序技术的微生物多样性分析研究近年来，生物技术领域发展非常迅猛。
其中一项重要技术便是高通量测序技术，也称为下一代测序技术（NGS）。
这种技术的出现使得生物测序速度、效率和准确性都得到了显著提高。
在微生物多样性研究方面，高通量测序技术被广泛应用，成为了研究微生物种类及其丰度的重要工具。
1. 高通量测序技术的基本原理高通量测序技术是一种基于电子光学技术的测序方法，它可以在非常短的时间内同时测序多个DNA或RNA分子，且每个分子都可以得到序列信息。
高通量测序技术可以将DNA或RNA分子通过特定的方法复制成大量的片段，将这些片段序列化，最终得到各个片段的序列信息。
这种方法简化了测序的过程，大大提高了测序的速度和准确性。
2. 高通量测序技术在微生物多样性研究中的应用微生物多样性研究需要对生物体内存在的微生物进行分离、鉴定和计数。
传统的方法是通过培养微生物，识别和计数不同的菌株。
但是，这种方法只能鉴别少数已知的微生物种类，不能满足当前生物研究中需要鉴别大量微生物种类的要求。
高通量测序技术解决了这个问题。
它可以将样本中的微生物DNA片段序列化，得到每个片段的序列信息，并通过对比已经知道的微生物DNA数据库，确定每个片段属于哪个微生物种类。
这样，我们就能够确定样本中存在哪些微生物，每种微生物的数量及其丰度。
同时，高通量测序技术还可以比较出不同样本中微生物的差异，帮助我们了解样本中的微生物群落结构和数量变化。
3. 高通量测序技术在微生物多样性研究中的局限性尽管高通量测序技术已经成为微生物多样性研究的重要工具，但是它仍然存在一些局限性。
首先，技术本身的成本较高，无法为大规模微生物鉴定提供经济有效的解决方案。
其次，由于各种因素的影响，如PCR扩增、测序平台和序列处理方法等，高通量测序技术在微生物种类分析方面存在一定的误差和偏差。
最后，高通量测序技术只能鉴别已知的微生物种类，无法发现新的微生物种类。
4. 发展高精度微生物多样性分析技术的意义基于高通量测序技术的微生物多样性分析方法已经成为了微生物研究的主流方法。
高通量测序数据分析解释
生信分析
1.稀释性曲线（RarefactionCurve）
采用对测序序列进行随机抽样的方法，以抽到的序列数与它们所能代表 OTU 的数目构建曲线，即稀释性曲线。
当曲线趋于平坦时，说明测序数据量合理，更多的数据量对发现新 OTU 的 边际贡献很小；反之则表明继续测序还可能产生较多新的 OTU。
横轴：从某个样品中随机抽取的测序条数；"Label0.03"表示该分析是基于 OTU 序列差异水平在 0.03，即相似度为 97%的水平上进行运算的，客户可以选 取其他不同的相似度水平。
而近年来以 454 焦磷酸测序为代表的高通量测序技术凭借低成本、高通量、 流程自动化的优势为研究微生物群落结构提供了新的技术平台。Roche454 高通 量测序技术能同时对样品中的优势物种、稀有物种及一些未知的物种进行检测， 获得样品中的微生物群落组成，并将其含量进行数字化。最近，美吉生物推出了 新 的 测 序 平 台 ———MiSeq 。 MiSeq 高 通 量 测 序 平 台 集 中 了 Roche454 和 IlluminaHiSeq2500 的优点，不仅可实现对多样品的多个可变区同时测序，而且在 测序速度和测序通量上都有进一步提升，目前此平台已在微生物多样性群落结构 研究方面受到了广大学者的认可。
纵轴：基于该测序条数能构建的 OTU 数量。 曲线解读： Ø 图 1 中每条曲线代表一个样品，用不同颜色标记； Ø 随测序深度增加，被发现 OTU 的数量增加。当曲线趋于平缓时表示此时 的测序数据量较为合理。
2.Shannon-Wiener 曲线
反映样品中微生物多样性的指数，利用各样品的测序量在不同测序深度时的 微生物多样性指数构建曲线，以此反映各样本在不同测序数量时的微生物多样性。
基于高通量测序技术的微生物群落多样性和组成分析
基于高通量测序技术的微生物群落多样性和组成分析高通量测序技术，也被称为Next-generation Sequencing，简称NGS，是一种基于多重并行测序的技术。
当今，NGS技术已经成为微生物群落多样性和组成分析的核心方法。
为了更好地理解NGS技术在微生物群落中的应用，本文将从微生物群落的定义入手，逐步介绍NGS技术并探讨其在微生物群落中的应用。
一、微生物群落的定义微生物群落是指生态系统中的一组微生物集合，包括细菌、真菌、病毒、古菌等，并与环境中其他生物和非生物因素相互作用。
微生物群落丰富多样，与宿主生物的代谢和生理过程直接相关。
微生物群落可被分为多个层级（如种、属、科等），每个层级包括多种微生物的成员，同时也存在竞争、合作和利用等多种关系。
二、NGS技术的介绍NGS技术是第三代测序技术的代表。
相对于第二代测序技术（Sanger测序技术）的单基因测序，NGS技术是一种基于并行测序的高通量测序技术，因其测序速度快、效率高，迅速被广泛应用于生命科学、医学、农业和环境等领域。
NGS技术的工作原理是：将DNA或RNA片段打断，加上指定引物扩增，并在大规模并行的反应中进行测序。
目前，NGS技术主要可以分为Illumina测序和Ion Torrent测序两种。
三、NGS技术在微生物群落中的应用NGS技术在生态学中的应用越来越广泛，其中在微生物群落多样性和组成分析方面得到了广泛的应用。
NGS技术在微生物群落分析中的优缺点如下：（1）优点高通量测序技术可以快速而准确地获取微生物群落的基因信息和代表性序列，尤其是对于那些难以被检测或难以被培养的微生物。
同时，NGS技术的高度并行性和灵活性可以在一个样本中同时检测多个微生物群落，有效提高了宏观微生物遗传学研究的效率和范围。
此外，NGS技术还可以识别微生物群落中的代谢和功能，这为微生物的分离和纯化提供了良好的材料基础。
（2）缺点与其他技术相比，NGS技术的成本更高，这也是目前阻碍其广泛应用的一个瓶颈。
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(5)高通量测序：环境微生物群落多样性分析微生物群落多样性的基本概念环境中微生物的群落结构及多样性和微生物的功能及代谢机理是微生物生态学的研究热点。
长期以来，由于受到技术限制，对微生物群落结构和多样性的认识还不全面，对微生物功能及代谢机理方面了解的也很少。
但随着高通量测序、基因芯片等新技术的不断更新，微生物分子生态学的研究方法和研究途径也在不断变化。
第二代高通量测序技术（尤其是Roche454高通量测序技术）的成熟和普及，使我们能够对环境微生物进行深度测序，灵敏地探测出环境微生物群落结构随外界环境的改变而发生的极其微弱的变化，对于我们研究微生物与环境的关系、环境治理和微生物资源的利用以及人类医疗健康有着重要的理论和现实意义。
在国内，微生物多样性的研究涉及农业、土壤、林业、海洋、矿井、人体医学等诸多领域。
以在医疗领域的应用为例，通过比较正常和疾病状态下或疾病不同进程中人体微生物群落的结构和功能变化，可以对正常人群与某些疾病患者体内的微生物群体多样性进行比较分析，研究获得人体微生物群落变化同疾病之间的关系；通过深度测序还可以快速地发现和检测常见病原及新发传染病病原微生物。
研究方法进展环境微生物多样性的研究方法很多，从国内外目前采用的方法来看大致上包括以下四类：传统的微生物平板纯培养方法、微平板分析方法、磷脂脂肪酸法以及分子生物学方法等等。
近几年，随着分子生物学的发展，尤其是高通量测序技术的研发及应用，为微生物分子生态学的研究策略注入了新的力量。
目前用于研究微生物多样性的分子生物学技术主要包括:DGGE/TGGE/TTGE 、 T-RFLP 、SSCP、FISH 、印记杂交、定量 PCR、基因芯片等。
DGGE 等分子指纹图谱技术，在其实验结果中往往只含有数十条条带，只能反映出样品中少数优势菌的信息；另一方面，由于分辨率的误差，部分电泳条带中可能包含不只一种16SrDNA 序列，因此要获悉电泳图谱中具体的菌种信息，还需对每一条带构建克隆文库，并筛选克隆进行测序，此实验操作相对繁琐；此外，采用这种方法无法对样品中的微生物做到绝对定量。
生物芯片是通过固定在芯片上的探针来获得微生物多样性的信息，“只能验证已知，却无法探索未知” ，此方法通过信号强弱判断微生物的丰度也不是非常的准确。
而近年来以 454 焦磷酸测序为代表的高通量测序技术凭借低成本、高通量、流程自动化的优势为研究微生物群落结构提供了新的技术平台。
Roche454高通量测序技术能同时对样品中的优势物种、稀有物种及一些未知的物种进行检测，获得样品中的微生物群落组成，并将其含量进行数字化。
最近，美吉生物推出了新的测序平台——— MiSeq 。
MiSeq 高通量测序平台集中了 Roche454 和 Illumina HiSeq2500 的优点，不仅可实现对多样品的多个可变区同时测序，而且在测序速度和测序通量上都有进一步提升，目前此平台已在微生物多样性群落结构研究方面受到了广大学者的认可。
第二代高通量测序技术产品优势无需培养分离菌群：直接从环境样本中扩增核糖体RNA高变区进行测序，解决了大部分菌株不可培养的难题。
客观还原菌群结构：专业、成熟、稳定的样本制备流程，严格控制PCR循环数，客观还原样品本身的菌群结构及丰度比例。
痕量菌检测：充分发挥高通量测序的大数据量优势，能检测出丰度低至万分之一的痕量菌。
生信分析1.稀释性曲线（ Rarefaction Curve ）采用对测序序列进行随机抽样的方法，以抽到的序列数与它们所能代表OTU 的数目构建曲线，即稀释性曲线。
当曲线趋于平坦时，说明测序数据量合理，更多的数据量对发现新 OTU 的边际贡献很小；反之则表明继续测序还可能产生较多新的 OTU 。
横轴：从某个样品中随机抽取的测序条数；"Label 0.03"表示该分析是基于OTU 序列差异水平在0.03，即相似度为97% 的水平上进行运算的，客户可以选取其他不同的相似度水平。
纵轴：基于该测序条数能构建的OTU 数量。
曲线解读：?图 1 中每条曲线代表一个样品，用不同颜色标记；?随测序深度增加，被发现OTU 的数量增加。
当曲线趋于平缓时表示此时的测序数据量较为合理。
2. Shannon-Wiener曲线反映样品中微生物多样性的指数，利用各样品的测序量在不同测序深度时的微生物多样性指数构建曲线，以此反映各样本在不同测序数量时的微生物多样性。
当曲线趋向平坦时，说明测序数据量足够大，可以反映样品中绝大多数的微生物物种信息。
横轴：从某个样品中随机抽取的测序条数。
纵轴： Shannon-Wiener 指数，用来估算群落多样性的高低。
Shannon 指数计算公式：其中，Sobs= 实际测量出的OTU 数目；ni= 含有 i 条序列的 OTU 数目；N = 所有的序列数。
曲线解读：?图 2 每条曲线代表一个样品，用不同颜色标记，末端数字为实际测序条数；?起初曲线直线上升，是由于测序条数远不足覆盖样品导致；?数值升高直至平滑说明测序条数足以覆盖样品中的大部分微生物。
3.Rank-Abundance曲线用于同时解释样品多样性的两个方面，即样品所含物种的丰富程度和均匀程度。
物种的丰富程度由曲线在横轴上的长度来反映，曲线越宽，表示物种的组成越丰富；物种组成的均匀程度由曲线的形状来反映，曲线越平坦，表示物种组成的均匀程度越高。
横轴： OTU 相对丰度含量等级降序排列。
纵轴：相对丰度比例。
曲线解读：? 图 3 与图 4 中每条曲线对应一个样本（参考右上角图标）；? 图 3 与图 4 中横坐标表示的是OTU（物种）丰度排列顺序，纵坐标对应的是对百分比例，图OTU（物种）所占相对丰度比例（图 3 为相4 为换算后Log 值），曲线趋于水平则表示样品中各物种所占比例相似；曲线整体斜率越大则表示样品中各物种所占比例差异较大。
4. 样本群落组成分析：多样本柱状图/单样本饼状图根据分类学分析结果，可以得知一个或多个样品在各分类水平上的物种组成比例情况，反映样品在不同分类学水平上的群落结构。
柱状图（图5）横轴：各样品的编号。
纵轴：相对丰度比例。
图标解读：?颜色对应此分类学水平下各物种名称，不同色块宽度表示不同物种相对丰度比例；?可以在不同分类学水平下作图分析。
饼状图（图6）在某一分类学水平上，不同菌群所占的相对丰度比例。
不同颜色代表不同的物种。
5. 样品 OTU 分布 Venn 图用于统计多个样品中共有或独有的 OTU 数目，可以比较直观地表现各环境样品之间的 OTU 组成相似程度。
不同样品用不同颜色标记，各个数字代表了某个样品独有或几种样品共有的 OTU 数量，对应的 OTU 编号会以 EXCEL 表的形式在结题报告中呈现。
分析要求单张分析图，样本分组至少两个，最多 5 个。
?默认设置为 97% 相似度水平下以 OTU 为单位进行分析作图。
6. Heatmap 图用颜色变化来反映二维矩阵或表格中的数据信息，它可以直观地将数据值的大小以定义的颜色深浅表示出来。
将高丰度和低丰度的物种分块聚集，通过颜色梯度及相似程度来反映多个样品在各分类水平上群落组成的相似性和差异性。
相对丰度比例：热图（图 8）中每小格代表其所在样品中某个 OTU 的相对丰度。
以图 8 为例，红框高亮的小格所对应的信息为：样本（R11-1Z）中 OTU（ OTU128 ）的相对丰度比例大概为0.2%。
丰度比例计算公式（Bray Curtis 算法）：其中，SA,i = 表示 A 样品中第i 个 OTU 所含的序列数SB,i = 表示 B 样品中第i 个 OTU 所含的序列数样品间聚类关系树：进化树表示在选用成图数据中，样本与样本间序列的进化关系（差异关系）。
处于同一分支内的样品序列进化关系相近。
物种 /OTU 丰度相似性树：丰度相似性树表示选用成图的数据中样品与样品中的OTU 或序列在丰度上的相似程度。
丰度最相近的会分配到同一分支上。
客户自定义分组：根据研究需求对菌群物种 /OTU 研究样本进行二级分组? 二级物种 /OTU 分组：将下级分类学水平物种或OTU 分配到对应的上级分类学水平，以不同颜色区分；?二级样品分组：根据研究需要，对样品进行人为的分组，以不同颜色区分。
7. 主成分分析PCA (Principal Component Analysis)在多元统计分析中，主成分分析是一种简化数据集的技术。
主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中对方差贡献最大的特征，从而有效地找出数据中最“主要”的元素和结构，去除噪音和冗余，将原有的复杂数据降维，揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。
通过分析不同样品的 OTU 组成可以反映样品间的差异和距离，PCA 运用方差分解，将多组数据的差异反映在二维坐标图上，坐标轴为能够最大程度反映方差的两个特征值。
如样品组成越相似，反映在 PCA 图中的距离越近。
横轴和纵轴：以百分数的形式体现主成分主要影响程度。
以图 9 为例，主成分 1（PC1）和主成分 2（ PC2）是造成四组样品（红色，蓝色，黄色和绿色）的两个最大差异特征，贡献率分别为41.1% 和 27.1%。
十字交叉线：在图 9 中作为 0 点基线存在，起到辅助分析的作用，本身没有意义。
图例解读：? PCA 分析图是基于每个样品中所含有的全部OTU 完成的；?图 9 中每个点代表了一个样本；颜色则代表不同的样品分组；?两点之间在横、纵坐标上的距离，代表了样品受主成分（PC1 或 PC2）影响下的相似性距离；?样本数量越多，该分析意义越大；反之样本数量过少，会产生个体差异，导致 PCA 分析成图后形成较大距离的分开，建议多组样品时，每组不少于 5 个，不分组时样品不少于 10个；?图 10 中的圆圈为聚类分析结果，圆圈内的样品，其相似距离比较接近。
8. RDA/ CCA分析图基于对应分析发展的一种排序方法，将对应分析与多元回归分析相结合，每一步计算均与环境因子进行回归，又称多元直接梯度分析。
主要用来反映菌群与环境因子之间的关系。
RDA 是基于线性模型，CCA 是基于单峰模型。
分析可以检测环境因子、样品、菌群三者之间的关系或者两两之间的关系。
横轴和纵轴： RDA 和 CCA 分析，模型不同，横纵坐标上的刻度为每个样品或者物种在与环境因子进行回归分析计算时产生的值，可以绘制于二维图形中。
图例解读：?冗余分析可以基于所有样品的 OTU 作图，也可以基于样品中优势物种作图；? 箭头射线：图 11 中的箭头分别代表不同的环境因子（即图中的碳酸氢根离子 HCO3- ，醋酸根离子 AC- 等，图中的其它环境因子因研究不同代表的意义不同，因此不再赘述）；?夹角：环境因子之间的夹角为锐角时表示两个环境因子之间呈正相关关系，钝角时呈负相关关系。