QIIME提供了3種OTU分類流程赁遗， 分別為de novo, closed-reference 和 open-reference巩那。
De novo OTU picking
pick_de_novo_otus.py 是 De novo OTU 分類方法的主要接口招驴， 主要包括： OTU分類载碌， 物種注釋赞弥， 序列比對 和 構建進化樹冰评。
優(yōu)點：
- 可以對所有reads聚類伐债；
缺點：
- 不支持并行预侯，數據集比較大時運算速度比較慢。
以下情況必須使用 De novo OTU picking:
- 針對需要分類的reads沒有相應的參考序列峰锁，比如說不常使用的marker gene萎馅。
以下情況不能使用 De novo OTU picking:
- 你比較的是非重疊擴增子，比如說16S rRNA的 V2 和 V4 區(qū)域虹蒋。
- 數據集很大糜芳。
Closed-reference OTU picking
pick_closed_reference_otus.py 是 Closed-reference OTU picking 分類方法的主要接口， 比對上的 reads 被聚類到參考序列中魄衅， 沒有比對上的 reads 被扔掉峭竣， 不參與后續(xù)分析。如果參考數據庫中包含物種分類信息晃虫，會自動對OTUs進行物種注釋皆撩。
優(yōu)點：
- 速度快， 因為能夠并行
- 建樹 和 物種注釋 更準確
缺點：
- 不能發(fā)現參考數據庫以外的新物種哲银。你只能關注已知物種的多樣性扛吞。當你基于16S區(qū)域研究人體微生物時， Greengenes數據庫覆蓋了大部分的微生物荆责，你可能只會拋棄掉1-10%的reads滥比；但當你研究未知環(huán)境中的微生物時，可能會拋棄掉50-80%的reads做院。
以下情況必須使用 Closed-reference OTU picking:
- 你比較的是非重疊擴增子盲泛，比如說16S rRNA的 V2 和 V4 區(qū)域濒持。你的參考序列必須覆蓋這兩個區(qū)域。
以下情況不能使用 Closed-reference OTU picking:
- 針對需要分類的reads沒有相應的參考序列查乒，比如說不常使用的marker gene弥喉。
Open-reference OTU picking
pick_open_reference_otus.py是 Open-reference OTU picking 分類方法的主要接口， 比對上的 reads 被聚類到參考序列中玛迄， 沒有比對上的 reads 進行 De novo OTU picking由境。
Open-reference OTU picking 是更好的OTU分類策略。
優(yōu)點：
- 所有reads都可以被聚類
- 速度 （參考數據庫中包括大多數物種時）
缺點：
- 速度 （參考數據庫中不包括大部分物種時）
多步OTU分類
當數據量比較大時蓖议，我們可以采用多步OTU分類策略虏杰，首先使用快速、粗糙的OTU分類方法（比如PrefixSuffix）勒虾， 然后在使用慢的纺阔、準確的OTU聚類方法（比如cdhit）。
具體步驟可以參考Multi-step OTU picking.
