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授课题目

授课内容

第一天

宏基因学研究的发展和挑战

1、宏基因组研究的发展历史
2、典型的宏基因组研究及应用
3、两种宏基因组研究的策略
4、宏基因组数据分析中的挑战
5、数据分析过程中的编程简介

QIIME在宏基因组分析中的应用（上机操作）

1．linux常用命令使用和上机操作
2、单样品物种多样性分析
A）序列聚类OTUs（Operational Taxonomic Units）
B）测序深度判定（Rarefaction Curve）
C）物种多样性及丰度分析（Relative Abundances）
3、多样品物种多样性分析，包括以下内容：
A）多样品OTUs比较（OUT Heatmap、Venn图）
B）多样品相似度比对（UPGMA 聚类分析）
C）多样品群落构成比较分析（柱状图）
D）Weighted PCA（Principal Component Analysis）分析
E）Unweighted PCA分析
F）组间差异显著性分析

第二天上午

基于shotgun测序的宏基因组数据分析技术

一、WGS测序分析的一般流程
1 流程概览
2 文库构建和测序方式选择
3 质量控制和污染序列去除
4 序列整合和分选
5 NR-BLAST和MEGAN分析
6 序列拼接和基因预测注释
7 循环处理
二、经常使用的数据资源和工具（重点）
1 NR/MG-RAST和reference
2 RAPSearch和alignment
3 MEGAN和classification
4 SOAP-denovo和assembly
5 BWA/inGAP和mapping
三、数据统计与结果展示（重点）
1 测序量和拼接效率
2 从比对文件中提取信息
3 物种/功能分类和组成
4 群落结构多样性
5 聚类和相关性
6 其它……
四、WGS测序分析的典型案例
1 人类微生物组计划-HMP
2 地球微生物组计划-EMP
3 反刍动物胃宏基因组
4 环境病毒组和噬菌体
5 从相关案例看WGS的优势
五、一些工具的操作演示（上机）

第二天下午

宏基因组研究的难点：宏基因组拼接\非拼接策略的数据分析

1.宏基因组拼接必要性
2.基因组拼接组装算法原理和流程
3. 宏基因组拼接的特点及难点
4. 基于非拼接的宏基因组研究策略
5.上机操作，演示SOAPdenovo2, MetaIDBA， SPAdes等软件的使用