Mothur3进阶_Mothur扩增子基因序列处理_数据比对、聚类及其处理评估

发布网友发布时间：2024-09-30 05:05

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热心网友时间：2024-09-30 08:15

本节教程详述了如何使用Mothur软件处理扩增子基因序列，包括数据库比对、过滤、聚类以及去除嵌合体的详细步骤，并评估处理后的数据质量。

首先，通过pcr.seqs命令定制数据库，针对特定区域（11894-25319）对序列进行比对，设keepdots为false以移除leading和trailing dots。这个过程生成了自定义的比对文件，如'silva.v4.summary'，并显著减小了对齐文件的宽度，提高效率。

接下来，使用rename.file重命名输出文件，并查看其操作效果。经过stability.trim.contigs操作后，文件如'stability.trim.contigs.good.unique.align'和'stability.trim.contigs.good.unique.summary'被创建。为确保所有序列在相同区域重叠，再次运行summary.seqs命令，得到'stability.trim.contigs.good.unique.good.summary'。

使用filter.seqs过滤数据，删除无信息的列，如'-'或'.'，并将结果保存为'stability.filter'和'stability.trim.contigs.good.unique.good.filter.fasta'。对齐长度通过trimming和vertical间距处理后，进一步进行unique.seqs操作。

然后进行数据聚类，使用pre.cluster命令对序列进行预聚类，以去噪并减少差异。经过VSEARCH算法，通过chimera.vsearch识别并剔除嵌合体，生成了如'denovo.vsearch.pick.count_table'等文件。

嵌合体去除和不良品筛选后，使用remove.seqs从fasta文件中删除相关序列，最终得到高质量的序列文件。分类工作通过classify.seqs和Bayes分类器完成，确保了数据的准确性。

评估阶段，通过get.groups提取Mock样本序列，并使用seq.error测量错误率。此外，对数据进行OTU聚类和系统发育分析，以进一步理解和优化数据。

整个处理流程旨在确保数据的准确性和可用性，通过各个步骤的详细输出，您可以跟踪并评估处理效果。通过本篇文章，你将对Mothur软件在扩增子基因序列处理中的应用有深入理解。