QIIME中做16srDNA测序数据分析out_tablleBMP.biom文件如何生成？

步骤如下：

1. 在Linux系统中饥岩（或虚拟系统）通过cd命基指令搏肢配进入文件夹（路径）；

2. 用FLASH工具：flash subsample_r1.fq subsample_r2.fq -m 200 -M 280 -o merged

3.提取barcode： extract_barcodes.py -f joined.extendedFrags.fastq -c barcode_single_end --bc1_len 6 -o processed_seqs

4. 割库：split_libraries.py -m mapping.txt -b 10 -l 250 -f merged.extendedFrags.fastq_fasta -o split_library_out

5. OTU分类：pick_otus.py -i split_library_out/chimera_filtered_seqs.fna -o picked_otus/

到这里就可以得到biom文件了

6. 得到分类信息：biom summarize-table -i sorted_otu_table.biom -o seqs_per_sample.txt

1. 稀释性曲线（Rarefaction Curve）采用对测序序列进行随机抽样的方法，以旦档纯抽到的序列数与它们所能代表OTU的数目构建曲线，即稀释性曲线。

当曲线趋于平坦时，说明测序数据量合理，更多的数据量对发现新OTU的边际贡献很小；反之则表明继续测序还可能产生较多新的OTU。

横轴：从某个样模咐品中随机抽取的测序条数；"Label 0.03" 表示该分析是基于OTU 序列差异水平在0.03，即相似度为97% 的水平上进行运算的，客户可以选取其他不同的相似度水平。

纵轴：基于该测序条数能构建的OTU数量。

曲线解读：

? 图1中每条曲线代表一个样品，用不同颜色标记；

? 随测序深度增加，被发现OTU 的数量增加。当曲线趋蠢歼于平缓时表示此时的测序数据量较为合理。

2. Shannon-Wiener 曲线

反映样品中微生物多样性的指数，利用各样品的测序量在不同测序深度时的微生物多样性指数构建曲线，以此反映各样本在不同测序数量时的微生物多样性。

当曲线趋向平坦时，说明测序数据量足够大，可以反映样品中绝大多数的微生物物种信息。

横轴：从某个样品中随机抽取的测序条数。

纵轴：Shannon-Wiener 指数，用来估算群落多样性的高

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