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QIIME 2教程. 29参考数据库DataResources(2020.11)

已有 720 次阅读 2021-2-4 23:16 |个人分类:QIIME2|系统分类:科研笔记

数据资源 Data resources

https://docs.qiime2.org/2020.11/data-resources/

q2-feature-classifie使用的分类学分类器

Taxonomy classifiers for use with q2-feature-classifier

严重警告: 可与q2-feature-classifier一起使用的预训练分类器目前存在安全风险。 如果使用预先训练的分类器(例如此处提供的分类器),您应该信任训练分类器的人和为您提供qza文件的人。 这种安全风险将在未来版本的q2-feature-classifier中解决。

警告: 这些分类器使用scikit-learn 0.22.1进行训练,因此只能与scikit-learn 0.22.1一起使用。 如果您使用的是QIIME的本地安装,则在使用这些分类器之前,应运行以下命令以确保使用正确版本的scikit-learn。 如果您使用的是QIIME 2020.11虚拟机,则将安装scikit-learn 0.21.2并且您无需运行此命令。 scqit-learn版本限制将在未来版本的q2-feature-classifier中放宽。

conda install --override-channels -c defaults scikit-learn=0.21.2

注意: 根据您的特定样品制备和测序参数,包括用于扩增的引物和序列读长的长度,分类器在训练时才能表现最佳。 因此,一般来说,您应该遵循以下说明:用q2-feature-classifier训练特征分类器来训练您自己的分类学分类器(例如,来自下面的标记基因参考数据库)。

朴素贝叶斯分类器训练:

标记基因参考数据库

Marker gene reference databases

这些标记基因参考数据库已经被格式化并适合QIIME 1和QIIME 2的使用。如果你正在用QIIME 2分析平台来使用这些数据库,你在使用前必须先将其导入为“对象”。

Greengenes (16S rRNA)数据库的各种版本及下载链接如下:

在这二篇文献中你可以可以获得关于Greengenes更多的信息:DeSantis (2006)McDonald (2012)

Silva (16S/18S rRNA)数据库

关于SILVA数据库对于QIIME的兼容性以及商业和非商业用途授权的信息可以在这个网址中查询到:https://www.arb-silva.de/download/archive/qiime。

UNITE (fungal ITS)数据库

UNITE (fungal ITS)

所有关于该数据库的发行版本信息都可以在这个网址中查到:https://unite.ut.ee/repository.php。

如果要获得更多该数据库的信息请访问:https://unite.ut.ee。

微生物组生物信息学评估 Microbiome bioinformatics benchmarking

许多微生物组生物信息的校准比较研究是使用“模拟群落”进行的。模拟群落是一种人工制作的微生物群,这些微生物的种类和丰度是已知的,比如:Bokulich et al., (2013)Caporaso et al.(2011)。公共模拟群落可以从这个链接下载mockrobiota,关于此模拟群落的信息在这篇文章中有详细介绍:Bokulich et al., (2016)

公共微生物组数据 Public microbiome data

Qiita提供了进入许多公共微生物组数据的访问入口。如果你在寻找微生物组数据用于整合分析,那Qiita是一个很好的选择。

SEPP多序列比对参考数据库 reference databases

以下数据库旨在与q2-fragment-insertion一起使用,并直接从SEPP-Refs项目中构建。

译者简介

刘永鑫,博士,中科院青促会会员,QIIME 2项目参与人。2008年毕业于东北农业大学微生物学专业,2014年于中国科学院大学获生物信息学博士,2016年遗传学博士后出站留所工作,任工程师。目前主要研究方向为宏基因组数据分析。目前在Science、Nature Biotechnology、Protein & Cell、Current Opinion in Microbiology等杂志发表论文30余篇,被引2千余次。2017年7月创办“宏基因组”公众号,目前分享宏基因组、扩增子原创文章2400余篇,代表作有《扩增子图表解读、分析流程和统计绘图三部曲(21篇)》《微生物组实验手册》《微生物组数据分析》等,关注人数11万+,累计阅读2100万+。

Reference

https://docs.qiime2.org/2020.11

Evan Bolyen, Jai Ram Rideout, Matthew R. Dillon, Nicholas A. Bokulich, Christian C. Abnet, Gabriel A. Al-Ghalith, Harriet Alexander, Eric J. Alm, Manimozhiyan Arumugam, Francesco Asnicar, Yang Bai, Jordan E. Bisanz, Kyle Bittinger, Asker Brejnrod, Colin J. Brislawn, C. Titus Brown, Benjamin J. Callahan, Andrés Mauricio Caraballo-Rodríguez, John Chase, Emily K. Cope, Ricardo Da Silva, Christian Diener, Pieter C. Dorrestein, Gavin M. Douglas, Daniel M. Durall, Claire Duvallet, Christian F. Edwardson, Madeleine Ernst, Mehrbod Estaki, Jennifer Fouquier, Julia M. Gauglitz, Sean M. Gibbons, Deanna L. Gibson, Antonio Gonzalez, Kestrel Gorlick, Jiarong Guo, Benjamin Hillmann, Susan Holmes, Hannes Holste, Curtis Huttenhower, Gavin A. Huttley, Stefan Janssen, Alan K. Jarmusch, Lingjing Jiang, Benjamin D. Kaehler, Kyo Bin Kang, Christopher R. Keefe, Paul Keim, Scott T. Kelley, Dan Knights, Irina Koester, Tomasz Kosciolek, Jorden Kreps, Morgan G. I. Langille, Joslynn Lee, Ruth Ley, Yong-Xin Liu, Erikka Loftfield, Catherine Lozupone, Massoud Maher, Clarisse Marotz, Bryan D. Martin, Daniel McDonald, Lauren J. McIver, Alexey V. Melnik, Jessica L. Metcalf, Sydney C. Morgan, Jamie T. Morton, Ahmad Turan Naimey, Jose A. Navas-Molina, Louis Felix Nothias, Stephanie B. Orchanian, Talima Pearson, Samuel L. Peoples, Daniel Petras, Mary Lai Preuss, Elmar Pruesse, Lasse Buur Rasmussen, Adam Rivers, Michael S. Robeson, Patrick Rosenthal, Nicola Segata, Michael Shaffer, Arron Shiffer, Rashmi Sinha, Se Jin Song, John R. Spear, Austin D. Swafford, Luke R. Thompson, Pedro J. Torres, Pauline Trinh, Anupriya Tripathi, Peter J. Turnbaugh, Sabah Ul-Hasan, Justin J. J. van der Hooft, Fernando Vargas, Yoshiki Vázquez-Baeza, Emily Vogtmann, Max von Hippel, William Walters, Yunhu Wan, Mingxun Wang, Jonathan Warren, Kyle C. Weber, Charles H. D. Williamson, Amy D. Willis, Zhenjiang Zech Xu, Jesse R. Zaneveld, Yilong Zhang, Qiyun Zhu, Rob Knight & J. Gregory Caporaso#. Reproducible, interactive, scalable and extensible microbiome data science using QIIME 2. Nature Biotechnology. 2019, 37(8): 852-857. doi:10.1038/s41587-019-0209-9



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