細(xì)菌基因組大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀調(diào)查報(bào)告（2024年版）截止至2024-12-20，已公布的細(xì)菌基因組為2421272株，覆蓋了114905個(gè)種和24700個(gè)屬。三、全基因組(測(cè)序完成圖)測(cè)序現(xiàn)狀。截止至2024-12-20，細(xì)菌全基因組數(shù)目為58985，僅占總基因組數(shù)目的2.44%?，F(xiàn)測(cè)序的114905個(gè)種中，僅有16489個(gè)細(xì)菌種擁有測(cè)序完成圖?，F(xiàn)測(cè)序的24700個(gè)屬中，僅有7245個(gè)細(xì)菌屬擁有測(cè)序完成圖。2024年度測(cè)序菌株總數(shù)53.5萬(wàn)，再創(chuàng)歷史測(cè)序峰值。

2024生物信息培訓(xùn)集錦-導(dǎo)航篇。一轉(zhuǎn)眼“微微悅明”這個(gè)公眾號(hào)已誕生了7年。這個(gè)小小的平臺(tái)最開始只是作為我們這個(gè)小團(tuán)隊(duì)工作的各種踩坑記錄、學(xué)習(xí)心得。后來又增加了培訓(xùn)資源分享。經(jīng)常有好友留言，問有沒有某某方向的帖子。其實(shí)之前已經(jīng)有分享過的，但是可能不太好找。那么，就整理一個(gè)指路貼吧，方便大家培訓(xùn)資源的查找。

2024培訓(xùn)第6講-生物信息數(shù)據(jù)庫(kù)介紹大數(shù)據(jù)時(shí)代來了，你做好準(zhǔn)備了嗎？下面一個(gè)小時(shí)的時(shí)間張婷婷老師會(huì)帶領(lǐng)大家了解5種常用的微生物領(lǐng)域生物信息數(shù)據(jù)庫(kù)的使用，希望能給大家的工作帶來幫助~(PS: 此處小編自罰一個(gè)雞腿。目前研究領(lǐng)域：（1）微生物基因組數(shù)據(jù)庫(kù)的建立（http://data.mypathogen.org/index.xhtml）。高通量測(cè)序、大數(shù)據(jù)病原微生物檢測(cè)和監(jiān)測(cè)健康大數(shù)據(jù)行業(yè)資訊記錄與分享。

2024培訓(xùn)第5講-SNP鑒定、進(jìn)化和溯源分析。1小時(shí)精華課程，詳細(xì)介紹細(xì)菌基因組進(jìn)化與溯源技術(shù)在CDC系統(tǒng)的應(yīng)用場(chǎng)景，研究方向：微生物宏基因組，細(xì)菌基因組系統(tǒng)進(jìn)化。2017年畢業(yè)于業(yè)于中國(guó)疾控中心傳染病所，參與并承擔(dān)胃腸道微生態(tài)多樣性研究，布魯氏菌、結(jié)核分枝桿菌、霍亂弧菌等細(xì)菌基因組系統(tǒng)進(jìn)化相關(guān)研究，發(fā)表多篇SCI文章。

2024培訓(xùn)第4講-病原微生物領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景-宏基因組物種篩查1h精華課程，從實(shí)際工作場(chǎng)景出發(fā)，深度剖析可篩查病原的生信工具最實(shí)用的mNGS生信教程~Let’s Go~目前研究方向?yàn)槲⑸锊≡瓕W(xué)相關(guān)領(lǐng)域的宏基因組學(xué)研究。（2）獲得我國(guó)健康人及各種癥候群的微生物譜構(gòu)成及特征，提升對(duì)新發(fā)與再現(xiàn)傳染病病原的發(fā)現(xiàn)、識(shí)別能力;（3）參與建立專業(yè)微生物基因組數(shù)據(jù)庫(kù)和在線分析云平臺(tái)。

2024培訓(xùn)第2講-基于NGS的病原微生物檢測(cè)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。目前研究的領(lǐng)域：（1）建立以新發(fā)與再發(fā)傳染病病原體為主的高通量、快速、準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)和識(shí)別技術(shù)平臺(tái)；（2）獲得我國(guó)健康人及各種癥候群的微生物譜構(gòu)成及特征，提升對(duì)新發(fā)與再現(xiàn)傳染病病原的發(fā)現(xiàn)、識(shí)別能力;（3）參與建立專業(yè)微生物基因組數(shù)據(jù)庫(kù)和在線分析云平臺(tái)。參與十二五重大傳染病專項(xiàng)“重大傳染病應(yīng)急處置檢測(cè)技術(shù)平臺(tái)”項(xiàng)目。

2024培訓(xùn)第1講-細(xì)菌基因組測(cè)序。我們討論了新技術(shù)的應(yīng)用，交流了技術(shù)落地的難點(diǎn)和痛點(diǎn)，分享了技術(shù)方案和分析流程，開展了數(shù)據(jù)分析的實(shí)操演練。我們用對(duì)技術(shù)和疾控最純粹熱愛的心認(rèn)真籌備了本次培訓(xùn)，各位參會(huì)老師也以同樣的純粹和熱愛回饋了我們的認(rèn)真。高通量測(cè)序、大數(shù)據(jù)病原微生物檢測(cè)和監(jiān)測(cè)健康大數(shù)據(jù)行業(yè)資訊記錄與分享。

【好文共賞】動(dòng)物病原微生物宏基因組高通量測(cè)序技術(shù)規(guī)范專家共識(shí)（2024 版）宏基因組測(cè)序技術(shù)在病原篩查領(lǐng)域的應(yīng)用日益受到大家的重視，然而其仍然有著流程復(fù)雜、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化程度低、影響因素多、操作繁瑣、解讀困難等種種弊端。為解決此問題，中國(guó)科學(xué)家和各位業(yè)內(nèi)的從業(yè)者們近年來付出了很多努力，推出了各種標(biāo)準(zhǔn)和專家共識(shí)，用于標(biāo)準(zhǔn)化和指導(dǎo)宏基因組測(cè)序技術(shù)在不同領(lǐng)域和各個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景的應(yīng)用。

類似于細(xì)菌的mlst采用幾個(gè)或十幾個(gè)基因作為分型的目標(biāo)，質(zhì)粒mlst也是采用了類似的策略?？茖W(xué)家們選用了幾個(gè)質(zhì)粒中常見的基因作為目標(biāo)，通過其彼此間的異同，來劃分質(zhì)粒的mlst型別。# Clone database from git repository (develop branch)git clone https://bitbucket.org/genomicepidemiology/pmlst_db.gitcd pmlst_dbpMLST_DB=$(pwd)# Install pMLST database with executable kma_index programpython3 INSTALL.py kma_index.

一圖勝千言-菌群分析a多樣性可視化。用這些指數(shù)我們可以直觀的實(shí)現(xiàn)樣本間的比較，指數(shù)高的樣本，所含的菌更豐富，反之則菌更少更單調(diào)。otu：每行為一個(gè)otu或gene，每列為一個(gè)樣本。

NCBI Blast大變動(dòng)~默認(rèn)庫(kù)修改為core_nt如果只學(xué)習(xí)一個(gè)生物信息工具，那一定選擇Blast.直接翻譯：自2024年8月起，NCBI將推出新的BLAST核心核苷酸數(shù)據(jù)庫(kù)（core_nt），作為blast默認(rèn)數(shù)據(jù)庫(kù)。原有的NCBI blast默認(rèn)庫(kù)是赫赫有名的NT庫(kù)。新數(shù)據(jù)庫(kù)core_nt比現(xiàn)有的nt數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容更清晰，體積減少到一半，并能有效減少冗余，提高搜索速度以及下載便利性。使用core_nt進(jìn)行BLAST搜索時(shí)，返回的結(jié)果與大多數(shù)nt搜索結(jié)果相似但更精準(zhǔn)。

缺點(diǎn)：忽略豐度：不能反映物種之間豐度的不同，可能低估相似性。Bray-curtis距離的取值范圍范圍由0（兩個(gè)群落的物種類型和豐度完全一致）到1（兩個(gè)群落不共享任何物種），因此它也可以直接通過“1 – 距離指數(shù) = 相似性指數(shù)”轉(zhuǎn)化為相似性指數(shù)。UniFrac指數(shù)專門用于比較微生物群落，計(jì)算時(shí)既考慮了物種豐度也考慮了物種間的進(jìn)化距離，主要分為加權(quán)UniFrac（考慮豐度）和非加權(quán)UniFrac（僅考慮存在與否）兩種。

ggtree：tree之神器。# 讀入列表文件（可用于后續(xù)分組、標(biāo)記顏色等）meta<-read.delim(info,header=TRUE)tree_df <- fortify(tree) # 合并tree和分組信息 tree_df <- tree_df %>% left_join(meta, by = c("label" = "ID")) # 繪制tree，并添加分組顏色p1 <- ggtree(tree_df,layout="roundrect",branch.length="none") + geom_tippoint(aes(label = label, color = Group), size = 3) + theme(legend.position = "right") p1.

小議5種多樣性指數(shù)的異同-菌群a多樣性菌群結(jié)構(gòu)分析時(shí)a多樣性指數(shù)計(jì)算是非常重要的一步，然而常用的多樣性指數(shù)有很多種。注意：香農(nóng)指數(shù)與Chao1和ACE指數(shù)的不同點(diǎn)在于其不僅考慮了豐富度（物種的多少），也考慮了物種的平均度（分配的均一度，指如果某個(gè)物種豐度非常高，則樣本的香農(nóng)指數(shù)會(huì)低），因此會(huì)存在與上述兩種僅代表豐度度的指數(shù)變化趨勢(shì)不一致的情況。辛普森多樣性指數(shù)的值越大，表示群落的物種多樣性越高。ACE 指數(shù)。

kgithub-國(guó)內(nèi)平替快速版github.你是不是也和我一樣苦惱最近從github上拉代碼越來越慢。也不知道是我們園區(qū)屏蔽了github，還是github屏蔽了我們（嘆氣）反正我今年在辦公室就沒登上過github！這樣干活實(shí)在效率太低，直到最近我無(wú)意中發(fā)現(xiàn)一個(gè)寶藏網(wǎng)址kgithub.目測(cè)應(yīng)該是國(guó)內(nèi)哪個(gè)技術(shù)大拿搞的github鏡像。終于解決了我在辦公室上不去github的苦惱。

如何從0開始搗鼓一臺(tái)生物信息服務(wù)器。wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.shbash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.shsource ~/.bashrcconda config --add channels rconda config --add channels biocondaconda config --add channels biocondaconda config --set show_channel_urls yesconda install mamba# 如conda安裝的用不了export PATH="/root/miniconda3/bin:$PATH"

Hmmer運(yùn)行筆記。但其余的三種序列比對(duì)工作其實(shí)也很重要，例如Hmmer，就是公認(rèn)的氨基酸序列的比對(duì)神器，對(duì)于變化比較大的基因或物種基因組，或者跨物種的基因功能注釋，如果用blast獲得不了較好的結(jié)果，不妨試試hmmer。Hmmer官網(wǎng)網(wǎng)址：http://hmmer.org/Hmmer提供的功能非常多，日常我們用的最多的就是hmmsearch比對(duì)程序了，這個(gè)功能有點(diǎn)類似于blastp。除hmmsearch外，還有hmmer幾個(gè)功能我們?nèi)粘９ぷ髦心苡蒙稀?/blockquote> http://m.ahfyzs.com/content/24/0702/18/78098315_1127699823.shtml 2024/7/2 18:18:13

一代測(cè)序原理和質(zhì)量控制注意事項(xiàng)。一代測(cè)序技術(shù)又稱為Sanger法測(cè)序 或 雙脫氧末端終止法測(cè)序，1975年由Sanger提出，并于1977發(fā)表第一個(gè)完整的生物體基因組序列。第二代測(cè)序技術(shù)大大降低了測(cè)序成本的同時(shí)，還大幅提高了測(cè)序速度，并且保持了高準(zhǔn)確性，以前完成一個(gè)人類基因組的測(cè)序需要3年時(shí)間，而使用二代測(cè)序技術(shù)則僅僅需要一兩天，但二代測(cè)序在序列讀長(zhǎng)方面比起第一代測(cè)序技術(shù)則要短很多（幾十到幾百bp）。

http://m.ahfyzs.com/content/24/0625/16/78098315_1127115280.shtml 2024/6/25 16:15:08

一圖勝千言-R語(yǔ)言中顏色的選擇。首先，R語(yǔ)言里是有調(diào)色板的，也就是palette（），一般我們都是用默認(rèn)的調(diào)色板（內(nèi)含9種顏色）R語(yǔ)言里共有16種調(diào)色板，可供我們選擇（查看命令：palette.pals()）其中Polychrome 36調(diào)色板是顏色最多的，共36種顏色可供選擇。R語(yǔ)言中有多個(gè)調(diào)色板可以選擇，需要顏色少可以選擇ggplot2或accent，顏色多用Polychrome 36。調(diào)色板顏色查看可以用scales::show_col()命令。

http://m.ahfyzs.com/content/24/0619/16/78098315_1126618894.shtml 2024/6/19 16:33:05

簡(jiǎn)介德國(guó)細(xì)菌古菌分類學(xué)(LPSN)數(shù)據(jù)庫(kù)。International Committee on Systematics of Prokaryotes (ICSP)是細(xì)菌和古菌的分類學(xué)研究和命名規(guī)則的權(quán)威機(jī)構(gòu)，其與International Journal of Systematic and Evolutionary Microbiology (IJSEM)密切相關(guān)。ICSP通過IJSEM和LPSN這兩渠道向國(guó)際學(xué)術(shù)界發(fā)布細(xì)菌和古菌分類學(xué)方面的最新研究成果和命名變更，促進(jìn)了細(xì)菌和古菌命名規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化。