QIIME 2教程. 09数据导入Importing data(2020.11)

QIIME 2用户文档. 9数据导入

Importing data

原文地址：https://docs.qiime2.org/2020.11/tutorials/importing/

为了使用QIIME 2，输入数据必须存储在QIIME 2对象（即qza文件）中。这是实现支持分布式和自动来源跟踪、以及语义类型验证和数据格式之间的转换所必须（有关QIIME 2对象的更多详细信息，请参阅《1简介和安装》中核心概念部分）。本教程演示如何将各种数据格式导入到QIIME 2对象中，以便使用QIIME 2开展分析。

注：本教程并没有描述QIIME 2中当前支持的所有数据格式。这是一项正在进行的工作，描述了一些最常用的可用数据格式。我们还积极支持其他数据格式。如果您需要导入的数据格式不在这里介绍，请发到QIIME 2论坛寻求帮助。

导入通常与初始化数据一起进行（例如，从测序仪获取的原始序列），但也可以在分析流程的任何步骤中执行导入。例如，如果合作者向您提供.biom格式的特征表，您可以将其导入到QIIME 2对象中，以执行对特征表进行操作的“下游”统计分析。

可以使用任何QIIME 2接口完成导入。本教程将重点介绍使用QIIME 2命令行界面（q2cli）使用qiime tools import方法导入数据。下面的每一节简要描述了一种数据格式，提供了下载示例数据的命令，并演示了如何将数据导入到QIIME 2对象中。

启动工作环境并创建工作目录

# 定义工作目录变量，方便以后多次使用
wd=~/github/QIIME2ChineseManual/2020.11
mkdir -p $wd
# 进入工作目录，是不是很简介，这样无论你在什么位置就可以快速回到项目文件夹
cd $wd

# 方法1. 进入QIIME 2 conda工作环境
conda activate qiime2-2020.11
# 这时我们的命令行前面出现 (qiime2-2020.11) 表示成功进入工作环境

# 方法2. conda版本较老用户，使用source进入QIIME 2
source activate qiime2-2020.11

# 方法3. 如果是docker安装的请运行如下命令，默认加载当前目录至/data目录
docker run --rm -v $(pwd):/data --name=qiime -it qiime2/core:2020.11

# 创建本节学习目录
mkdir importing
cd importing

导入带质量值的FASTQ测序数据

Sequence data with sequence quality information (i.e. FASTQ)

使用QIIME 2，可以导入不同类型的fastq数据：

  • 采用地球微生物组计划(EMP)标准方法产生的FASTQ格式数据

  • CASAVA 1.8多样本混合格式的FASTQ数据

  • 任何其他类型的fastq数据

EMP标准混样单端数据

“EMP protocol” multiplexed single-end fastq

此类数据标准包括两个文件，扩展名均为fastq.gz，

  1. 一个是barcode文件，

  2. 另一个是样品混样测序数据文件。

此部分的数据己经在《4人体各部位微生物组分析》中下载过，可直接链接过来，或使用如下命令下载

# 建样品目录
mkdir -p emp-single-end-sequences

# 方法1. 链接之前第4节中的文件
ln ../moving-pictures/emp-single-end-sequences/*.gz emp-single-end-sequences/

# 方法2. 从头下载
# 下载 barcode文件
wget -c \
-O "emp-single-end-sequences/barcodes.fastq.gz" \
"https://data.qiime2.org/2019.7/tutorials/moving-pictures/emp-single-end-sequences/barcodes.fastq.gz"

# 下载序列文件
wget -c \
-O "emp-single-end-sequences/sequences.fastq.gz" \
"https://data.qiime2.org/2019.7/tutorials/moving-pictures/emp-single-end-sequences/sequences.fastq.gz"

导入EMP单端测序文件命令格式

# 25M，8s
time qiime tools import \
--type EMPSingleEndSequences \
--input-path emp-single-end-sequences \
--output-path emp-single-end-sequences.qza

输出对象：

  • emp-single-end-sequences.qza：导入的EMP单端序列。查看 | 下载

EMP混样双端数据

“EMP protocol” multiplexed paired-end fastq

此类数据标准包括三个文件，扩展名均为fastq.gz，

  1. 一个是fastq.gz的正向序列文件；

  2. 一个是fastq.gz的反向序列文件；

  3. 一个是barcode文件，与序列对应。

此部分的数据己经在 《6沙漠土壤分析Atacama soil》未更新 中下载过，可直接硬链过来，或使用如下命令下载

# 建样品目录
mkdir -p emp-paired-end-sequences

# 方法1. 链接之前第4节中的文件
ln ../atacama/emp-paired-end-sequences/*.gz emp-paired-end-sequences/

# 方法2. 从头下载
# 下载序列正向和反向文件
wget -c \
-O "emp-paired-end-sequences/forward.fastq.gz" \
"https://data.qiime2.org/2020.11/tutorials/atacama-soils/1p/forward.fastq.gz"
wget -c \
-O "emp-paired-end-sequences/reverse.fastq.gz" \
"https://data.qiime2.org/2020.11/tutorials/atacama-soils/1p/reverse.fastq.gz"

# 下载barcode文件
wget -c \
-O "emp-paired-end-sequences/barcodes.fastq.gz" \
"https://data.qiime2.org/2020.11/tutorials/atacama-soils/1p/barcodes.fastq.gz"

导入EMP双端序列为QIIME2对象

# 50M， 11s
time qiime tools import \
--type EMPPairedEndSequences \
--input-path emp-paired-end-sequences \
--output-path emp-paired-end-sequences.qza

输出对象：

  • emp-paired-end-sequences.qza：导入的EMP单端序列。查看 | 下载

Casava1.8单端混样数据

Casava 1.8 single-end demultiplexed fastq

格式描述
在Casava 1.8单样本（单端）的格式中，有一个fastq.gz文件的包含每个样品的单端序列。样品文件名包括标识符，看起来像L2S357_15_L001_R1_001.fastq.gz。文件名中下划线分隔的区域代表的意义如下：

  1. 在样品编号；

  2. 标签barcode序列或编号；

  3. lane编号；

  4. 序列方向（如仅有R1是由于单端序列）

  5. 子集编号。

下载并解压示例数据

# 20M
wget -c https://data.qiime2.org/2020.11/tutorials/importing/casava-18-single-end-demultiplexed.zip

unzip -q casava-18-single-end-demultiplexed.zip

导入数据，因为样品名包括在文件名中，可直接导入

# 20M, 6s
time qiime tools import \
--type 'SampleData[SequencesWithQuality]' \
--input-path casava-18-single-end-demultiplexed \
--input-format CasavaOneEightSingleLanePerSampleDirFmt \
--output-path demux-single-end.qza

输出对象：

  • demux-single-end.qza：导入的EMP单端序列。查看 | 下载

Casava 1.8双端拆分后数据

Casava 1.8 paired-end demultiplexed fastq

格式同上面单端，只是每个样本有一对文件。R1和R2代表正向和反向测序结果。

下载并解压示例数据

# 9.3 M
wget -c https://data.qiime2.org/2020.11/tutorials/importing/casava-18-paired-end-demultiplexed.zip

unzip -q casava-18-paired-end-demultiplexed.zip

导入数据，因为样品名包括在文件名中，可直接导入

# 9M, 6s
time qiime tools import \
--type 'SampleData[PairedEndSequencesWithQuality]' \
--input-path casava-18-paired-end-demultiplexed \
--input-format CasavaOneEightSingleLanePerSampleDirFmt \
--output-path demux-paired-end.qza

输出对象：

  • demux-paired-end.qza：导入的EMP单端序列。查看 | 下载

Fastq样品文件清单格式

“Fastq manifest” formats

划重点，这应该是普通用户最常用的格式。而且导入方式也有更新，请以最新版为准

如果你不是EMP或CASAVA格式的数据，则需要先创建一个“清单文件（“manifest file）”，然后使用qiime tools import命令，手动将数据导入到QIIME 2。

格式说明

首先，您将创建一个名为“清单文件”的文本文件，它将示例标识符映射到fastq.gz或fastq的绝对文件路径(absolute filepaths)#Absolute_and_relative_paths)，其中包含示例的序列和质量数据（即，这些是fastq文件）。清单文件还指示每个fastq.gz或fastq文件中的读取方向。清单文件通常由您创建，它被设计为一种简单的格式，不会拆分好的fastq.gz/fastq文件的命名设置限制，因为这些文件没有广泛使用的命名约定。您可以随意调用清单文件。同时，清单文件也是元数据格式兼容的，因此你可以清单文件作为样本元数据(Sample Metadata)的起始。

清单文件是制表符分隔（即.tsv）的文本文件。每行的第一个字段是样本名，第二个字段是绝对文件路径，第三个字段可选的反应序列文件路径。此格式与QIIME 2元数据格式]兼容。

fastq.gz文件位置的绝对文件路径可以包含环境变量（例如例如$HOME或$PWD）。下面的示例说明了一个简单的fastq清单文件，用于两个示例的双端数据。

sample-id forward-absolute-filepath reverse-absolute-filepath
sample-1 $PWD/some/filepath/sample0_R1.fastq.gz $PWD/some/filepath/sample1_R2.fastq.gz
sample-2 $PWD/some/filepath/sample2_R1.fastq.gz $PWD/some/filepath/sample2_R2.fastq.gz
sample-3 $PWD/some/filepath/sample3_R1.fastq.gz $PWD/some/filepath/sample3_R2.fastq.gz
sample-4 $PWD/some/filepath/sample4_R1.fastq.gz $PWD/some/filepath/sample4_R2.fastq.gz

在文件清单中，fastq.gq文件绝对路径必须准确，下面的示例说明了一个示例的fastq单端数据的清单文件。

sample-id absolute-filepath
sample-1 $PWD/some/filepath/sample1_R1.fastq
sample-2 $PWD/some/filepath/sample2_R1.fastq

FastQ数据有四种常用格式变体，导入时必须将其指定为QIIME 2的类型。我们提供其中两种导入的示例：SingleEndFastqManifestPhred33V2和PairedEndFastqManifestPhred64V2，因为他们是相似的

SingleEndFastqManifestPhred33V2

质量值33类型的单端数据

注：V2是为了区别于旧版csv清单文件格式的导入。建议以新教程为准，更合理。

在这个fastq清单格式的变体中，读取方向必须都是正向或反向的。此格式假定用于所有fastq.gz/fastq文件中位置质量分数的偏移量为33(注：质量值多为大写字母)。

# 下载fastq单双端样本压缩包zip文件，和文件清单文件mainfest
wget -c https://data.qiime2.org/2020.11/tutorials/importing/se-33.zip
wget -c https://data.qiime2.org/2020.11/tutorials/importing/se-33-manifest
unzip -q se-33.zip

导入质量值不同编码的两类文件Phred33/64 (一般Phred33比较常见，只有非常老的数据才有Phred64格式或测序公司非正常设置的结果，建议转换成了这个主流格式)

# 导入Phred33格式单端测序结果
qiime tools import \
--type 'SampleData[SequencesWithQuality]' \
--input-path se-33-manifest \
--output-path single-end-demux.qza \
--input-format SingleEndFastqManifestPhred33V2

输出对象：

  • single-end-demux.qza：导入标准fastq单端输入文件。查看 | 下载

SingleEndFastqManifestPhred64V2

质量值64类型的单端数据

在这个fastq清单格式的变体中，读取方向必须都是正向或反向的。此格式假定用于所有fastq.gz/fastq文件中位置质量分数的分段偏移量为64。在导入过程中，QIIME 2会将phred 64编码的质量分数转换为phred 33编码的质量分数。这种转换将很慢，但只会发生一次(非主流，很多软件如usearch都不支持，外部可以使用fastp、vsearch等程序转换，QIIME2会自动转换后再进行分析，查看文件质量值多为小写字母的为64类型)。

PairedEndFastqManifestPhred33V2

质量值33类型的双端数据，划重点，此类型最为常用

在这种fastq文件清单格式的变体中，每个样本ID必须有正向和反向读取fastq.gz/fastq文件。此格式假定用于所有fastq.gz/fastq文件中位置质量分数的分段偏移量为33。

PairedEndFastqManifestPhred64V2

质量值64类型的双端数据

在这种fastq文件清单格式的变体中，每个样本ID必须有正向和反向读取fastq.gz/fastq文件。此格式假定用于所有fastq.gz/fastq文件中位置质量分数的分段偏移量为64。在导入过程中，QIIME 2会将phred 64编码的质量分数转换为phred 33编码的质量分数。这种转换将很慢，但只会发生一次。

wget -c https://data.qiime2.org/2020.11/tutorials/importing/pe-64.zip
wget -c https://data.qiime2.org/2020.11/tutorials/importing/pe-64-manifest
unzip -q pe-64.zip

# 4s
time qiime tools import \
--type 'SampleData[PairedEndSequencesWithQuality]' \
--input-path pe-64-manifest \
--output-path paired-end-demux.qza \
--input-format PairedEndFastqManifestPhred64V2

  • paired-end-demux.qza：导入标准fastq单端输入文件。查看 | 下载

fasta格式序列

Sequences without quality information (i.e. FASTA)

QIIME 2目前支持导入QIIME 1 seqs.fna文件格式，该格式由一个fasta文件组成，每条记录只有两行：header和sequence。每个序列必须正好一行，不能拆分多行。每条序列的ID必须遵循格式_的要求。是序列所属样本的标识符，是其样本中序列的标识符。

在OTU聚类教程中可以找到导入和去冗余此类数据的示例。

目前不支持其他fasta格式，如具有不同格式序列名的fasta文件或按样本分离的fasta文件（即每个样本一个fasta文件）。

代表性序列

Per-feature unaligned sequence data (i.e., representative FASTA sequences)

格式说明

未对齐的序列数据包含未对齐的DNA序列（即不包含-或.）的fasta格式文件）。序列可能包含未知的核苷酸特征，如N，但某些QIIME 2功能不支持这类字符。有关fasta格式的更多信息，请参阅scikit bio fasta格式说明。

获取示例数据

wget -c https://data.qiime2.org/2020.11/tutorials/importing/sequences.fna

导入数据

qiime tools import \
--input-path sequences.fna \
--output-path sequences.qza \
--type 'FeatureData[Sequence]'

输出对象：

  • sequences.qza：导入标准fastq单端输入文件。查看 | 下载

对齐的fasta格式文件

Per-feature aligned sequence data (i.e., aligned representative FASTA sequences)

格式说明

对齐序列数据是从一个fasta格式的文件中导入的，该文件包含相互对齐的DNA序列。所有对齐序列的长度必须完全相同。序列可能包含未知的核苷酸特征，如N，但某些QIIME 2功能不支持这类字符。有关fasta格式的更多信息，请参阅scikit bio fasta格式说明。

获取示例数据

wget -c https://data.qiime2.org/2020.11/tutorials/importing/aligned-sequences.fna

可能有的人不了解对齐的fasta格式，如下：有-字符，且等长

>New.CleanUp.ReferenceOTU0 K3.H_3016
-CTGGACCGTGTCTCAGTT-CCAGTGTGGCTGATCATCCT---------CTCAGACCAGC
TACCGATCGTCGCC-TTGGTGGG-CTCTTA-CCC-C-GCCAACTAGCTAATCGGGCATCG
-G-CTCATTC-AATCGCGCAAGGTCCG-----AA----------------G-ATC-CCCT
>New.CleanUp.ReferenceOTU1 K3.Z_32919
-CTGGACCGTGTCTCAGTT-CCAGTGTGGCCGTTCATCCT---------CTCAGACCGGC
TACTGATCGTTGGT-TTGGTGGG-CCGTTA-CCC-C-ACCAACTGCCTAATCAGACGCAA
-A-CCCCTCT-TCAGGCGATAGCTTACAGGTAGAGGCTA-------------CCC-TTTC

导入数据

qiime tools import \
--input-path aligned-sequences.fna \
--output-path aligned-sequences.qza \
--type 'FeatureData[AlignedSequence]'

输出对象：

  • aligned-sequences.qza：对齐的fasta序列。查看 | 下载

特征表 Feature table data

你可以导入预处理的特征进入QIIME 2分析

BIOM v1.0.0

关于BIOM格式说明，详见 《BIOM：生物观测矩阵——微生物组数据通用数据格式》，或BIOM v1.0.0 format specification英文格式说明。

下载数据并导入为QIIME2的qza格式

wget -c https://data.qiime2.org/2020.11/tutorials/importing/feature-table-v100.biom

time qiime tools import \
--input-path feature-table-v100.biom \
--type 'FeatureTable[Frequency]' \
--input-format BIOMV100Format \
--output-path feature-table-1.qza

输出对象：

  • feature-table-1.qza：导入特征表。查看 | 下载

BIOM v2.1.0

BIOM v2.1.0 格式详细信息

wget -c https://data.qiime2.org/2020.11/tutorials/importing/feature-table-v210.biom

qiime tools import \
--input-path feature-table-v210.biom \
--type 'FeatureTable[Frequency]' \
--input-format BIOMV210Format \
--output-path feature-table-2.qza

输出对象：

  • feature-table-2.qza：导入的特征表。查看 | 下载

系统发育树

Phylogenetic trees

通常为newick格式。详细说明见scikit-bio newick格式描述

wget -c https://data.qiime2.org/2020.11/tutorials/importing/unrooted-tree.tre

qiime tools import \
--input-path unrooted-tree.tre \
--output-path unrooted-tree.qza \
--type 'Phylogeny[Unrooted]'

输出对象：

  • unrooted-tree.qza：导入的无根树文件。查看 |

  • 下载

其它数据类型

Other data types

QIIME2支持多达58种数据格式，可用如下命令查看

qiime tools import \
--show-importable-formats

支持的69种格式如下：

  • AlignedDNAFASTAFormat

  • AlignedDNASequencesDirectoryFormat

  • AlphaDiversityDirectoryFormat

  • AlphaDiversityFormat

  • BIOMV100DirFmt

  • BIOMV100Format

  • BIOMV210DirFmt

  • BIOMV210Format

  • BooleanSeriesDirectoryFormat

  • BooleanSeriesFormat

  • Bowtie2IndexDirFmt

  • CasavaOneEightLanelessPerSampleDirFmt

  • CasavaOneEightSingleLanePerSampleDirFmt

  • DADA2StatsDirFmt

  • DADA2StatsFormat

  • DNAFASTAFormat

  • DNASequencesDirectoryFormat

  • DeblurStatsDirFmt

  • DeblurStatsFmt

  • DifferentialDirectoryFormat

  • DifferentialFormat

  • DistanceMatrixDirectoryFormat

  • EMPPairedEndCasavaDirFmt

  • EMPPairedEndDirFmt

  • EMPSingleEndCasavaDirFmt

  • EMPSingleEndDirFmt

  • ErrorCorrectionDetailsDirFmt

  • FastqGzFormat

  • FirstDifferencesDirectoryFormat

  • FirstDifferencesFormat

  • HeaderlessTSVTaxonomyDirectoryFormat

  • HeaderlessTSVTaxonomyFormat

  • ImportanceDirectoryFormat

  • ImportanceFormat

  • LSMatFormat

  • MultiplexedPairedEndBarcodeInSequenceDirFmt

  • MultiplexedSingleEndBarcodeInSequenceDirFmt

  • NewickDirectoryFormat

  • NewickFormat

  • OrdinationDirectoryFormat

  • OrdinationFormat

  • PairedDNASequencesDirectoryFormat

  • PairedEndFastqManifestPhred33

  • PairedEndFastqManifestPhred33V2

  • PairedEndFastqManifestPhred64

  • PairedEndFastqManifestPhred64V2

  • PlacementsDirFmt

  • PlacementsFormat

  • PredictionsDirectoryFormat

  • PredictionsFormat

  • ProbabilitiesDirectoryFormat

  • ProbabilitiesFormat

  • QIIME1DemuxDirFmt

  • QIIME1DemuxFormat

  • QualityFilterStatsDirFmt

  • QualityFilterStatsFmt

  • SampleEstimatorDirFmt

  • SeppReferenceDirFmt

  • SingleEndFastqManifestPhred33

  • SingleEndFastqManifestPhred33V2

  • SingleEndFastqManifestPhred64

  • SingleEndFastqManifestPhred64V2

  • SingleLanePerSamplePairedEndFastqDirFmt

  • SingleLanePerSampleSingleEndFastqDirFmt

  • TSVTaxonomyDirectoryFormat

  • TSVTaxonomyFormat

  • TaxonomicClassiferTemporaryPickleDirFmt

  • UchimeStatsDirFmt

  • UchimeStatsFmt

可导入的文件类型有哪些呢？

qiime tools import \
--show-importable-types

也有多达44种：

  • Bowtie2Index

  • DeblurStats

  • DistanceMatrix

  • EMPPairedEndSequences

  • EMPSingleEndSequences

  • ErrorCorrectionDetails

  • FeatureData[AlignedSequence]

  • FeatureData[Differential]

  • FeatureData[Importance]

  • FeatureData[PairedEndSequence]

  • FeatureData[Sequence]

  • FeatureData[Taxonomy]

  • FeatureTable[Balance]

  • FeatureTable[Composition]

  • FeatureTable[Design]

  • FeatureTable[Frequency]

  • FeatureTable[PercentileNormalized]

  • FeatureTable[PresenceAbsence]

  • FeatureTable[RelativeFrequency]

  • Hierarchy

  • MultiplexedPairedEndBarcodeInSequence

  • MultiplexedSingleEndBarcodeInSequence

  • PCoAResults

  • Phylogeny[Rooted]

  • Phylogeny[Unrooted]

  • Placements

  • QualityFilterStats

  • RawSequences

  • SampleData[AlphaDiversity]

  • SampleData[BooleanSeries]

  • SampleData[ClassifierPredictions]

  • SampleData[DADA2Stats]

  • SampleData[FirstDifferences]

  • SampleData[JoinedSequencesWithQuality]

  • SampleData[PairedEndSequencesWithQuality]

  • SampleData[Probabilities]

  • SampleData[RegressorPredictions]

  • SampleData[SequencesWithQuality]

  • SampleData[Sequences]

  • SampleEstimator[Classifier]

  • SampleEstimator[Regressor]

  • SeppReferenceDatabase

  • TaxonomicClassifier

  • UchimeStats

不幸的是，目前没有文档详细说明可以将哪些数据格式导入为哪种QIIME 2数据类型，但是希望这些格式和类型的名称应该是不言自明的，足以弄清楚。如有任何疑问，请发布至QIIME 2论坛寻求帮助！

Reference

https://docs.qiime2.org/2020.11/

Evan Bolyen, Jai Ram Rideout, Matthew R. Dillon, Nicholas A. Bokulich, Christian C. Abnet, Gabriel A. Al-Ghalith, Harriet Alexander, Eric J. Alm, Manimozhiyan Arumugam, Francesco Asnicar, Yang Bai, Jordan E. Bisanz, Kyle Bittinger, Asker Brejnrod, Colin J. Brislawn, C. Titus Brown, Benjamin J. Callahan, Andrés Mauricio Caraballo-Rodríguez, John Chase, Emily K. Cope, Ricardo Da Silva, Christian Diener, Pieter C. Dorrestein, Gavin M. Douglas, Daniel M. Durall, Claire Duvallet, Christian F. Edwardson, Madeleine Ernst, Mehrbod Estaki, Jennifer Fouquier, Julia M. Gauglitz, Sean M. Gibbons, Deanna L. Gibson, Antonio Gonzalez, Kestrel Gorlick, Jiarong Guo, Benjamin Hillmann, Susan Holmes, Hannes Holste, Curtis Huttenhower, Gavin A. Huttley, Stefan Janssen, Alan K. Jarmusch, Lingjing Jiang, Benjamin D. Kaehler, Kyo Bin Kang, Christopher R. Keefe, Paul Keim, Scott T. Kelley, Dan Knights, Irina Koester, Tomasz Kosciolek, Jorden Kreps, Morgan G. I. Langille, Joslynn Lee, Ruth Ley, Yong-Xin Liu, Erikka Loftfield, Catherine Lozupone, Massoud Maher, Clarisse Marotz, Bryan D. Martin, Daniel McDonald, Lauren J. McIver, Alexey V. Melnik, Jessica L. Metcalf, Sydney C. Morgan, Jamie T. Morton, Ahmad Turan Naimey, Jose A. Navas-Molina, Louis Felix Nothias, Stephanie B. Orchanian, Talima Pearson, Samuel L. Peoples, Daniel Petras, Mary Lai Preuss, Elmar Pruesse, Lasse Buur Rasmussen, Adam Rivers, Michael S. Robeson, Patrick Rosenthal, Nicola Segata, Michael Shaffer, Arron Shiffer, Rashmi Sinha, Se Jin Song, John R. Spear, Austin D. Swafford, Luke R. Thompson, Pedro J. Torres, Pauline Trinh, Anupriya Tripathi, Peter J. Turnbaugh, Sabah Ul-Hasan, Justin J. J. van der Hooft, Fernando Vargas, Yoshiki Vázquez-Baeza, Emily Vogtmann, Max von Hippel, William Walters, Yunhu Wan, Mingxun Wang, Jonathan Warren, Kyle C. Weber, Charles H. D. Williamson, Amy D. Willis, Zhenjiang Zech Xu, Jesse R. Zaneveld, Yilong Zhang, Qiyun Zhu, Rob Knight & J. Gregory Caporaso#. Reproducible, interactive, scalable and extensible microbiome data science using QIIME 2. Nature Biotechnology. 2019, 37: 852-857. doi:10.1038/s41587-019-0209-9

译者简介

刘永鑫，博士，中科院青促会会员，QIIME 2项目参与人。2008年毕业于东北农业大学微生物学专业，2014年于中国科学院大学获生物信息学博士，2016年遗传学博士后出站留所工作，任工程师。目前主要研究方向为宏基因组数据分析。目前在Science、Nature Biotechnology、Protein & Cell、Current Opinion in Microbiology等杂志发表论文30余篇，被引2千余次。2017年7月创办“宏基因组”公众号，目前分享宏基因组、扩增子原创文章2400余篇，代表作有《扩增子图表解读、分析流程和统计绘图三部曲(21篇)》、 《微生物组实验手册》、《微生物组数据分析》等，关注人数11万+，累计阅读2100万+。

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