最新基于测序的微生物多样性分析总结
微生物实验工作总结5篇
微生物实验工作总结5篇篇1一、引言在过去的一段时间里，我参与了多项微生物实验项目，这些项目涵盖了多个领域，包括医学、农业和环境保护等。
通过这些实验，我不仅积累了丰富的实践经验，还对微生物的多样性和应用有了更深入的了解。
本文将对我参与的微生物实验项目进行总结，并阐述我的工作心得和收获。
二、实验项目概述1. 医学领域：我参与了一项关于病原微生物的研究项目，旨在探索某种新型病毒的基因组结构及其致病机制。
通过基因测序和生物信息学分析，我们成功揭示了该病毒的遗传特征，为后续的疫苗研发提供了重要依据。
2. 农业领域：我还参与了一项关于植物病害的研究项目，通过分离和鉴定植物病原菌，我们筛选出了一批具有较强致病力的菌株，并对其致病机制进行了深入研究，为农业生产中的病害防治提供了科学依据。
3. 环境保护领域：此外，我还参与了一项关于环境微生物的研究项目，通过富集和分离环境中的微生物，我们筛选出了一批能够高效降解有机污染物的菌株，并对其降解机制进行了研究，为环境保护提供了新的技术手段。
三、工作心得与收获1. 实验技能的提升：通过参与这些微生物实验项目，我不仅掌握了多种实验技能，如微生物培养、分离、鉴定和基因测序等，还熟悉了相关实验仪器的操作和维护。
这些技能的提升为我的后续工作奠定了坚实的基础。
2. 对微生物的深入理解：通过实验和研究，我对微生物的多样性和应用有了更深入的了解。
微生物在各个领域都有着广泛的应用价值，如医学、农业和环境保护等。
同时，我也意识到了微生物的潜在风险和挑战，如病原微生物的传播和污染等。
因此，在未来的工作中，我会更加注重微生物的安全管理和风险控制。
3. 团队合作与沟通能力：微生物实验项目通常需要多人协作完成，这锻炼了我的团队合作和沟通能力。
在与团队成员的交流中，我学会了倾听他人的意见和建议，并善于将自己的想法与团队目标相结合。
这种团队合作的精神不仅提高了实验效率和质量，还增强了我的团队协作能力和凝聚力。
2024年微生物总结范本
2024年微生物总结范本____年微生物总结20年代是微生物学研究的一个重要时期。
随着科技的不断进步和创新，我们对微生物的了解和研究也取得了重大突破。
本文将对____年微生物学领域的新发现和进展进行总结。
一、微生物多样性的研究在过去的几年中，对微生物多样性的研究取得了重大进展。
随着高通量测序技术的快速发展，我们能够更全面地了解微生物群落的组成和功能。
____年，人们对各种环境中的微生物群落进行了详细的研究，包括土壤、水体、动物肠道等。
这些研究揭示了微生物的多样性和功能在维持生态系统平衡和健康方面的重要性。
二、特殊微生物的发现随着对微生物多样性的研究，越来越多的特殊微生物被发现。
____年，我们发现了一种在极端环境中生存的新型细菌。
这种细菌能够在高温、高压、低氧等恶劣环境下生存，并具有独特的代谢特征和抗逆能力。
这些特殊微生物的研究不仅有助于我们了解生命的极限，还可能为人类提供新的应用和治疗途径。
三、微生物与人类健康的关系微生物与人类健康的关系一直是微生物学研究的热点领域。
____年，我们对微生物与人类健康关系的研究取得了重要进展。
首先，我们发现了更多与肠道微生物相关的疾病风险基因。
这些发现有助于我们预测和干预与肠道微生物相关的疾病，如肠炎、自身免疫性疾病等。
同时，微生物组移植作为治疗严重肠道疾病的方法也得到了进一步发展和应用。
此外，我们还发现微生物与免疫系统之间的互动机制。
通过研究微生物与免疫系统之间的相互作用，我们得以了解为什么一些人对感染易感，而另一些人对感染具有抗体。
这些研究为预防和治疗感染性疾病提供了新的思路和方法。
四、微生物技术的应用微生物技术在农业、食品工业、环境保护等领域的应用也取得了较大进展。
____年，我们发展了一种利用微生物来解决污水处理问题的新技术。
这种技术可高效地降解有机废物、去除重金属等污染物，有助于减少环境污染和改善水质。
此外，我们还研发了一种利用微生物产生生物柴油的新技术。
《2024年基于高通量测序技术的塞罕坝人工林细菌群落多样性和功能特征分析》范文
《基于高通量测序技术的塞罕坝人工林细菌群落多样性和功能特征分析》篇一一、引言塞罕坝人工林作为我国北方重要的生态屏障，其生态系统健康与稳定对于调节区域气候、保持生物多样性具有至关重要的作用。
细菌作为森林生态系统中重要的微生物群落，对于物质循环、营养供应和生态系统功能维持起着至关重要的作用。
因此，了解并分析塞罕坝人工林中的细菌群落多样性和功能特征具有重要意义。
近年来，高通量测序技术的快速发展为这一研究提供了有力的技术支撑。
本文旨在通过高通量测序技术对塞罕坝人工林中的细菌群落进行深入研究，分析其多样性和功能特征。
二、研究方法1. 样品采集本研究在塞罕坝人工林中选取了多个代表性样地，分别在林冠层、灌木层和地表层采集土壤样品。
每个样地采集5个重复样品，以保证数据的可靠性。
2. DNA提取与高通量测序对采集的土壤样品进行DNA提取，然后利用高通量测序技术对细菌的16S rRNA基因进行测序。
通过对测序数据的分析，可以了解细菌群落的组成和多样性。
三、结果与分析1. 细菌群落组成通过对高通量测序数据的分析，我们发现塞罕坝人工林中的细菌群落主要由变形菌门（Proteobacteria）、酸杆菌门（Acidobacteria）、放线菌门（Actinobacteria）等组成。
其中，变形菌门和酸杆菌门是优势菌群，其相对丰度较高。
2. 细菌群落多样性基于OTU分析和Alpha多样性指数分析，我们发现塞罕坝人工林中的细菌群落具有较高的多样性。
不同样地、不同层次之间的细菌群落多样性存在一定差异，这可能与环境因素、植被类型等有关。
3. 细菌群落功能特征通过与数据库比对和分析，我们发现塞罕坝人工林中的细菌群落具有多种功能特征，包括碳、氮、磷等元素的循环、有机物的分解、植物生长促进等。
这些功能特征的发挥对于维持森林生态系统的健康和稳定具有重要意义。
四、讨论1. 细菌群落与环境因子的关系本研究发现，塞罕坝人工林中的细菌群落多样性和功能特征与环境因子密切相关。
基于DNA测序技术的微生物群落结构及生态功能分析
基于DNA测序技术的微生物群落结构及生态功能分析DNA测序技术已经成为了现代生物学研究的一大重要工具。
它可以用来了解生物体内基因组结构、表达及功能等重要信息。
其中，基于DNA测序技术的微生物群落结构及生态功能分析也得到了广泛的应用。
本文将从微生物群落的结构与多样性、微生物在生态系统中的作用及DNA测序技术在研究中的应用三个方面来展开讨论。
一、微生物群落的结构与多样性微生物群落是一个复杂的生物社会，它是具有多样性的。
这种多样性表现在菌种的数量、不同物种的比例以及其在生态系统中所处的位置等方面。
微生物群落的结构及多样性通常会受到周围的环境因素所影响。
这些环境因素包括温度、湿度、pH值、营养等条件。
微生物群落的结构和多样性有助于生态系统的平衡与稳定，还会给环境管理提供有价值的信息。
二、微生物在生态系统中的作用微生物在自然界中扮演了重要的角色。
它们可以分解有机废弃物、分解植物和动物的尸体、制造矿物质，发酵、造酒、制药等方面发挥着不可或缺的作用。
在土壤、水域或其他生态系统中，微生物通过生态功能运作，为生态服务、食物和经济增长做出了重要贡献。
例如，土壤中的微生物可以吸收氮、磷等化学物质，把它们转化成植物可以利用的形式。
在水域中的微生物可以降解和吸收污染物，净化水质。
这些功能的实现需要多种微生物协同作用，关于其生态功能的解释和预测，就需要微生物群落结构及多样性的分析。
三、DNA测序技术在微生物群落结构及生态功能分析中的应用DNA测序技术为研究微生物群落结构和多样性提供了有效的手段。
利用这种技术，研究者可以对微生物群落进行分析和分类，以了解它们的多样性、组成、贡献及功能等方面。
在能力和技术发展方面的改进使得批量DNA测序成为可负担的选择，并且有助于了解微生物群落的演变和分布模式、以及微生物中的共生关系。
同时，随着DNA测序技术的不断发展，生态系统多样性的研究已经开始向微生物层面拓展。
微生物群落的结构和生态功能不仅在研究中得到公认，而且在环境保护和生态管理方面也发挥重要作用。
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。
基于第三代测序技术的微生物群落多样性分析
基于第三代测序技术的微生物群落多样性分析第一节：引言随着科技的不断发展，生物学领域也得到了极大的发展，某些生物的研究也得到了极大的深化，比如微生物。
在这场科技革命的浪潮中，测序技术成为促进生物学突破的重要工具。
基因组学研究最初开展时，Sanger测序技术曾是研究人员使用的主要技术。
然而，由于Sanger技术的不足，对于复杂样本的分析，第三代测序技术应运而生。
本文将主要介绍基于第三代测序技术的微生物群落多样性分析。
第二节：微生物群落多样性分析微生物的多样性丰富且分布广泛，具有重要的生态和生物技术意义。
微生物群落多样性分析旨在研究不同微生物种类在不同环境下的存在情况以及相互关系。
该技术通常包括测定微生物样本中微生物数量的相对丰度、物种丰度和群落特征等多个方面。
微生物群落的多样性分析包括了基于Sanger测序和第三代测序技术的两个时期。
第三代测序技术由于其出色的测序产量和速度在微生物群落多样性分析方面的应用被广泛研究和应用。
第三节：微生物群落多样性分析技术比较基于第三代测序技术的微生物群落多样性分析方法包括宏基因组学分析和全基因组测序。
而与之不同的第二代测序技术主要使用16S rRNA基因序列或ITS序列进行分析。
具体地说，第二代测序技术需要将宏基因组或全基因组PCR扩增后的产物进行测序，研究宏基因组或全基因组各部分对应的序列，最后根据相对序列数量得出各物种丰度和群落特征。
而基于第三代测序技术的微生物群落多样性分析方法可以直接对宏基因组或全基因组进行测序，从而更为准确地确定各物种的丰度和群落特征。
第四节：微生物群落多样性分析技术优缺点分析与传统的第二代测序技术相比，基于第三代测序技术的微生物群落多样性分析方法具有更多的优点，例如快速的测序速度、更高的覆盖度和更高的准确性。
此外，通过第三代测序技术，还可以对微生物群落在个体和种群水平的差异进行深入研究。
尽管这种技术已经突破了一些技术上的局限，但第三代测序的成本以及分析与解释数据的复杂性仍需要进一步降低，以便更好地推广和应用。
基于高通量测序技术的水生环境微生物多样性研究
基于高通量测序技术的水生环境微生物多样性研究随着科学技术的不断进步，高通量测序技术在生物学领域的应用越来越广泛。
其中，应用于水生环境微生物多样性研究的高通量测序技术尤为重要。
本文将重点讨论基于高通量测序技术的水生环境微生物多样性研究的相关内容。
1. 研究背景水生环境是地球上最重要的生态系统之一，其中微生物是水生生态系统中最为丰富多样的生物群体。
水生环境微生物的多样性研究对于理解生态系统的结构和功能、生物地理学、气候变化等具有重要意义。
2. 高通量测序技术的原理高通量测序技术是一种快速、高效的DNA测序技术，其原理主要包括DNA样本的提取、文库构建、测序、数据分析等步骤。
目前较常用的高通量测序技术有 Illumina HiSeq X Ten、Ion Torrent PGM等。
这些技术拥有高通量、高准确性和较低的成本，逐渐取代了传统的Sanger测序方法。
3. 特点和优势基于高通量测序技术的水生环境微生物多样性研究具有以下特点和优势：(1) 高通量：高通量测序技术可以同时对大量的DNA样本进行测序，可以得到更为全面和准确的微生物多样性信息。
(2) 高准确性：高通量测序技术的测序错误率相对较低，能够提供更为精确的数据支持。
(3) 更广泛的应用：高通量测序技术不仅可以研究细菌和真菌等微生物的多样性，还可以分析病毒、原生动物等微生物组成。
(4) 数据信息量大：高通量测序技术可以产生大量的DNA序列数据，进一步促进微生物多样性的研究。
4. 应用案例(1) 水体环境微生物多样性研究：通过高通量测序技术，可以对水体中微生物的种类和数量进行更全面、准确的研究。
研究发现，不同季节和环境因素对水体微生物组成有着显著影响，从而有助于了解水体生态系统的演变和变化趋势。
(2) 水田土壤微生物多样性研究：通过高通量测序技术，可以揭示水田土壤中微生物的多样性及其对水稻生长、产量等的影响。
研究结果显示，水田土壤微生物的多样性与水稻生长状况和土壤肥力密切相关，为提高农作物产量和生态环境保护提供科学依据。
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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基于二代高通量测序的环境微生物多样性分析一般认为土壤、海洋、肠道等生态系统中的微生物数量繁多、种类多样。
传统的培养方法只限于对环境样品中极少部分（0.1%-1%）可培养的微生物类群的研究，而变性梯度凝胶电泳（DGGE）、克隆文库等常规的分子生物学方法也因操作复杂、成本高、痕量菌发现困难等因素无法达到深入分析环境微生物多样性的目的。
高通量测序技术的出现，极大的促进了对环境中不可培养微生物以及痕量菌的研究，为环境微生物多样性的研究开启了新的研究热潮。
微生物群落中物种的多样性依然是目前研究的重点。
对群落结构的研究，将有助于了解种群结构的稳定性，进而了解种群内物种间的相互依赖、相互制约的内在联系，为将来构建功能性种群服务。
鉴于微生物群落是一个多物种的集合体，其中高达95%以上的微生物物种无法分离也不能独立培养，拼装出每个独立个体的基因组现在也无法实现，细菌16S 或真菌ITS测序分析依然是现阶段微生物群落多样性和多态性分析的基石。
一、高通量测序背景介绍高通量测序技术，可以一次对几十万到几百万条DNA分子进行序列测定，使得对PCR扩增产物直接进行序列测定成为可能。
极大的促进了对环境中不可培养微生物以及痕量菌的研究，为环境微生物多样性的研究开启了新的研究热潮。
目前高通量测序的主要平台代表有Illumina公司的Solexa基因组分析仪（Illumina Genome Analyzer）、罗氏公司(Roche)的454测序仪（Roch GS FLX sequencer）和ABI的SOLiD测序仪（ABI SOLiD sequencer）。
微生物多样性分析中，以Illumina 及454测序平台应用最为广泛。
二、工作流程1 PCR引物的设计2 PCR扩增条件摸索3琼脂糖凝胶电泳检测结果4 全部样品进行PCR5 PCR产物的凝胶回收及检测6 PCR产物精确定量（Qubit 2.0 ）将纯化后的PCR产物采用微量荧光核酸定量仪进行精确定量（精确到0.1ng/ul）7. 将定量后混匀的DNA样本再次进行磁珠法纯化后，进行高通量测序三、可分析项目1) 有效序列数据统计在测序实验中，通常采用多个样品平行测序的方法，即多个样品混合测序。
为了能区分样品，各样品中的序列均引入了一段标示其样本来源信息的barcode标签序列。
若所测序列中不含有barcode 标签序列，则无法确定其样本来源，进而导致后续生物信息错误或意义不明。
因此，仅当原始序列中含有完整的barcode 标签序列时，该条序列才被认可为有效序列。
2）优化序列数据统计通常情况下，有效序列可以直接用于后续生物信息学分析。
在实验过程中，测序产物可能含有非特异性扩增片段，利用特异性引物信息可以将其去除；序列中可能含有模糊碱基（ambiguous）、单碱基高重复区（homologous ）以，长度过短的序列(序列长度小于200bp)，及PCR过程中产生的一些嵌合体，将这些序列纳入分析范围会降低分析质量，因此修剪、去除（trim）此部分序列，可得到供精准分析的优化序列。
在数据去除（trim）时，把maxambig=0，axhomop=8，maxlength=200，及其嵌合体序列去掉，并对数据进行统计，得到优化序列的百分率。
3) OTU生成根据序列的相似性，将序列归为多个OTU（操作分类单元），以便后续分析。
OTU （Operational Taxonomic Units）是在系统发生学研究或群体遗传学研究中，为了便于进行分析，人为给某一个分类单元（品系，种，属，分组等）设置的同一标志。
在生物信息分析中，一般来说，测序得到的每一条序列来自一个菌。
要了解一个样品测序结果中的菌种、菌属等数目信息，就需要对序列进行归类操作（cluster）。
通过归类操作，将序列按照彼此的相似性分归为许多小组，一个小组就是一个OTU。
根据客户指定的相似度（96%、97%或者98%），对所有序列进行OTU 划分并进行生物信息统计分析。
OTU 分析主要步骤(1) 提取非重复序列，碱基完全一致序列为重复序列；(2) 与silva 库中的aligned(16S/18S, SSU)核糖体序列比对；(3) Chimeric 序列检测与去除(4) 距离计算与OTU 聚类。
4) 多样性分析（Alpha-diversity）计算菌群丰度（Community richness）的指数有：（1）Chao：是用chao1 算法估计群落中含OTU 数目的指数，chao1 在生态学中常用来估计物种总数，由Chao (1984) 最早提出。
（2）Ace：用来估计群落中含有OTU 数目的指数，由Chao 提出，是生态学中估计物种总数的常用指数之一，与Chao I 的算法不同。
计算菌群多样性（Community diversity）的指数有：（1）Simpson：用来估算样品中微生物的多样性指数之一，由Edward Hugh Simpson (1949) 提出，在生态学中常用来定量的描述一个区域的生物多样性。
Simpson 指数值越大，说明群落多样性越低。
（2）Shannon：用来估算样品中微生物的多样性指数之一。
它与Simpson多样性指数均为常用的反映alpha多样性的指数。
Shannon值越大，说明群落多样性越高。
测序深度指数有：Coverage：是指各样品文库的覆盖率，其数值越高，则样本中序列没有被测出的概率越低。
该指数实际反映了本次测序结果是否代表样本的真实情况。
使用软件：mothur及BioLinker自编程序。
5) 稀释性曲线（Rarefaction curve）稀释性曲线：一般是从样本中随机抽取一定数量的个体，统计出这些个体所代表物种数目，并以个体数与物种数来构建曲线。
它可以用来比较测序数量不同的样本物种的丰富度，也可以用来说明样本的取样大小是否合理。
分析采用对优化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的数目构建稀释性曲线。
稀释性曲线图中，当曲线趋向平坦时，说明取样的数量合理，更多的取样只会产生少量新的OTU，反之则表明继续取样还可能产生较多新的OTU。
因此，通过作稀释性曲线，可以得出样品的取样深度情况。
稀释性曲线分析结果默认是在97%相似性水平下划分OUT并制作各样品的稀疏曲线。
6) 分类学分析（Taxonomy）在之前的分析步骤中，已经将序列按照其自身的碱基组成的相似性，分归到各OTU 中。
在进行分类学分析时，首先，将每一条优质序列都与SILV A（最新版）数据库进行比对，找出其最相近且可信度达80%以上的种属信息。
之后，将每一个OTU 中的所有序列进行类比，找出同一OTU 中的不同序列的最近祖先的种属信息。
最后，将得到的结果记录在表格文件中。
这样做，可以在保留最可能多的信息量的情况下，确保得出信息的准确性。
7) 样本间比较各样品群落结构分析柱状图或者饼状图在某一分类地位上根据各样品中的微生物组成绘制饼图或者柱状图。
8) 全样品相似度分析树状图比较多个样品中OTU组成的差异及各OTU中含有序列的丰度，计算这些样品的相似性，并绘制相似性图谱。
9) 样品OTU分布比较-VENN图统计多个样品中所共有的OTU 数目可以反映环境样品的相似性及重叠情况。
10) Heatmap热图分析Heatmap 可以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。
常根据需要将数据进行聚类，将聚类后的数据表示在heatmap的相似性和差异性。
如在属水平上对样品和OTU 类型（样品所含菌属）进行聚类（依据是不同样品中各OTU 所含序列数越相近，即所含菌属数量越相近，样品间相似性越高），对聚类后各样品中不同OTU（不同菌属）所含序列的丰度作heatmap 图，能够反映出在菌属水平上各样品菌落结构的相似性和差异性。
将指定种属水平上的分类信息分别按照样品和分类进行聚类后作出Heatmap 图，能够反映出所有样品在各分类水平上表现的相似性或者差异性。
11) 组间显著性差异分析（metastats分析）分析多个样品时，如果这些样品分属于两个组，则可以进行Metastats分析。
该分析通过对比两组条件下的多个样品，找出两组中具有显著差异的微生物类型。
结果如下表所示：12) PCA分析(Principal Component Analysis)PCA 分析，即主成分分析，是一种对数据进行简化分析的技术，这种方法可以有效的找出数据中最“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。
它的优点是简单，而且无参数限制，可以方便的应用于各个场合。
我们可以用PCA 来分析不同样品OTU组成的差异，通过方差分解，将多组数据的差异反映在二维坐标图上，坐标轴取能够最大反映方差值的两个特征值。
如样品组成越相似，反映在PCA图中的距离越近。
不同环境间的样品可能表现出分散分布。
PCA 分析可以用来反映不同样品中微生物群落组成的相似性以及影响微生物多样性的主要因素，一般情况下是用来对假设进行验证。
如PCA 可以用来做以下分析：确定环境中的样品是否具有显著不同的微生物群落。
将环境间的差异以图的形式表现出来等。
13) RDA分析利用冗余分析（RDA）可以反映在OTU的水平或者某生物学分类水平上各样品中菌群与环境因子之间关系。
14) UniFrac分析选取一个组的多个样品或者不同组的样品，进行Weighted unifrac PCoA分析或者unweighted unifrac PCoA分析，可以在OTU的水平上反映各样品间或者不同组间微生物群落结构的差异。
15) 进化树分析挑选各样品丰度≥0.1%的OUT的代表序列，构建系统发育树。
16) 微生物种类分级进化树分析以样本所得genus菌种信息为源数据，对其进行微生物的分级进化树分析，图中不同的颜色对应不同的样本，饼图的面积代表序列数目的多少，最后一个级别的饼图代表每个genus水平的序列数目，前一个级别饼图的大小为后面相应物种信息序列数目的汇总，所以级别越高，饼图的面积就会越大。