微生物菌群分析已成為生命科學(xué)，醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域的重要研究手段,，特別是腦腸軸的發(fā)現(xiàn),，更是將微生物菌群研究推到了一個新的高度。
（一）,、數(shù)據(jù)質(zhì)量控制 主要包括：檢查原始數(shù)據(jù)質(zhì)量，包括測序深度,、序列長度,、測序質(zhì)量等參數(shù)，保證同一分析的數(shù)據(jù)擁有相似的測序參數(shù)，便于后續(xù)指標計算和統(tǒng)計分析。思影將提供各樣品和組間的數(shù)據(jù)質(zhì)量報告,，并為后續(xù)的分析提供合適的建議。 1,、Demultiplexing sequences 根據(jù)已知的引物barcode序列將混樣測序結(jié)果分成不同的樣品,。 2,、DAD2 denoising and quality filtering 去除末端質(zhì)量較差的數(shù)據(jù)并對每個樣品進行降噪，得到每個樣品的特征序列用于進行菌群分類,。 3,、OTU classifier analysis
二,、相關(guān)指標計算及統(tǒng)計 1,、差異OTU數(shù)量及變化規(guī)律：火山圖 
橫軸為相對豐度變化的差異倍數(shù)，縱軸為相對豐度取Log2對數(shù)值,；紅色點為顯著上調(diào)的OTU,，綠色為顯著下調(diào)的OTU，灰色為不顯著變化的OTU,；除上下調(diào)外,，大小代表相對豐度的對數(shù)值，點的形狀代表物種的門分類信息,。
2,、樣本菌群分布和分類進化樹 運用系統(tǒng)發(fā)育樹方法對各個樣本中菌群多樣性進行分析，得到樣品菌群分類進化樹,。 
3,、Alpha多樣性指標：指通過單樣本的多樣性分析反映樣品內(nèi)的微生物群落的豐富度和多樣性。
測序深度指數(shù)（Observed spieces 和Good’s coverage） 菌群多樣性指數(shù)（shannon指數(shù)和simpson指數(shù)） Faith’s Phylogenetic Diversity Jaccard distance（群落差異的定性度量,，即只考慮種類，不考慮豐度）,； Bray-Curtis distance（群落差異的定量度量）,； unweighted UniFrac distance（非加權(quán)UniFrac距離（包含特征之間的系統(tǒng)發(fā)育關(guān)系的群落差異定性度量））； weighted UniFrac distance（加權(quán)UniFrac距離（包含特征之間的系統(tǒng)發(fā)育關(guān)系的群落差異定量度量））,；5,、組間差異分析（OUT（97%）或者ASV（99%））
5.2.2,、NMDS非度量多維尺度分析： 
5.2.3、PCA：基于歐式距離,； 
5.2.4,、PCoA分析：即主坐標分析，也是一種非約束性的數(shù)據(jù)降維分析方法,，可用來研究樣本群落組成的相似性或差異性,，與PCA分析類似；主要區(qū)別在于,，PCA基于歐氏距離,，PCoA基于除歐氏距離以外的其它距離,，通過降維找出影響樣本群落組成差異的潛在主成分。
5.2.5,、菌群與環(huán)境因子相關(guān)性分析：Mantel test分析,，例如：人體微生物區(qū)與某疾病程度的相關(guān)性；不同藥物組合處理疾病后,，微生物組成結(jié)構(gòu)與病情改善之間的相關(guān)性,。
5.2.6、樣本間相關(guān)性分析 
5.2.7,、組間物種豐度熱圖：
5.2.8,、network網(wǎng)絡(luò)分析：
5.2.9、LDA（linear discriminant analysis）差異分析（Lefse分析） Lefse分析：組間菌群差異,，找出各組間差異的微生物種類,。其中顯著差異的logarithmic LDA score設(shè)為2。 目的：尋找與生物學(xué)意義關(guān)聯(lián)的biomarker 分三步：1,、組間屬性豐度比較,；2、樣本間屬性豐度比較,；3,、分組并定義相關(guān)程度
5.2.10、Meta-stats分析：組間群落顯著性差異分析,，根據(jù)得到的群落豐度數(shù)據(jù),，運用嚴格的統(tǒng)計學(xué)方法可以檢測兩組微生物群落中表現(xiàn)出豐度差異的分類，進行稀有頻率數(shù)據(jù)的多重假設(shè)檢驗和假發(fā)現(xiàn)率（FDR）分析可以評估觀察到的差異的顯著性,。分析可選擇門,、綱、目,、科及屬等不同分類學(xué)水平,。 轉(zhuǎn)錄組、16S,、宏基因組等,；只能兩組樣本之間比較（非參數(shù)T檢驗、卡方檢驗）,；分析可以沒有生物學(xué)重復(fù)（卡方檢驗代替分參數(shù)T檢驗） 作用：差異物種分析,；差異功能分析（數(shù)據(jù)不一定符合正態(tài)分布，參數(shù)檢驗不適合）5.2.11,、STAMP分析：可以實現(xiàn)不同平臺下兼容性分析數(shù)據(jù),。 思影可根據(jù)客戶需求,，提供定制化服務(wù),，如腦腸軸分析：與腦影像數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)或功能指標）,、腦電、行為,、量表數(shù)據(jù)的聯(lián)合分析,。
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