前段时间小编为公司搭建扩增子分析流程，在nature communications 发现一篇扩增子分析的文章，文章的题目为：Biodiversity, environmental drivers, and sustainability of the global deep-sea sponge microbiome。文章主要论文为，使用16s扩增子分析，揭示地理距离、化学循环等因素对深海海绵中微生物物多样性的影响。
数据分析方法概述：
样本采集：
文章中涉及样本数据量大，一共采集到海绵样品1077个，海水样品355个，沉积物样品114个，去除数量不合格的样本之后，留下 931 个海绵样本、355 个海水样品和 108 个沉积物样品（总共 1394 个样品）用于后续分析。
测序方法：
作者使用Illumina MiSeq 平台PE300对16s rRNA的V3V4区进行测序。
数据分析:
这篇文章是基于qiime2并使用DADA2进行对原始序列进行聚类和去燥的，作者提供文章的数据分析流程，并且提供完整的数据分析和做图脚本，且配备量完整的分析说明文档，是学习扩增子分析的最佳素材，主要分析流程如下如图所示：
分析说明文档：
https://kathrinbusch.github.io/16S-AmpliconCorePipeline/
参考文献：
Busch, K., Slaby, B.M., Bach, W. et al. Biodiversity, environmental drivers, and sustainability of the global deep-sea sponge microbiome. Nat Commun 13, 5160 (2022). https://doi.org/10.1038/s41467-022-32684-4
好了，今天的推文就给大家介绍到这里，想学扩增子的数据分析的小伙伴可以认真的学习这篇NC文献，相信大家和小编一样，会获得一些小收获对。
