? ? ? ?最近又有一批數(shù)據(jù)要分析株扛，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在的測(cè)序分析軟件更新太快，一時(shí)之間跟不上了诉探，后悔之前沒(méi)有持續(xù)學(xué)習(xí)和做日志的習(xí)慣日熬，現(xiàn)在重新開(kāi)始學(xué)習(xí)。主要是qiime2肾胯、R畫(huà)圖竖席、excell畫(huà)圖以及統(tǒng)計(jì)分析。
今天先記錄一些疑惑敬肚。
（1）picrust2??
picrust1預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性越來(lái)越差是由于輸入文件otu table 需要基于greengene 13.5數(shù)據(jù)庫(kù)得到?closed-reference OTU table毕荐，這個(gè)table長(zhǎng)下面這樣。
picrust2官網(wǎng)上描述是Allow users to predict functions for any 16S sequences. Representative sequences from OTUs or amplicon sequence variants (e.g. DADA2 and deblur output) can be used as input by taking a sequence placement approach艳馒。我看一些大咖的解讀也是sliva 數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì)的結(jié)果也可以用picrust2分析憎亚，但是我看有博主的步驟還是greengene 13.5的close-reference OTU table 輸入，表示納悶弄慰？虽填？？我用的mothur+Vsearch分析的數(shù)據(jù)曹动，數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)該是sliva斋日，得到Otu table和reference fasta,目前還沒(méi)有報(bào)錯(cuò)。
（2）對(duì)擴(kuò)增子測(cè)序分析有了新的認(rèn)識(shí)
重新閱讀了兩篇擴(kuò)增子分析的綜述類(lèi)文章墓陈，對(duì)一些概念恶守，流程由有了進(jìn)一步的認(rèn)識(shí)。
[1]劉永鑫,秦媛,郭曉璇,白洋.微生物組數(shù)據(jù)分析方法與應(yīng)用[J].遺傳,2019,41(09):845-862.DOI:10.16288/j.yczz.19-222.
“16S擴(kuò)增子分析中常用軟件及數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用現(xiàn)狀”?楊瀟瀛贡必，張浩林兔港，韓瑩瑩，翁強(qiáng)仔拟，袁崢嶸*
首先衫樊，對(duì)流程清晰以后各個(gè)平臺(tái)之間就能切換交互起來(lái)；
其次利花，之前看到一些新的包或者軟件一直很焦慮也很好奇科侈，想用就不知道能不能適用，能不能錦上添花炒事，現(xiàn)在大多能分出那些可以拓展用到擴(kuò)增子上臀栈。
（3）一些代碼到簡(jiǎn)書(shū)上形成可復(fù)制的code，用設(shè)置--默認(rèn)編輯器--MarkDown編輯器 再配合tab鍵上的點(diǎn)符號(hào)挠乳。
```r
qiime + R
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