2010年發(fā)表于Nature Methods的QIIME[發(fā)音同chime]是微生物組領(lǐng)域最廣泛使用的擴(kuò)增子數(shù)據(jù)分析流程，截止2019年7月25日，Google Scholar統(tǒng)計(jì)引用15,831次。隨著近年來(lái)測(cè)序通量的提高和超大規(guī)模研究的開(kāi)展，其軟件架構(gòu)己法滿(mǎn)足未來(lái)微生物組大數(shù)據(jù)和可重復(fù)分析的要求。

為滿(mǎn)足大數(shù)據(jù)和可重復(fù)分析的需求，由QIIME項(xiàng)目第一作者Gregory Caporaso教授領(lǐng)銜于2016年開(kāi)始編寫(xiě)全新的微生物組分析平臺(tái)——QIIME 2，于2018年正式接檔QIIME。文章2018年10月24日發(fā)布于Peer J預(yù)印本服務(wù)器，2019年7月24日正式發(fā)表于Nature Biotechnology雜志，今天一起來(lái)了解一下關(guān)于QIIME2的最新消息吧！

可重復(fù)、可交互、適用范圍廣和可擴(kuò)展的微生物組數(shù)據(jù)科學(xué)——QIIME 2

Reproducible, interactive, scalable and extensible microbiome data science using QIIME 2

Nature Biotechnology

Published online: 24 July 2019

DOI: https:///10.1038/s41587-019-0209-9

第一作者：Evan Bolyen^1,80, Jai Ram Rideout^1,80, Matthew R. Dillon^1,80, Nicholas A. Bokulich^1,80

通訊作者：J. Gregory Caporaso^1,20* greg.caporaso@nau.edu

作者名單

注：本文共有112位作者，79家單位標(biāo)注，除第一作者(含共同)、通訊作者和Rob Knight除外，其他作者按姓氏字母順序排列。

1. Bolyen, Evan^1,80

2. Rideout, Jai Ram^1,80

3. Dillon, Matthew R.^1,80

4. Bokulich, Nicholas A.^1,80

5. Abnet, Christian C.²

6. Al-Ghalith, Gabriel A.^1,80

7. Alexander, Harriet

8. Alm, Eric J.

9. Arumugam, Manimozhiyan

10. Asnicar, Francesco

11. Bai, Yang (白洋)^10,11,12

12. Bisanz, Jordan E.

13. Bittinger, Kyle

14. Brejnrod, Asker

15. Brislawn, Colin J.

16. Brown, C. Titus

17. Callahan, Benjamin J.

18. Caraballo-Rodríguez, Andrés Mauricio

19. Chase, John

20. Cope, Emily K.

21. Da Silva, Ricardo

22. Diener, Christian

23. Dorrestein, Pieter C.

24. Douglas, Gavin M.

25. Durall, Daniel M.

26. Duvallet, Claire

27. Edwardson, Christian F.

28. Ernst, Madeleine

29. Estaki, Mehrbod

30. Fouquier, Jennifer

31. Gauglitz, Julia M.

32. Gibbons, Sean M.

33. Gibson, Deanna L.

34. Gonzalez, Antonio

35. Gorlick, Kestrel

36. Guo, Jiarong³³

37. Hillmann, Benjamin

38. Holmes, Susan³⁵

39. Holste, Hannes

40. Huttenhower, Curtis^37,38

41. Huttley, Gavin A.

42. Janssen, Stefan

43. Jarmusch, Alan K.

44. Jiang, Lingjing⁴¹

45. Kaehler, Benjamin D.

46. Kang, Kyo Bin

47. Keefe, Christopher R.

48. Keim, Paul

49. Kelley, Scott T.

50. Knights, Dan^34,45

51. Koester, Irina

52. Kosciolek, Tomasz

53. Kreps, Jorden

54. Langille, Morgan G. I.⁴⁸

55. Lee, Joslynn

56. Ley, Ruth^50,51

57. Liu, Yong-Xin (劉永鑫)^10,11

58. Loftfield, Erikka

59. Lozupone, Catherine²⁸

60. Maher, Massoud

61. Marotz, Clarisse

62. Martin, Bryan D.

63. McDonald, Daniel

64. McIver, Lauren J.

65. Melnik, Alexey V.

66. Metcalf, Jessica L.⁵⁴

67. Morgan, Sydney C.

68. Morton, Jamie T.

69. Naimey, Ahmad Turan

70. Navas-Molina, Jose A.

71. Nothias, Louis Felix

72. Orchanian, Stephanie B.

73. Pearson, Talima

74. Peoples, Samuel L.

75. Petras, Daniel

76. Preuss, Mary Lai

77. Pruesse, Elmar

78. Rasmussen, Lasse Buur

79. Rivers, Adam

80. Robeson, Michael S.

81. Rosenthal, Patrick

82. Segata, Nicola

83. Shaffer, Michael

84. Shiffer, Arron

85. Sinha, Rashmi

86. Song, Se Jin

87. Spear, John R.

88. Swafford, Austin D.

89. Thompson, Luke R.

90. Torres, Pedro J.

91. Trinh, Pauline

92. Tripathi, Anupriya

93. Turnbaugh, Peter J.

94. Ul-Hasan, Sabah

95. van der Hooft, Justin J. J.

96. Vargas, Fernando

97. Vázquez-Baeza, Yoshiki

98. Vogtmann, Emily

99. von Hippel, Max

100. Walters, William

101. Wan, Yunhu²

102. Wang, Mingxun¹⁹

103. Warren, Jonathan

104. Weber, Kyle C.

105. Williamson, Charles H. D.

106. Willis, Amy D.

107. Xu, Zhenjiang Zech(徐振江，現(xiàn)南昌大學(xué)教授)³²

108. Zaneveld, Jesse R.

109. Zhang, Yilong⁷⁸

110. Zhu, Qiyun³²

111. Knight, Rob^32,57,79

112. Caporaso, J. Gregory^1,20*

作者單位

共有79家單位標(biāo)注，包括美國(guó)(59)、加拿大(7)、中國(guó)(3)、澳大利亞(2)、丹麥(2)、德國(guó)(2)、韓國(guó)(1)、荷蘭(1)、意大利(1)和英國(guó)(1)，共10個(gè)國(guó)家參與。

1. Center for Applied Microbiome Science, Pathogen and Microbiome Institute, Northern Arizona University, Flagstaff, AZ, USA （美國(guó)亞利桑那州弗拉格斯塔夫，北亞利桑那大學(xué)，病原體和微生物組研究所，應(yīng)用微生物組科學(xué)中心）

   
   Evan Bolyen, Jai Ram Rideout, Matthew R. Dillon, Nicholas A. Bokulich, John Chase, Emily K. Cope, Kestrel Gorlick, Christopher R. Keefe, Paul Keim, Jorden Kreps, Ahmad Turan Naimey, Talima Pearson, Arron Shiffer & J. Gregory Caporaso

2. Metabolic Epidemiology Branch, National Cancer Institute, Rockville, MD, USA （美國(guó)馬里蘭州羅克維爾國(guó)家癌癥研究所代謝流行病學(xué)分會(huì)）

   
   Christian C. Abnet, Erikka Loftfield, Rashmi Sinha, Emily Vogtmann & Yunhu Wan

3. Department of Computer Science and Engineering, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA （美國(guó)明尼蘇達(dá)州明尼蘇達(dá)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系）

   
   Gabriel A. Al-Ghalith

4. Biology Department, Woods Hole Oceanographic Institution, Woods Hole, MA, USA （美國(guó)馬薩諸塞州伍茲霍爾，伍茲霍爾海洋研究所生物系）

   
   Harriet Alexander

5. Department of Population Health and Reproduction, University of California, Davis, Davis, CA, USA（美國(guó)加州大學(xué)戴維斯分校人口健康與生殖系）

   
   Harriet Alexander & C. Titus Brown

6. Department of Biological Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA（美國(guó)麻省理工學(xué)院生物工程系）

   
   Eric J. Alm & Claire Duvallet

7. Center for Microbiome Informatics and Therapeutics, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA（美國(guó)麻省理工學(xué)院微生物組信息學(xué)和治療中心）

   
   Eric J. Alm

8. Novo Nordisk Foundation Center for Basic Metabolic Research, Faculty of Health and Medical Sciences, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark（丹麥哥本哈根哥本哈根大學(xué)健康與醫(yī)學(xué)科學(xué)學(xué)院，諾和諾德基金會(huì)基礎(chǔ)代謝研究中心）

   
   Manimozhiyan Arumugam, Asker Brejnrod & Lasse Buur Rasmussen

9. Centre for Integrative Biology, University of Trento, Trento, Italy（意大利特倫托特蘭托大學(xué)整合生物學(xué)中心）

   
   Francesco Asnicar & Nicola Segata

10. State Key Laboratory of Plant Genomics, Institute of Genetics and Developmental Biology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China （中國(guó)科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所植物基因組學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室）

    
    Yang Bai & Yong-Xin Liu

11. Centre of Excellence for Plant and Microbial Sciences (CEPAMS), Institute of Genetics and Developmental Biology, Chinese Academy of Sciences & John Innes Centre, Beijing, China（中國(guó)科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所，中國(guó)科學(xué)院-英國(guó)約翰英納斯中心植物和微生物科學(xué)聯(lián)合研究中心）

    
    Yang Bai & Yong-Xin Liu

12. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中國(guó)科學(xué)院大學(xué)）

    
    Yang Bai

13. Department of Microbiology and Immunology, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, USA（美國(guó)加州大學(xué)舊金山分校微生物學(xué)和免疫學(xué)系）

    
    Jordan E. Bisanz

14. Division of Gastroenterology and Nutrition, Children’s Hospital of Philadelphia, Philadelphia, PA, USA （美國(guó)賓夕法尼亞州費(fèi)城兒童醫(yī)院消化內(nèi)科和營(yíng)養(yǎng)科）

    
    Kyle Bittinger

15. Hepatology, Children’s Hospital of Philadelphia, Philadelphia, PA, USA（美國(guó)賓夕法尼亞州費(fèi)城，費(fèi)城兒童醫(yī)院，肝病學(xué)）

    
    Kyle Bittinger

16. Earth and Biological Sciences Directorate, Pacific Northwest National Laboratory, Richland, WA, USA（美國(guó)華盛頓州，太平洋西北地區(qū)國(guó)家實(shí)驗(yàn)室，地球和生物科學(xué)理事會(huì)）

    
    Colin J. Brislawn

17. Department of Population Health & Pathobiology, North Carolina State University, Raleigh, NC, USA（美國(guó)北卡羅來(lái)納州立大學(xué)人口健康與病理學(xué)系）

    
    Benjamin J. Callahan

18. Bioinformatics Research Center, North Carolina State University, Raleigh, NC, USA（美國(guó)北卡羅來(lái)納州立大學(xué)生物信息學(xué)研究中心）

    
    Benjamin J. Callahan

19. Collaborative Mass Spectrometry Innovation Center, Skaggs School of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences, University of California San Diego, San Diego, CA, USA（美國(guó)加利福尼亞州圣地亞哥，圣地亞哥分校Skaggs藥學(xué)與藥物科學(xué)學(xué)院協(xié)同質(zhì)譜創(chuàng)新中心）

    
    Andrés Mauricio Caraballo-Rodríguez, Ricardo Da Silva, Pieter C. Dorrestein, Madeleine Ernst, Julia M. Gauglitz, Alan K. Jarmusch, Kyo Bin Kang, Irina Koester, Alexey V. Melnik, Louis Felix Nothias, Daniel Petras, Anupriya Tripathi & Mingxun Wang

20. Department of Biological Sciences, Northern Arizona University, Flagstaff, AZ, USA（美國(guó)北亞利桑那大學(xué)生物科學(xué)系）

    
    Emily K. Cope & J. Gregory Caporaso

21. Institute for Systems Biology, Seattle, WA, USA（美國(guó)華盛頓州西雅圖系統(tǒng)生物學(xué)研究所）

    
    Christian Diener & Sean M. Gibbons

22. Department of Microbiology and Immunology, Dalhousie University, Halifax, Nova Scotia, Canada（加拿大新斯科舍省哈利法克斯，達(dá)爾豪斯大學(xué)微生物學(xué)和免疫學(xué)系）

    
    Gavin M. Douglas

23. Irving K. Barber School of Arts and Sciences, University of British Columbia, Kelowna, British Columbia, Canada（加拿大不列顛哥倫比亞省基洛納市不列顛哥倫比亞大學(xué)歐文K. Barber藝術(shù)與科學(xué)學(xué)院）

    
    Daniel M. Durall

24. A. Watson Armour III Center for Animal Health and Welfare, Aquarium Microbiome Project, John G. Shedd Aquarium, Chicago, IL, USA（美國(guó)伊利諾伊州芝加哥市，John G. Shedd水族館，水族館微生物組計(jì)劃，A. Watson Armour III動(dòng)物健康與福利中心）

    
    Christian F. Edwardson

25. Department of Congenital Disorders, Statens Serum Institut, Copenhagen, Denmark（丹麥哥本哈根Statens血清研究所先天性疾病系）

    
    Madeleine Ernst

26. Department of Biology, University of British Columbia Okanagan, Okanagan, British Columbia, Canada（加拿大英屬哥倫比亞大學(xué)生物系奧肯那根）

    
    Mehrbod Estaki

27. Computational Bioscience Program, University of Colorado Anschutz Medical Campus, Aurora, CO, USA（美國(guó)科羅拉多大學(xué)安舒茨醫(yī)學(xué)校區(qū)，計(jì)算生物科學(xué)計(jì)劃）

    
    Jennifer Fouquier & Michael Shaffer

28. Department of Medicine, Division of Biomedical Informatics and Personalized Medicine, University of Colorado Anschutz Medical Campus, Aurora, CO, USA（美國(guó)科羅拉多州奧羅拉市，科羅拉多大學(xué)Anschutz醫(yī)學(xué)院，醫(yī)學(xué)系生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)和個(gè)性化，醫(yī)學(xué)系）

    
    Jennifer Fouquier, Catherine Lozupone, Elmar Pruesse & Michael Shaffer

29. eScience Institute, University of Washington, Seattle, WA, USA（美國(guó)華盛頓州西雅圖市，華盛頓大學(xué)電子科學(xué)研究所）

    
    Sean M. Gibbons

30. Irving K. Barber School of Arts and Sciences, Department of Biology, University of British Columbia, Kelowna, British Columbia, Canada（加拿大不列顛哥倫比亞省基洛納，不列顛哥倫比亞大學(xué)生物系，Irving K. Barber藝術(shù)與科學(xué)學(xué)院）

    
    Deanna L. Gibson

31. Department of Medicine, University of British Columbia, Kelowna, British Columbia, Canada（加拿大不列顛哥倫比亞省基洛納，不列顛哥倫比亞大學(xué)醫(yī)學(xué)系）

    
    Deanna L. Gibson

32. Department of Pediatrics, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA（美國(guó)加州大學(xué)圣地亞哥分校兒科）

    
    Antonio Gonzalez, Hannes Holste, Clarisse Marotz, Daniel McDonald, Jamie T. Morton, Jose A. Navas-Molina, Se Jin Song, Anupriya Tripathi, Yoshiki Vázquez-Baeza, Zhenjiang Zech Xu, Qiyun Zhu & Rob Knight

33. Center for Microbial Ecology, Michigan State University, East Lansing, MI, USA（美國(guó)密歇根州東蘭辛，密歇根州立大學(xué)微生物生態(tài)中心）

    
    Jiarong Guo

34. Department of Computer Science and Engineering, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA（美國(guó)明尼蘇達(dá)州，明尼蘇達(dá)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系）

    
    Benjamin Hillmann & Dan Knights

35. Statistics Department, Stanford University, Palo Alto, CA, USA（美國(guó)加利福尼亞州帕洛阿爾托，斯坦福大學(xué)統(tǒng)計(jì)系）

    
    Susan Holmes

36. Department of Computer Science and Engineering, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA（美國(guó)加州大學(xué)圣地亞哥分校計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系）

    
    Hannes Holste

37. Department of Biostatistics, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Boston, MA, USA（美國(guó)哈佛T.H. Chan公共衛(wèi)生學(xué)院，生物統(tǒng)計(jì)學(xué)系）

    
    Curtis Huttenhower & Lauren J. McIver

38. Broad Institute of MIT and Harvard, Cambridge, MA, USA（美國(guó)麻省理工學(xué)院和哈佛大學(xué)博德研究所）

    
    Curtis Huttenhower & Lauren J. McIver

39. Research School of Biology, The Australian National University, Canberra, Australian Capital Territory, Australia（澳大利亞首都地區(qū)堪培拉，澳大利亞國(guó)立大學(xué)，生物研究學(xué)院）

    
    Gavin A. Huttley & Benjamin D. Kaehler

40. Department of Pediatric Oncology, Hematology and Clinical Immunology, Heinrich-Heine University Dusseldorf, Dusseldorf, Germany（德國(guó)，杜塞爾多夫Heinrich-Heine大學(xué)，兒科腫瘤學(xué)，血液學(xué)和臨床免疫學(xué)系）

    
    Stefan Janssen

41. Department of Family Medicine and Public Health, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA（美國(guó)加州大學(xué)圣地亞哥分校，家庭醫(yī)學(xué)與公共衛(wèi)生系）

    
    Lingjing Jiang

42. School of Science, University of New South Wales, Canberra, Australian Capital Territory, Australia（澳大利亞首都直轄區(qū)堪培拉，新南威爾士大學(xué)，科學(xué)學(xué)院）

    
    Benjamin D. Kaehler

43. College of Pharmacy, Sookmyung Women’s University, Seoul, Republic of Korea（韓國(guó)首爾淑明女子大學(xué)藥學(xué)院）

    
    Kyo Bin Kang

44. Department of Biology, San Diego State University, San Diego, CA, USA（美國(guó)圣地亞哥州立大學(xué)生物系）

    
    Scott T. Kelley

45. Biotechnology Institute, University of Minnesota, Saint Paul, MN, USA（美國(guó)明尼蘇達(dá)州圣保羅市，明尼蘇達(dá)大學(xué)生物技術(shù)研究所）

    
    Dan Knights

46. Scripps Institution of Oceanography, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA（美國(guó)加利福尼亞州拉霍亞，斯克里普斯海洋研究所，加州大學(xué)圣地亞哥分校）

    
    Irina Koester

47. Department of Pediatrics, University of California San Diego, La Jolla, California, USA（美國(guó)加州大學(xué)圣地亞哥分校兒科）

    
    Tomasz Kosciolek

48. Department of Pharmacology, Dalhousie University, Halifax, Nova Scotia, Canada（加拿大新斯科舍省哈利法克斯，達(dá)爾豪斯大學(xué)藥理學(xué)系）

    
    Morgan G. I. Langille

49. Science Education, Howard Hughes Medical Institute, Ashburn, VA, USA（美國(guó)弗吉尼亞州阿什本，霍華德休斯醫(yī)學(xué)研究所，科學(xué)教育）

    
    Joslynn Lee

50. Department of Microbiome Science, Max Planck Institute for Developmental Biology, Tübingen, Germany（德國(guó)蒂賓根，馬克斯普朗克發(fā)育生物學(xué)研究所，微生物組科學(xué)系）

    
    Ruth Ley & William Walters

51. Department of Molecular Biology and Genetics, Cornell University, Ithaca, NY, USA（美國(guó)康奈爾大學(xué)分子生物學(xué)和遺傳學(xué)系，美國(guó)紐約州伊薩卡市）

    
    Ruth Ley

52. Department of Computer Science & Engineering, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA（美國(guó)加州大學(xué)圣地亞哥分校計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系）

    
    Massoud Maher, Jamie T. Morton & Jose A. Navas-Molina

53. Department of Statistics, University of Washington, Seattle, WA, USA（美國(guó)華盛頓州西雅圖市，華盛頓大學(xué)統(tǒng)計(jì)系）

    
    Bryan D. Martin

54. Department of Animal Science, Colorado State University, Fort Collins, CO, USA（美國(guó)科羅拉多州科林斯堡，科羅拉多州立大學(xué)動(dòng)物科學(xué)系）

    
    Jessica L. Metcalf

55. Irving K. Barber School of Arts and Sciences, Unit 2 (Biology), University of British Columbia, Kelowna, British Columbia, Canada（加拿大不列顛哥倫比亞省，基洛納，不列顛哥倫比亞大學(xué)歐文K. Barber藝術(shù)與科學(xué)學(xué)院，2單元（生物學(xué)））

    
    Sydney C. Morgan

56. Google LLC, Mountain View, CA, USA （美國(guó)加州，山景城，谷歌有限責(zé)任公司）

    
    Jose A. Navas-Molina

57. Center for Microbiome Innovation, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA（美國(guó)加利福尼亞州拉霍亞加州大學(xué)圣地亞哥分校微生物組創(chuàng)新中心）

    
    Stephanie B. Orchanian, Austin D. Swafford & Rob Knight

58. School of Information Studies, Syracuse University, Syracuse, NY, USA（美國(guó)紐約州，錫拉丘茲大學(xué)信息研究學(xué)院）

    
    Samuel L. Peoples

59. School of STEM, University of Washington Bothell, Bothell, WA, USA（美國(guó)華盛頓大學(xué)博塞爾分校STEM學(xué)院）

    
    Samuel L. Peoples

60. Department of Biological Sciences, Webster University, St. Louis, MO, USA（美國(guó)密蘇里州圣路易斯韋伯斯特大學(xué)生物科學(xué)系）

    
    Mary Lai Preuss & Patrick Rosenthal

61. Agricultural Research Service, Genomics and Bioinformatics Research Unit, United States Department of Agriculture, Gainesville, FL, USA（美國(guó)佛羅里達(dá)州蓋恩斯維爾，美國(guó)農(nóng)業(yè)部，農(nóng)業(yè)研究服務(wù)，基因組學(xué)和生物信息學(xué)研究中心）

    
    Adam Rivers & Kyle C. Weber

62. College of Medicine, Department of Biomedical Informatics, University of Arkansas for Medical Sciences, Little Rock, AR, USA（美國(guó)阿肯色州小石城，阿肯色大學(xué)醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)系醫(yī)學(xué)院）

    
    Michael S. Robeson II

63. Department of Civil and Environmental Engineering, Colorado School of Mines, Golden, CO, USA（美國(guó)科羅拉多州戈?duì)柕鞘?，科羅拉多礦業(yè)學(xué)院土木與環(huán)境工程系）

    
    John R. Spear

64. Department of Biological Sciences and Northern Gulf Institute, University of Southern Mississippi, Hattiesburg, MS, USA（美國(guó)，南密西西比大學(xué)生物科學(xué)系和北海灣研究所）

    
    Luke R. Thompson

65. Ocean Chemistry and Ecosystems Division, Atlantic Oceanographic and Meteorological Laboratory, National Oceanic and Atmospheric Administration, La Jolla, CA, USA（美國(guó)加利福尼亞州拉霍亞國(guó)家海洋和大氣管理局，大西洋海洋學(xué)和氣象實(shí)驗(yàn)室，海洋化學(xué)和生態(tài)系統(tǒng)司）

    
    Luke R. Thompson

66. Department of Biology, San Diego State University, San Diego, CA, USA（美國(guó)圣地亞哥州立大學(xué)生物系）

    
    Pedro J. Torres

67. Department of Environmental and Occupational Health Sciences, University of Washington, Seattle, WA, USA（美國(guó)華盛頓州西雅圖市，華盛頓大學(xué)，環(huán)境與職業(yè)健康科學(xué)系）

    
    Pauline Trinh

68. Division of Biological Sciences, University of California San Diego, San Diego, CA, USA（美國(guó)加州大學(xué)圣地亞哥分校生物科學(xué)系）

    
    Anupriya Tripathi & Fernando Vargas

69. Department of Microbiology and Immunology, University of California San Francisco, San Francisco, CA, USA（美國(guó)加州大學(xué)舊金山分校微生物學(xué)和免疫學(xué)系）

    
    Peter J. Turnbaugh

70. Quantitative and Systems Biology Graduate Program, University of California Merced, Merced, CA, USA（美國(guó)加州，默塞德大學(xué)定量與系統(tǒng)生物學(xué)研究生計(jì)劃）

    
    Sabah Ul-Hasan

71. Bioinformatics Group, Wageningen University, Wageningen, the Netherlands（荷蘭瓦赫寧根大學(xué)，生物信息學(xué)中心）

    
    Justin J. J. van der Hooft

72. Department of Mathematics, University of Arizona, Tucson, AZ, USA（美國(guó)亞利桑那州圖森市，亞利桑那大學(xué)數(shù)學(xué)系）

    
    Max von Hippel

73. National Laboratory Service, Environment Agency, Starcross, UK（英國(guó)，環(huán)境局，國(guó)家實(shí)驗(yàn)室服務(wù)中心）

    
    Jonathan Warren

74. College of Agriculture and Life Sciences, University of Florida, Gainesville, FL, USA（美國(guó)佛羅里達(dá)大學(xué)農(nóng)業(yè)與生命科學(xué)學(xué)院）

    
    Kyle C. Weber

75. Pathogen and Microbiome Institute, Northern Arizona University, Flagstaff, AZ, USA（美國(guó)亞利桑那州弗拉格斯塔夫，北亞利桑那大學(xué)，病原體和微生物組研究所）

    
    Charles H. D. Williamson

76. Department of Biostatistics, University of Washington, Seattle, WA, USA（美國(guó)華盛頓州西雅圖市，華盛頓大學(xué)生物統(tǒng)計(jì)學(xué)系）

    
    Amy D. Willis

77. School of STEM, Division of Biological Sciences, University of Washington Bothell, Bothell, WA, USA（美國(guó)華盛頓州博塞爾，華盛頓大學(xué)博塞爾分校生物科學(xué)部STEM學(xué)院）

    
    Jesse R. Zaneveld

78. Merck & Co. Inc., Kenilworth, NJ, USA（美國(guó)新澤西州凱尼爾沃思，默克公司）

    
    Yilong Zhang

79. Department of Computer Science and Engineering, University of California San Diego, La Jolla, CA, USA（美國(guó)加州大學(xué)圣地亞哥分校計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系）

    
    Rob Knight

熱心腸導(dǎo)讀

中文標(biāo)題：使用QIIME 2實(shí)現(xiàn)可重復(fù)、交互和可擴(kuò)展的微生物組數(shù)據(jù)分析

分享標(biāo)題：全新微生物組分析平臺(tái)QIIME 2在Nature Biotechnology正式發(fā)表

我們推出了開(kāi)源的微生物組數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)——QIIME 2，適用于微生物生態(tài)領(lǐng)域研究人員的科學(xué)家、工程師，以及臨床醫(yī)生和決策者。QIIME 2的新特征將會(huì)推動(dòng)微生物研究進(jìn)入新的階段。主要包括時(shí)間和空間分析和可視化工具，支持代謝組和宏基因組數(shù)據(jù)分析，自動(dòng)化數(shù)據(jù)來(lái)源追溯確保數(shù)據(jù)的可重復(fù)，微生物組數(shù)據(jù)科學(xué)透明。

1. 發(fā)表于2010年的QIIME是基于Python2開(kāi)發(fā)的微生物組領(lǐng)域高引分析流程，但在可重復(fù)、大數(shù)據(jù)方面無(wú)法滿(mǎn)足當(dāng)今需求；

2. 為解決以上問(wèn)題，由QIIME一作Gregory Caporaso發(fā)起的QIIIME2基于Python3全新編寫(xiě)了可重復(fù)、可擴(kuò)展的微生物分析平臺(tái)——QIIME 2，由來(lái)自10個(gè)國(guó)家的79家單位共112人參與；

3. 目前平臺(tái)支持?jǐn)U增子、宏基因組和代謝組數(shù)據(jù)分析，未來(lái)將支持宏轉(zhuǎn)錄組、蛋白組；

4. 平臺(tái)分析過(guò)程可追溯、圖表可交互、結(jié)果查看和分享方便，滿(mǎn)足未來(lái)可重復(fù)分析和多人合作的要求。

編者評(píng)語(yǔ)：引用1.5萬(wàn)多次的微生物組分析流程QIIME發(fā)布已9年，無(wú)法滿(mǎn)足當(dāng)今大數(shù)據(jù)和可重復(fù)分析的要求。2016年發(fā)起的全新項(xiàng)目QIIME 2，基于Python3編寫(xiě)，集合了10個(gè)國(guó)家79家單位的112位作者共同參與，于2019年7月24日在生物技術(shù)頂級(jí)期刊Nature Biotechnology正式發(fā)表。該項(xiàng)目發(fā)表不是項(xiàng)目結(jié)束，而是剛剛開(kāi)始，將會(huì)以每季度的速度進(jìn)行大版本更新優(yōu)化和增加新功能，而且也希望更多的國(guó)際同行加入，打造微生物組領(lǐng)域最強(qiáng)大的分析平臺(tái)和知識(shí)庫(kù)。該項(xiàng)目在發(fā)表前已經(jīng)非正式引用近千次，現(xiàn)在大家可以?xún)?yōu)雅的引用它了。2018.11版本十萬(wàn)字中文教程見(jiàn)：https://mp.weixin.qq.com/s/IZLjdkRq2-36DJ9X792_MA 。本月底將發(fā)布2019.7版本，配套中文文檔和視頻教程也將在宏基因組公眾號(hào)陸續(xù)更新。

正文

在過(guò)去的二十年里，測(cè)序技術(shù)和生物信息工具的發(fā)展改變了人們對(duì)微生物世界的認(rèn)識(shí)。如增長(zhǎng)了對(duì)微生物多樣性的理解；微生物群和微生物組在疾病和藥物治療中的影響；微生物如何影響健康；以及微生物組技術(shù)在藥學(xué)、法醫(yī)學(xué)、環(huán)境和農(nóng)業(yè)中的初步嘗試。大多數(shù)的工作采用標(biāo)記基因調(diào)查(marker-gene survey，如細(xì)菌/古菌的16S rRNA基因，真菌的轉(zhuǎn)錄間隔區(qū)ITS和真核的18S rRNA基因)，可以獲得物種的特異性和進(jìn)化信息。這一領(lǐng)域正在向整合其它數(shù)據(jù)過(guò)渡，如代謝組、宏蛋白組和宏轉(zhuǎn)錄組。

QIIME 1微生物組生物信息分析平臺(tái)支持了許多微生物組學(xué)研究（截止此文發(fā)表時(shí)，Google統(tǒng)計(jì)引用15831次），獲得了廣泛的用戶(hù)和社區(qū)人員參與開(kāi)發(fā)。通過(guò)在線(xiàn)論壇與QIIME 1用戶(hù)的交流，研究會(huì)，以及直接的合作，軟件在學(xué)術(shù)、政府以及工業(yè)領(lǐng)域中有多種應(yīng)用。這里，我們推出全新工程化設(shè)計(jì)和重寫(xiě)的系統(tǒng)——QIIME 2，設(shè)計(jì)為方便可重復(fù)和分子分析微生物數(shù)據(jù)的下一次微生物組科學(xué)分析平臺(tái)。

QIIME2開(kāi)發(fā)基于插件的架構(gòu)（附圖1），允許第三方開(kāi)發(fā)新功能(https://library.)。QIIME 2插件提供了支持不同測(cè)序平臺(tái)的新一代的序列質(zhì)量控制工具DADA2和Deblur，物種分類(lèi)、系統(tǒng)發(fā)育插值等工具，比QIIME 1和其它工具可以定量更優(yōu)的結(jié)果。插件也支持一些新的分析方法，如成對(duì)樣本比較、時(shí)間序列分析（研究處理對(duì)微生物組的影響至關(guān)重要），和機(jī)器學(xué)習(xí)。訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以保存并應(yīng)用于新數(shù)據(jù)，以鑒定重要的微生物組特征。最近新發(fā)表的插件q2-cscs, q2-metabolomics, q2-shogun, q2-metaphlan2和q2-picrust2為分析宏代謝組和宏基因組提供了初步的支持。我們也正努力 開(kāi)發(fā)生信工具處理宏轉(zhuǎn)錄組和宏蛋白組數(shù)據(jù)，將很快與大家見(jiàn)面。此外，許多現(xiàn)存的下游分析工具，如q2-sample-classifier可以單獨(dú)或與其它軟件配合處理特征表。因此，QIIME 2的潛力不僅可用于處理標(biāo)記基因分析，也是一個(gè)多維度、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)，可以快速發(fā)展為適應(yīng)多種微生物組數(shù)據(jù)特征的平臺(tái)。

附圖1. QIIME 2系統(tǒng)的示意圖

Figure S1. Schematic diagram of the QIIME 2 system.

接口（interfaces）定義用戶(hù)與系統(tǒng)交互的方式; 插件（plugins）定義所有特定模塊的功能; 框架（framework）調(diào)解插件和接口之間的通信，并執(zhí)行核心功能，如起源跟蹤。箭頭表示依賴(lài)關(guān)系。接口僅與qiime2.sdk子模塊交互，而插件僅與qiime2.plugin子模塊交互。這種設(shè)計(jì)使得第三方插件和界面開(kāi)發(fā)人員可以輕松擴(kuò)展該系統(tǒng)。

Interfaces define how users interact with the system; plugins define all domain-specific functionality; and the framework mediates communication between plugins and interfaces, and performs core functionality such as provenance tracking. Arrows indicate dependencies. Interfaces interact only with the qiime2.sdk submodule, while plugins interact only with the qiime2.plugin submodule. This design has led to a system that is readily extended by third-party plugin and interface developers.

QIIME 2提供多種新交互可視化工具，加速數(shù)據(jù)的探索和結(jié)果的報(bào)告可讀性。圖1中展示了4個(gè)交互可視化結(jié)果的靜態(tài)版本，可以使用QIIME 2查看器在線(xiàn)查看，無(wú)需安裝任何軟件，方便結(jié)果共享?？梢暬Y(jié)果呈現(xiàn)在圖1中，交互文件在補(bǔ)充文件1中方便讀者自己體驗(yàn)交互式操作和結(jié)果解讀。這些分析的對(duì)應(yīng)代碼見(jiàn)補(bǔ)充方法部分。

圖1. QIIME 2提供多種交互式可視化工具

Fig. 1 | QIIME 2 provides many interactive visualization tools.

QIIME2提供了眾多的交互式可視化工具。本圖展示了4個(gè)示例，這些屏幕截圖的交互版本詳見(jiàn) 文章補(bǔ)充文件1壓縮包中的文件，或訪(fǎng)問(wèn) https://github.com/qiime2/paper1 下載。這些圖繪制的詳細(xì)代碼、描述詳見(jiàn)補(bǔ)充方法部分。

The products of four worked examples are presented here, and interactive versions of these screen captures are available in Supplementary File 1 and at https://github.com/qiime2/paper1. Detailed descriptions and methods, including the commands used to generate each of these visualizations, are provided in Supplementary Methods.

a. 基于37,680個(gè)樣本的無(wú)權(quán)重UniFrac PCoA圖，表明QIIME 2的大樣本量處理能力(scalable)。按地球微生物組的本體論分類(lèi)著色。

a, Unweighted UniFrac principal coordinate analysis plot containing 37,680 samples, illustrating the scalability of QIIME 2. Colors indicate sample type, as described by the Earth Microbiome Project ontology (EMPO).

b. 交互式柱狀圖展示黃石公園熱泉不同溫度梯度下物種組成。更多可交互式的可控條件，極大的減少了分析工作量。

b, Interactive taxonomic composition bar plot illustrating the phylum-level composition of microbial-mat samples collected along a temperature gradient in Yellowstone National Park Hot Spring outflow channels (Steep Cone Geyser). The many interactive controls available in this plot vastly decrease the burden of exploratory analysis over QIIME 1.

c. 波動(dòng)圖(volatility plot)展示母乳和奶粉喂養(yǎng)嬰兒雙歧桿菌豐度隨時(shí)間的變化。此可視化方法可用于交互挖掘時(shí)空特異的特征，按特征的重要性排序，并展示對(duì)應(yīng)的平均相對(duì)豐度，輕松挖掘關(guān)注的候選菌。

c, Feature volatility plot (https://msystems./content/3/6/e00219-18) illustrating the change in Bifidobacterium abundance over time in breast-fed and formula-fed infants. Temporally interesting features can be interactively discovered with this visualization. Bar charts rank the importance (predictive power for time point) and mean abundance of all microbial features. These bar charts provide an interface for visualizing volatility plots (line plots) of individual features in the context of their importance and abundance; clicking on a bar will display the volatility plot of that feature and highlight in blue that feature’s importance and abundance in the bar charts below.

d. 人類(lèi)皮膚表面的分子地圖。著色的點(diǎn)代表小分子化妝品硫酸月桂酸鈉在人體皮膚上的豐度。樣本數(shù)據(jù)可以在3D模型上交互式可視化，支持空間模式的發(fā)現(xiàn)。

d, Molecular cartography of the human skin surface. Colored spots represent the abundance of the small-molecule cosmetic ingredient sodium laureth sulfate on the human skin. Sample data can be interactively visualized in three-dimensional models, thus supporting the discovery of spatial patterns.

QIIME 2設(shè)計(jì)的原則是可重復(fù)、透明和清淅的微生物組數(shù)據(jù)科學(xué)。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，QIIME 2包括一個(gè)去中心的數(shù)據(jù)來(lái)源追溯系統(tǒng)：所有分析的詳細(xì)步驟以及參考文獻(xiàn)都自動(dòng)保存于結(jié)果中。用戶(hù)可以準(zhǔn)確回顧這些結(jié)果的精確產(chǎn)生過(guò)程（圖2展示了圖1c數(shù)據(jù)來(lái)源的追溯圖）。QIIME 2也可以檢測(cè)到結(jié)果損壞，即結(jié)果不再有可靠的可重復(fù)來(lái)源信息。圖1中的來(lái)源可查看補(bǔ)充文件1中的結(jié)果。QIIME 2的結(jié)果也是語(yǔ)義類(lèi)型的(圖2)，動(dòng)作（actions）代表可接收的輸入類(lèi)型，清楚數(shù)據(jù)可應(yīng)用的動(dòng)作，可以使用復(fù)雜的工作流程減少錯(cuò)誤。復(fù)雜的工作流程可以采用Jupyter筆記、通用工作流語(yǔ)言（Common Workflow Language，CWL）創(chuàng)建和共享，對(duì)其它工作流程的支持正在開(kāi)發(fā)中。

圖2. 迭代記錄數(shù)據(jù)來(lái)源確保分析可重復(fù)

Fig. 2 | QIIME 2 iteratively records data provenance, ensuring bioinformatics reproducibility.

簡(jiǎn)化的示意圖展示創(chuàng)建圖1b中物種組成柱狀圖分析過(guò)程的可追溯圖。QIIME 2結(jié)果(圓形)構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)展示數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的追溯。動(dòng)作(平等四邊行)應(yīng)用于QIIME 2的結(jié)果并產(chǎn)生新的結(jié)果。箭頭表示通過(guò)方法操作的QIIME 2結(jié)果流。TaxonomicClassifier和FeatureData [Sequence]輸入包含獨(dú)立的出處（分別為紅色和藍(lán)色），并提供給分類(lèi)動(dòng)作（黃色），分類(lèi)注釋序列。分類(lèi)操作的結(jié)果是FeatureData [Taxonomy]結(jié)果，它將兩個(gè)輸入的出處與分類(lèi)操作相結(jié)合。然后使用FeatureTable [Frequency]輸入將該結(jié)果提供給barplot動(dòng)作，該輸入與FeatureData [Sequence]輸入共享一些起源，因?yàn)樗鼈兪菑南嗤纳嫌畏治錾傻摹Ｗ罱K的可視化（圖1b）具有完整的數(shù)據(jù)來(lái)源，并正確識(shí)別輸入的共享處理。為了說(shuō)明的目的，這個(gè)簡(jiǎn)化的表示是從完整的起源圖中手動(dòng)創(chuàng)建的。可以通過(guò)補(bǔ)充文件1訪(fǎng)問(wèn)該起源圖的交互式完整版本。其它圖的可追溯過(guò)程見(jiàn)附圖1。

This simplified diagram illustrates the automatically tracked information regarding the creation of the taxonomy bar plot presented in Fig. 1b. QIIME 2 results (circles) contain network diagrams illustrating the data provenance stored in the result. Actions (quadrilaterals) are applied to QIIME 2 results and generate new results. Arrows indicate the flow of QIIME 2 results through actions. TaxonomicClassifier and FeatureData[Sequence] inputs contain independent provenance (red and blue, respectively) and are provided to a classify action (yellow), which taxonomically annotates sequences. The result of the classify action, a FeatureData[Taxonomy] result, integrates the provenance of both inputs with the classify action. This result is then provided to the barplot action with a FeatureTable[Frequency] input, which shares some provenance with the FeatureData[Sequence] input, because they were generated from the same upstream analysis. The resulting visualization (Fig. 1c) has the complete data provenance and correctly identifies shared processing of inputs. This simplified representation was created manually from the complete provenance graph for the purpose of illustration. An interactive and complete version of this provenance graph (as well as those for other Fig. 1 panels) can be accessed through Supplementary File 1.

最終，QIIME 2提供了軟件開(kāi)發(fā)工具箱（https://dev.)，可以整合其它系統(tǒng)如Qiita或BaseSpace中的數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)面向不同熟練程度的用戶(hù)可用的功能(**附圖2**)。QIIME 2也提供了QIIME 2 Studio的圖形界面工作環(huán)境，QIIME 2 View用于終端生物學(xué)家、臨床和政策制定者零專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)使用；QIIME 2應(yīng)用的可編程界面為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化流程采用可交互的Jupyter Notebooks環(huán)境中實(shí)現(xiàn)；q2cli和q2cwl提供了命令行界面，CWL可支持專(zhuān)業(yè)的高性能計(jì)算。在目前，計(jì)算開(kāi)支較大的步驟支持并行計(jì)算，如去噪、物種分類(lèi)等。目前正在開(kāi)發(fā)深度整合并行策略，可用的第三方工作流程引擎，目前并行采用CWL方式。

附圖2. QIIME2的各種使用界面

Figure S2. QIIME 2 is interface agnostic.

QIIME 2提供多種使用界面，方便不同計(jì)算水平人員使用。

a. 網(wǎng)頁(yè)QIIME 2 View查看數(shù)據(jù)或結(jié)果工具，用戶(hù)無(wú)需安裝軟件；這一設(shè)計(jì)方便團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、醫(yī)生、決策者探索其他人分析的交互式可視化結(jié)果；

b. 喜歡圖形界面的用戶(hù)可使用原生的圖型界面QIIME 2 Studio,，無(wú)需命令行或編程技巧；

c. 對(duì)于熟悉Linux命令行，計(jì)算集群使用的用戶(hù)，推薦使用命令行界面——q2cli；

d. 使用Jupyter Notebooks、對(duì)自運(yùn)化工作流程感興趣的數(shù)據(jù)科學(xué)家，可使用Python 3接口的artifact API

The full suite of QIIME 2 functionality is useful to and usable by researchers ranging widely in their computational sophistication, a major advantage over technologies such as QIIME 1 that provide a single interface. (a) Users wanting to view QIIME 2 results or data provenance can use QIIME 2 View without installing QIIME 2, which is convenient for lead investigators, clinicians, or policy makers who may want to explore interactive visualizations generated by others. (b) Researchers who prefer graphical interfaces can use QIIME 2 Studio, our prototype graphical interface. This is convenient for users without command line or programming skills. (c) Power users (e.g., who are comfortable with the Linux command line and/or regularly work on institutional computer clusters), can use QIIME 2 through the command line interface, q2cli. (d) “Data scientists” (e.g., users who are programmers, who work in Jupyter Notebooks, or who are interested in automating QIIME 2 workflows), can use QIIME 2 through the Python 3 “artifact API”.

目前也有一些開(kāi)源且強(qiáng)大的微生物組數(shù)據(jù)科學(xué)軟件工具，如mothur， phyloseq以及其它在Bioconductor上的R包和biobakery suite。微生物組分析平臺(tái)mothur經(jīng)常與QIIME 1和QIIME2比對(duì)，主要的不同是交互式可視化：QIIME 2提供許多種交互可視化工具，詳見(jiàn)圖1，而mothur只專(zhuān)注于產(chǎn)生數(shù)據(jù)，方便其它工具讀取和可視化。phyloseq工具善長(zhǎng)微生物組數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，可產(chǎn)生出版級(jí)的可視化結(jié)果，但它是從特征表起始，上游分析依賴(lài)其它流程，在Bioconductor上還有其它類(lèi)似的工具。biobakery suite目前對(duì)QIIME 2的功能有互補(bǔ)，我們也與其溝通并將其開(kāi)發(fā)為QIIME 2的插件版，可以在QIIME 2平臺(tái)中可用，如q2-metaphlan2實(shí)現(xiàn)在QIIME 2中運(yùn)行MetaPhlAn2。QIIME 2是一個(gè)基于Python的微生物組數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)，支持來(lái)源追溯、多組學(xué)分析、多種界面操作方式、可擴(kuò)展和配套開(kāi)發(fā)工具。在補(bǔ)充方法中有用戶(hù)對(duì)QIIME 2的評(píng)價(jià)。

上以分析結(jié)果均由插件生成，文件格式采用多語(yǔ)言通用環(huán)境，如Jupyter Notebooks、BIOM格式被主流工具支持。多樣化的可交互操作軟件生態(tài)系統(tǒng)對(duì)該領(lǐng)域大有益處，因?yàn)樗试S有經(jīng)驗(yàn)的用戶(hù)獲得他們數(shù)據(jù)的多角度視角，并允許新手生物信息學(xué)家在他們最熟悉的編程環(huán)境中工作（例如，phyloseq允許用戶(hù)使用R語(yǔ)言環(huán)境，而QIIME 2允許用戶(hù)使用Python環(huán)境）。我們計(jì)劃繼續(xù)與這些工具的開(kāi)發(fā)人員以及基因組學(xué)標(biāo)準(zhǔn)聯(lián)盟等組織合作，提供插件和標(biāo)準(zhǔn)，以確保相互可操作性，以及開(kāi)發(fā)自動(dòng)從微生物數(shù)據(jù)共享平臺(tái)（如Qiita）、 歐洲生物信息學(xué)研究所（EBI）歐洲閱讀檔案（ERA）和國(guó)家生物技術(shù)信息中心（NCBI）序列閱讀檔案（SRA）導(dǎo)入數(shù)據(jù)的工具。

微生物組研究的進(jìn)展有望改善健康和世界的許多方面，QIIME 2將通過(guò)實(shí)現(xiàn)易用的、社區(qū)支持的微生物組數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)來(lái)幫助推動(dòng)這些領(lǐng)域的進(jìn)步。

數(shù)據(jù)可用

圖1a的數(shù)據(jù)自自EMP項(xiàng)目 ftp://ftp.microbio.me/emp/release1 , 和下載自Qiita的美國(guó)人腸道項(xiàng)目 (AGP) (http://qiita.microbio.
me) study ID 10317。圖1b也下載自Qiita，study ID 10249或EBI訪(fǎng)問(wèn)號(hào)ERP016173。圖1c的數(shù)據(jù)下載自Qiita編號(hào)study ID 925 或EBI 訪(fǎng)問(wèn)號(hào)ERP022167。圖1d的數(shù)據(jù)保存于GitHub https://github.
com/biocore/q2-ili 。圖1的可交互版本文件位于 https://github.com/qiime2/paper1

代碼可用

QIIME 2對(duì)所有用戶(hù)可用，包括商業(yè)用途，源代碼見(jiàn) https://github.com/qiime2 。幫助文件可訪(fǎng)問(wèn)論壇 https://forum.

額外信息

補(bǔ)充信息，見(jiàn)文章主頁(yè) https:///10.1038/s41587-019-0209-9

附圖3. QIIME2文檔類(lèi)型qza/qzv和結(jié)構(gòu)

Figure S3. Anatomy of a QIIME 2 Archive (i.e., .qza or .qzv file).

QIIME2存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)采用目錄結(jié)構(gòu)化結(jié)果，稱(chēng)為存檔。這些存檔為壓縮格式，方便數(shù)據(jù)移動(dòng)。目錄結(jié)構(gòu)有唯一的根目錄，并有UUID作為標(biāo)識(shí)。

QIIME 2 stores data in a directory structure called an Archive . These archives are zipped to make moving data convenient. The directory structure has a single root directory named with a UUID which serves as the identity of the archive.

在線(xiàn)方法

我們建立一個(gè)qiime2的目錄對(duì)本流程進(jìn)行初步了解

詳細(xì)用法將在本月底軟件更新后，推出中文版教程。

提取QIIME2的存檔內(nèi)容

很多QIIME 2新用戶(hù)困惑的是結(jié)果為特殊格式，不可直接查看，使用不方便。

其實(shí)，qza和qzv格式就是zip的壓縮包，可使用unzip直接解壓

是不是覺(jué)得QIIME 2的結(jié)果很熟悉了，讓我們開(kāi)始全新的可重復(fù)計(jì)算新時(shí)代吧！

Reference

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. doi:10.1038/s41587-019-0209-9