高通量测序 数据分析解释
生物信息学中的高通量测序数据分析研究
生物信息学中的高通量测序数据分析研究在生物学领域中，随着人们对生物系统的研究日益深入，高通量测序技术的出现为基因和蛋白质序列的鉴定和分析提供了非常有效的手段。
高通量测序数据分析研究作为生物信息学领域中的一个重要分支，以其高效、快速、准确的特性，不断地吸引着研究者的关注。
高通量测序技术是指一种能够同时测定大量DNA序列的方法，它不仅能够用于基因组组装和注释，还可以通过RNA测序技术来分析基因表达。
这种技术极大地加快了生物学研究的速度和效率，为生物学家提供了大量的测序数据。
然而，这些数据的处理和分析却是非常复杂的。
首先，高通量测序数据的预处理是数据分析的第一步。
当测序数据被生成后，必须对其进行质量控制、过滤低质量序列、去除接头序列等处理，才能得到较为准确的数据。
此外，还有一些其他的预处理过程，例如去重、去序列污染等。
接着，对于各类高通量测序数据进行生物信息学分析非常关键。
生物信息学分析的主要目的是确定基因或蛋白质序列，并了解它们在不同生理状态下的表达和功能。
对于RNA测序数据，其主要方法是将原始数据经过拼接或比对成转录本，然后对得到的转录本进行表达量分析，从而确定不同表达和差异表达基因的信息。
而对于DNA测序数据，则可通过基因组拼装、变异分析、基因预测和功能注释等方法进行深入研究。
近年来，生物信息学领域发展迅速，高通量测序数据分析也成为了该领域中的一个热门研究方向。
许多学者正在研究开发更加准确、更加高效、更加专业的分析工具和方法。
例如，结合机器学习技术的表达量分析方法和差异表达基因分析，能够更加准确地发现差异表达的基因；metagenomics（环境微生物组学）领域，则还需要研究多样性分析、代谢通路分析等更为复杂的问题。
总之，高通量测序数据分析是一个关键的研究领域，它为更深入、全面的生物学研究提供了非常重要的工具和方法。
未来，生物信息学领域需要进一步发展，带来更多的高精度、高效率的数据处理和分析技术，以满足更严格的生物学研究需求。
高通量测序数据分析与单细胞测序技术比较研究
高通量测序数据分析与单细胞测序技术比较研究高通量测序技术是一种高效的基因组学研究方法，已经被广泛应用于基因组变异、表达谱分析、DNA甲基化和RNA编辑等方面。
而单细胞测序技术则是一种新兴的技术，可以帮助研究者深入了解单个细胞的特性。
本文将对这两种技术进行比较研究。
高通量测序技术是一种高通量的DNA测序方法，可以同时测定数百万个DNA分子的序列信息。
这种技术可以帮助研究者了解基因组变异、表达谱分析、DNA甲基化和RNA编辑等方面的信息。
高通量测序技术的优点在于其高效性和准确性。
这种技术可以快速地生成大量的数据，并且可以提供高质量的数据。
此外，高通量测序技术还可以帮助研究者发现新的基因和新的基因变异。
单细胞测序技术则是一种新兴的技术，可以帮助研究者深入了解单个细胞的特性。
这种技术可以通过对单个细胞进行测序来了解其基因表达、转录组和表观遗传学等方面的信息。
单细胞测序技术的优点在于其高分辨率和高灵敏度。
这种技术可以帮助研究者发现不同细胞之间的差异，并且可以帮助研究者发现新的细胞类型和亚型。
虽然高通量测序技术和单细胞测序技术都具有各自的优点，但是它们也存在一些不同之处。
首先，高通量测序技术需要大量的样本才能获得足够的数据量，而单细胞测序技术则可以在少量样本中获得足够的数据。
其次，高通量测序技术可以提供更广泛的信息，包括基因组变异、表达谱分析、DNA甲基化和RNA编辑等方面的信息，而单细胞测序技术则主要关注单个细胞的表达谱和转录组等方面的信息。
当然，这两种技术也存在一些相似之处。
例如，它们都需要使用高度复杂的数据分析方法来处理和解释生成的数据。
此外，它们都需要使用高度精确的实验操作来保证数据质量。
总之，高通量测序技术和单细胞测序技术都是非常有用的基因组学研究方法。
虽然它们各自具有优点和缺点，但是在不同的研究场景下，它们都可以发挥重要作用。
因此，在进行基因组学研究时，选择合适的测序技术非常重要，需要根据具体情况进行选择。
高通量测序技术的数据分析方法教程
高通量测序技术的数据分析方法教程随着生物技术的发展，高通量测序技术（high-throughput sequencing technology）已成为生物学、医学和生物信息学研究中的重要工具。
高通量测序技术可以快速而准确地测定DNA或RNA序列，透过大量的数据来揭示生物体的基因组、转录组以及其他生物学过程中的变化。
然而，正确且高效地分析测序数据是高通量测序技术应用的关键一步。
本文将介绍高通量测序技术的数据分析方法教程。
首先，分析高通量测序数据前，我们需要了解常见的测序平台和数据格式。
当前常用的高通量测序平台包括Illumina、ABI SOLiD、Ion Torrent等，而测序数据通常以FASTQ、SAM/BAM和VCF等格式存储。
FASTQ格式用于存储原始测序数据，其中包含了每个测序读段的序列信息及其对应的质量分数。
而SAM/BAM格式则是将测序读段比对到参考基因组之后的结果，其中SAM是比对结果的文本格式，而BAM则是对应的二进制格式。
VCF（Variant Call Format）格式则用于存储基因型变异信息。
接下来，我们将介绍高通量测序数据的基本分析流程。
通常，测序数据分析可以分为质控、比对、变异检测和功能注释几个主要步骤。
在质控步骤中，我们需要对测序数据进行质量评估和过滤。
质量评估可以通过查看测序数据的质量分数、GC含量、碱基分布和测序错误率等指标来判断测序数据的质量。
使用质量评估工具如FastQC和NGS QC Toolkit可以帮助我们快速准确地评估测序数据的质量，并进行相应的过滤工作，去除低质量的测序读段。
接下来，我们需要将测序读段比对到参考基因组上。
比对工作可以通过软件如Bowtie、BWA和HISAT等进行。
比对结果通常以SAM格式存储，然后可以进行排序、去重和索引等处理，生成最终的BAM格式文件。
在变异检测步骤中，我们需要从比对后的BAM文件中检测样本中存在的变异信息。
变异检测可以通过多种工具来实现，如GATK、Samtools和VarScan等。
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。
高通量测序数据分析的方法与技术
高通量测序数据分析的方法与技术高通量测序是一种快速、准确、高通量的基因组学工具，随着测序技术的不断发展，可以获取到越来越多的基因组数据。
这些大量的基因组数据需要经过分析才能发挥作用。
在过去的二十年中，生物信息学发生了巨大的变化，这种变化归功于高通量测序技术的到来。
高通量测序数据的分析需要结合多种技术和方法，才能更好地对基因组信息进行解读。
本文将介绍高通量测序数据分析的方法和技术。
一、测序质量控制对于典型的高通量测序数据，数据的可靠性和准确性是非常重要的。
这就需要对测序数据进行质控，以确保数据的可用性。
测序数据的质量检查有两个方面，首先是对原始数据进行检查，其次是对数据进行后处理的检查。
1.1 原始序列数据质量检测原始序列数据包括核苷酸序列的碱基质量和流量图信息。
DNA测序技术测序是通过测序仪交付大量的序列数据然后进行过滤和切割，核苷酸序列的碱基质量和流量图信息的质量将直接影响序列的可靠性。
测序数据质量预处理的主要任务是检查数据的质量。
1.2 数据后处理的质量检测数据处理主要包括去除接头，过滤低质量的碱基，截取序列等。
这些数据的处理可以避免错误的数据和噪声干扰。
因此，经过后处理的数据需要再次进行质量检测。
二、测序数据预处理测序数据预处理是通过处理原始序列数据来减少序列错误、去除噪声和过滤低质量序列的过程。
由于DNA测序技术涉及到大量的碱基读数、低频率和高变异等问题，因此，在数据处理时需要引入一系列技术和算法，以确保我们获得高质量数据。
预处理包括以下几个方面。
2.1 质量过滤质量过滤是在后续分析之前标准化序列数据的过程。
该过程包括破解接头序列、对低质量的序列进行过滤，其中低质量的序列是通过查找AMDF（自适应中值滤波器）确定出来的。
2.2 清除重复序列重复序列也是影响结果的因素之一，这些序列可能来自于PCR反应，或与基因组重复序列类似。
由于重复序列（也称为缺失复合物，CD）有助于分子生物学操纵的误解和解释，因此，将其从数据集中清除是非常必要的。
高通量测序数据分析解释
高通量测序数据分析解释高通量测序是一种用于研究DNA或RNA序列的技术，其产生的数据量较大、速度较快，是现代生物学研究中的重要工具。
数据分析是对高通量测序数据进行处理和解释的过程，目的是从海量数据中提取有意义的信息和结论。
以下将详细介绍高通量测序数据分析的流程和应用。
首先，数据质控是保证数据质量的重要步骤。
通过对测序数据进行质量评估和过滤，可以排除测序中的技术误差和杂质，提高数据的准确性和可靠性。
其次，数据预处理是对原始数据进行预处理，包括去除接头序列、低质量序列和PCR重复序列等。
这可以减少数据量，提高后续分析的效率。
然后，序列比对是将测序数据与参考基因组进行比对，以确定测序数据在基因组中的位置和相似性。
对于DNA测序数据，常用的比对算法有Bowtie、BWA等；对于RNA测序数据，常用的算法有TopHat、HISAT等。
比对结果可以用于进一步的变异检测、差异表达分析等。
接下来，变异检测是对测序数据中的变异进行鉴定和注释。
这些变异可以是单核苷酸多态性（SNP）、插入缺失（InDel）以及染色质结构变异等。
通过与参考基因组的比对结果，可以鉴定测序样本与参考基因组之间的差异，并进行注释，了解变异对基因功能的影响。
最后，功能注释是对已鉴定的变异进行进一步的生物学意义解释。
通过将变异与已知基因、蛋白质、途径等进行关联，可以帮助研究人员理解变异的功能和潜在生物学意义。
高通量测序数据分析在生物学研究中有广泛应用。
其中，基因组测序可用于研究宿主基因组的基因变异、复杂疾病的遗传基础以及生物进化过程等。
转录组测序可用于研究基因的表达模式、差异表达基因的鉴定、剪接变异等。
表观基因组测序可用于研究DNA甲基化、组蛋白修饰等生物学过程的调控机制。
此外，基因组测序还可应用于微生物群落分析、肿瘤突变检测等领域。
总之，高通量测序数据分析是一项重要的技术，可以帮助研究人员从大量的测序数据中提取有意义的信息和结论。
通过对数据的质控、预处理、序列比对、变异检测和功能注释等过程，可以更全面地了解基因组结构和功能，并揭示生物学过程中的变异和调控机制。
高通量测序技术及实用数据分析
高通量测序技术及实用数据分析高通量测序技术（HTS）是一种高度并行的DNA或RNA测序技术，通过同一时间对成千上万个DNA或RNA分子进行测序，可以快速、准确地获取大规模基因组数据。
HTS技术的发展革命性地改变了生物学研究和医学诊断的方式，广泛应用于基因组测序、转录组分析、表观遗传学研究等领域。
HTS的工作流程包括样品准备、测序和数据分析三个主要步骤。
样品准备阶段需要对DNA或RNA进行提取、文库构建和PCR扩增等处理。
测序阶段采用不同的测序平台，如Illumina、Ion Torrent、PacBio等，根据不同平台的不同工作原理，将DNA或RNA片段测序为原始测序数据。
数据分析阶段则涉及序列比对、变异分析、基因表达定量等多个步骤。
数据分析是HTS技术的关键环节，也是利用测序数据进行生物学研究的重要步骤。
首先，序列比对将原始测序数据与参考基因组或转录组序列进行比对，确定每条测序读段的起始位置和匹配度。
对于基因组数据，需要考虑基因组的序列重复性，处理多种多样的变异类型。
接下来，变异分析可以检测样品中存在的单核苷酸多态性（SNP）、插入、缺失等变异信息，并将其与已知数据库进行比对，鉴定可能的功能影响。
对于转录组数据，数据分析过程中常使用的方法包括差异表达分析、富集分析和功能注释等，可以发现不同条件下基因的表达差异及其可能的生物学功能。
实际的HTS数据分析过程还可能涉及到质量控制、数据预处理、归一化、去除批次效应等步骤。
质量控制主要通过分析测序数据中的碱基质量值、GC含量、测序错误率等，确保数据质量达到要求。
数据预处理则包括去除低质量的碱基、接头序列、PCR复制以及低频度的SNP等，以减少潜在的假阳性结果。
数据归一化可以解决不同样品之间的技术差异，确保可靠的差异分析结果。
批次效应的去除是在多批次测序实验中常遇到的问题，可以使用统计学方法对批次效应进行校正，从而减少其对差异分析结果的影响。
随着HTS技术的不断发展，数据分析方法也在不断创新。
高通量测序技术及实用数据分析
Bioinformatics
高通量测序及数据分析
第一节 测序技术及其发展
• （基因组/DNA）测序经历了三代技术的发展
第一代测序：Sanger测序
第二代测序：高通量测序 第三代测序：单分子测序
第一代测序：Sanger测序
Sanger双脱氧链终止法测序： 用双脱氧核苷酸(ddGTP, ddATP, ddTTP, ddCTP)作为链终止试剂（双脱氧核苷酸在 脱氧核糖上没有聚合酶延伸链所需要的3－OH基团，所以可被用作链终止试剂） 通过聚合酶的引物延伸产生一系列大小不同的分子后再进行分离的方法。
software: ARACHNE, PHRAP, CAP, TIGR, CELERA etc
基于de Bruijn图的算法（简称DBG算法） 1. 在短序列拼接时，de Bruijn算法得到广泛应用 2. 该拼接技术和OLC算法有很多相似性，主要区别在于构建算法图的策略 不同 3. 主要步骤为：a. 将序列分解为多个长度为K的子序列（k-mer）；b. 通过 k-mer构建de Bruijn图；c. 寻找欧拉路径。 • 每一个k-mer作为图中一个节点， 两个k-mer如果在同一read中相 邻，则形成一个边。 • 长度为K的子序列都将转化为图 中的一个节点。 • 拼接问题等价的转化为在de Bruijn 图中寻找经过每一个节点 且仅一次的的路径（欧拉路 径）。
第二代测序：高通量测序（NGS）
高通量测序/第二代测序（Next-generation sequencing, NGS） 一次性对几百万到几亿条DNA分子进行并行测序，又称大规模平行测 序 。高通量测序可对一个物种的转录组和基因组进行深入、细致、全 貌的分析，所以又被称为深度测序。
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高通量测序：环境微生物群落多样性分析标签：环境微生物学、高通量测序、illumina、数据析本文摘自/s/blog_49b2ad440102vizo.html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。
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（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。
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。
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：Ø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；Ø起初曲线直线上升，是由于测序条数远不足覆盖样品导致；Ø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：Ø图3与图4中每条曲线对应一个样本（参考右上角图标）；Ø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OTU（物种）所占相对丰度比例（图3为相对百分比例，图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：Ø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；Ø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。
Ø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（BrayCurtis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Ø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；Ø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(PrincipalComponentAnalysis)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：ØPCA分析图是基于每个样品中所含有的全部OTU完成的；Ø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；Ø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；Ø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；Ø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：Ø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；Ø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）；Ø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。