2018微生物宏基因组、多样性数据分析课程

一、微生物组学研究趋势与方法

1、单菌不同水平（如DNA、RNA、蛋白等）的研究趋势和方法

2、如何利用这些组学研究的内容

二、序列组装和功能分析---DNA水平

1、如何利用和比较illumina和454数据在序列组装上的优缺点。

2、如何利用Sanger测序的结果进行PCR补洞

3、基于组装好的序列进行组分（基因、功能元件、非编码RNA等）和功能分析

4、微生物分析内容和方法

5、讨论如何联合DNA和RNA分析结果形成真正的trans研究

三、微生物基因组

1、微生物基因组学的发展历史和前沿科学问题

2、 微生物群落和宏（元）基因组学

2.1 微生物群落的动态平衡

2.2 人体微生物群落特征

2.3 微生物群落和疾病

3、病原菌泛基因组学和进化研究

3.1 微生物基因组的特征

3.2 基因相互作用网络的结构

3.3 生态环境与种群基因组进化

4、病原菌转录组和单细胞研究

4.1 单细胞研究的必要性和需要注意的问题

4.2 病原菌在压力条件下，单细胞的基因表达和调控

5、从微生物基因组学的角度理解病原菌致病性

5.1 致病菌的基因组特征和进化

5.2 微生物群落对致病菌的控制作用

5.3 环境因素诱导基因表达对致病性的影响

一、高通量时代的宏基因组学研究

1.应用于宏基因组学研究的 NGS 平台

    1.1Roche/454 GS FLX Titanium  1.2HiSeq 2000   1.3PacBio RSII

2. 实验流程

    2.1实验设计

    2.1.1 Amplicon-based: 细菌 16S rRNA，古菌 16S rRNA，真菌 ITS， 真菌 18S

    2.1.2Whole meta-genome or whole meta-transcriptome

    2.2 建议测序量

    2.3样本采集流程，水体、粪便、肠道内容物、土壤、物体表面、口腔

3. 生物信息学分析结果解析

    3.1测序结果评估，数据统计、OUT 聚类、稀释性曲线（Rarefaction curve），指数分析（Alpha-diversity）、OUT 分类学分析（Taxonomy）

 3.2群落结构及丰度分析：Shannon index 曲线、Rank_abundance 曲线、样本群落组成 分析、样品 OUT 分布 Venn 图、Heatmap 图、PCR 主成分分析

    3.3分类学和进行关系分析：系统发生进化树、UniFraction PCoA、UnifracTree、NMDS、 RDA/CCA

4  生物信息学数据分析工具

    4.1序列质量控制（quality control）: fastqc

    4.2序列组装（Metagenomic assembly tool）: MetaVelvet; Meta-IDBA; Genovo; Bambus 2

    4.3Short read alignment and mapping to reference genome: Bowtie; BWA; SOAP3; mrsFAST

    4.4多样性分析（Microbial diversity analysis）: MLST; Axiome; PHACGS

    4.5功能注释（Functional annotation）: RAMMCAP

    4.6基因注释（ Gene annotation/gene calling ） : FragGeneScan; MetaGeneMark; MetaGeneAnnotator

    4.7聚类（Binning）: TETRA; MetaCluster; Phymm

    4.8一站式服务器（Automated platforms/servers for comparative and functional analysis）: MG-RAST; MEGAN 4; CAMERA; GALAXY

5  宏基因组勘探（Prospecting metagenomes）:

5.1Substrate induced gene expression (SIGEX)

5.2Metabolite regulated expression (METREX)

    5.3Product induced gene expression (PIGEX)

6  案例分析，大型宏基因组项目

6.1Human microbiome 

    6.2 Earth Microbiome