微生物组数据分析

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文章数：3篇

微生物组数据分析

刘永鑫+袁军等：如何用好R进行微生物组分析？（综述）

如何从众多R包中选择合适、高效、便捷、易学的工具，是微生物组研究者面临的难题。中国农科院刘永鑫、南京工业大学袁军与团队在Protein & Cell 2023肠道大会微生物组专刊中发表综述文章，系统地梳理了R包在微生物组研究中的应用，为今后开发更好的微生物组工具提供了重要的理论基础和实践参考。本文干货很多，推荐专业人士学习参考。

微生物组数据分析 R包宏基因组可视化

用于微生物组序列组装、分析和存档的MGnify平台更新

MGnify平台（https://www.ebi.ac.uk/metagenomics）可用于微生物组序列组装、分析和存档。近日，欧洲分子生物学实验室在Nucleic Acids Research上发表最新研究，进一步扩展更新了MGnify平台。3年来，MGnify不仅在包含的数据集数量方面有所增长，而且还增加了分析的广度（如对长读长序列的分析），并且在蛋白数据库、API以及web网页端都做了较大的更新，并且用户还直接远程控制服务器分析微生物组数据，便于微生物组分析惠及大众，值得关注。

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Nature子刊：全新的微生物组分析平台QIIME 2正式发布

引用1.7万多次的微生物组分析流程QIIME发布已9年，无法满足当今大数据和可重复分析的要求。2016年发起的全新项目QIIME 2，基于Python3编写，集合了10个国家79家单位的112位作者共同参与，于2019年7月24日在生物技术顶级期刊Nature Biotechnology正式发表。该项目发表不是项目结束，而是刚刚开始，将会以每季度的速度进行大版本更新优化和增加新功能，而且也希望更多的国际同行加入，打造微生物组领域最强大的分析平台和知识库。该项目在发表前已经非正式引用近千次，现在大家可以优雅的引用它了。本月底将发布2019.7版本，年底发布2019.10版本，配套中文文档和视频教程也将在宏基因组公众号陆续更新，详见延伸阅读。

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