本篇內容介紹了“qiime2怎么使用”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

qiime2 vsearch OTU pip 整理

###方法1.DADA2featuretable雙端合并，去除嵌合體，截去接頭序列降噪生成featuretable一步完成
cd$workdir
mkdirdada2

echodada2start
date
cddada2
	
	qiimedada2denoise-paired\
	--i-demultiplexed-seqs$workdir/demux.qza\
	--p-n-threads1\
	--p-trim-left-f29--p-trim-left-r18\
	--p-trunc-len-f0--p-trunc-len-r0\
	--o-tabledada2-table_biom.qza\
	--o-representative-sequencesdada2-repset-seqs.qza\
	--o-denoising-statsdenoising-stats.qza

echodada2end
date

###方法2.外部導入特征表和代表序列(常用)
cd$workdir
mkdirimport_table
cdimport_table
#上傳我們生成的OTU表otu_table.txt和代表序列rep_set.fa
#轉換文本為Biom1.0，注意biom--version2.1.5/8可以，2.1.7報錯
qiimetoolsimport--input-path$workdir/otu_table.biom\
--type'FeatureTable[Frequency]'--input-formatBIOMV100Format\
--output-pathtable_biom.qza

qiimetoolsimport--input-path$workdir/otus.fa\
--type'FeatureData[Sequence]'\
--output-pathrepset-seqs.qza

###方法3.deblurfeaturetabledeblur只能輸入合并好的序列，速度比dada2快
#因此先做序列處理，去除引物，合并，過濾低質量等等
#Trimampliconprimers去除引物序列#341f#806r
qiimecutadapttrim-paired\
--i-demultiplexed-sequences$workdir/1.import_data/demux.qza\
--p-cores4\
--p-no-indels\
--p-front-fCCTAYGGGRBGCASCAG\
--p-front-rGGACTACNNGGGTATCTAAT\
--o-trimmed-sequencesprimer-trimmed-demux.qza

#Summarisethereads查看結果
qiimedemuxsummarize\
--i-dataprimer-trimmed-demux.qza\
--o-visualizationprimer-trimmed-demux.qzv\


#雙端合并

qiimevsearchjoin-pairs\
--i-demultiplexed-seqsprimer-trimmed-demux.qza\
--p-threads4\
--o-joined-sequencesdemux-joined.qza
#查看合并結果
qiimedemuxsummarize\
--i-datademux-joined.qza\
--o-visualizationdemux-joined.qzv

#質控過濾數據
qiimequality-filterq-score\
--i-demuxdemux-joined.qza\
--o-filtered-sequencesdemux-joined-filtered.qza\
--o-filter-statsdemux-joined-filter-stats.qza
qiimemetadatatabulate--m-input-filedemux-joined-filter-stats.qza\
--o-visualizationdemux-joined-filter-stats.qzv

#生產featuretable自帶去除嵌合體
#deblur在denoising時需要輸入整齊一樣長度的序列，所以需要trim成相同的長度。這里需要用到前面joinsummary里我們記下來的join起來的質量有保障的序列大概有多長的數值。D#eblur的開發者們建議設置一個質量分數開始迅速下降的長度（recommendsettingthisvaluetoalengthwherethemedianqualityscorebeginstodroptoolow）。于#是本例中--p-trim-length為240。
qiimedeblurdenoise-16S\
--i-demultiplexed-seqsdemux-joined-filtered.qza\
--p-trim-length240\
--p-sample-stats\
--p-jobs-to-start2\
--p-min-reads1\
--o-representative-sequencesrep-seqs.qza\
--o-tablefeature-table.qza\
--o-statsdeblur-stats.qza

#結果可視化
qiimefeature-tablesummarize\
--i-tablefeature-table.qza\
--o-visualizationfeature-table.qzv

qiimedeblurvisualize-stats\
--i-deblur-statsdeblur-stats.qza\
--o-visualizationdeblur-stats.qzv

###方法4.q2vsearchotu
echovsearchstart
date
cd$workdir
mkdirvsearch
cdvsearch
qiimevsearchdereplicate-sequences\
--i-sequences$workdir/deblur/demux-joined-filtered.qza\
--o-dereplicated-tabletable.qza\
--o-dereplicated-sequencesrep-seqs.qza
echovsearchdenovostart
date
#denovopickotu
qiimevsearchcluster-features-de-novo\
--i-tabletable.qza\
--i-sequencesrep-seqs.qza\
--p-perc-identity0.99\
--o-clustered-tabletable-dn-99.qza\
--o-clustered-sequencesrep-seqs-dn-99.qza
echovsearchclosestart
date
#closereference
qiimevsearchcluster-features-closed-reference\
--i-tabletable.qza\
--i-sequencesrep-seqs.qza\
--i-reference-sequences85_otus.qza\
--p-perc-identity0.85\
--o-clustered-tabletable-cr-85.qza\
--o-clustered-sequencesrep-seqs-cr-85.qza\
--o-unmatched-sequencesunmatched-cr-85.qza
echovsearchopenstart
date
#openreferenced
qiimevsearchcluster-features-open-reference\
--i-tabletable.qza\
--i-sequencesrep-seqs.qza\
--i-reference-sequences85_otus.qza\
--p-perc-identity0.85\
--o-clustered-tabletable-or-85.qza\
--o-clustered-sequencesrep-seqs-or-85.qza\
--o-new-reference-sequencesnew-ref-seqs-or-85.qza
echovsearchopenend
date
#denovo去除嵌合體
qiimevsearchuchime-denovo\
--i-tableatacama-table.qza\
--i-sequencesatacama-rep-seqs.qza\
--output-diruchime-dn-out

###特征表和代表序列統計
qiimefeature-tablesummarize\
--i-tabletable_biom.qza\
--o-visualizationtable.qzv\
--m-sample-metadata-file$fastmap
qiimefeature-tabletabulate-seqs\
--i-datarepset-seqs.qza\
--o-visualizationrep-seqs.qzv
#下載qzv在線查看，dada2只有1千多個ASV

總結

以上是生活随笔為你收集整理的qiime2怎么使用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。