宏基因组是指特定环境中全部生物（微生物）遗传物质的总和。宏基因组测序即利用测序技术对环境样品中全部微生物的基因组进行测定，以分析微生物群体的基因组成及功能，解读微生物群体的多样性和丰度，探索微生物与环境及宿主之间的关系，发掘和研究新的具有特定功能的基因等。目前，第二代高通量测序技术在宏基因组的研究上已被广泛应用。与传统方法相比，基于高通量测序的宏基因组研究无需构建克隆文库，这避免了文库构建过程中利用宿主菌对样品进行克隆而引起的系统偏差，简化了实验操作，提高了测序效率，从而极大地促进了宏基因组学的发展。

    16S/18S rDNA测序与宏基因组测序的区别：16S/18S rRNA基因测序以细菌16S rRNA 或者真菌18S rRNA 基因测序为主,核心是研究样品中的物种分类、物种丰度以及系统进化。宏基因组测序以环境样品中的微生物群体基因组为研究对象，直接从环境样品中提取全部微生物的DNA，构建宏基因组文库，利用高通量测序技术分析环境样品所包含的全部微生物的群体基因组成及功能和参与的代谢通路，解读微生物群体的多样性与丰度，探求微生物与环境，微生物与宿主之间的关系，发掘和研究新的、具有特定功能的基因。

海科生物优势

★ 拥有标准化操作实验室和高通量测序技术平台，实验周期短，质量可靠。
★ 拥有lifetech ion proton和Illumina HiSeq 2500、MiSeq等多种高通量测序平台。
★ 技术人员经验丰富，可以根据合作伙伴要求提供实验方案、解决实验问题、分析实验结果。
★ 拥有专业的生物信息团队和大型计算机，可以为合作伙伴提供个性化的生物信息分析服务。

技术路线

宏基因组测序技术路线图

数据分析

数据预处理

      本步骤将利用引物设计序列，以此来确认真实有效的16s rRNA 序列片段。这里我们选取两头皆为正确引物序列的reads 作为clean reads 进行分析。

各样品物种分类

      使用mothur(version: 1.31.2)工具的“classify.seqs()”方法对每个样品进行物种分类鉴定，去除Mitochondria，Chloroplast，Eukaryota，和unknown（未在数据库中检索到）的结果。随机取样bootstrap 阈值设置为80%。

      使用的数据库是RDP training set (v9)，下载地址为：http://www.mothur.org/w/images/5/59/Trainset9_032012.pds.zip 

      选取某一分类层次上物种分类绘图。这里选取分类为第二层。图中显示的比例指该物种分类在各样本中的序列数目占该物种分类所有序列数目的百分比。

各样品OTU及丰度和分类

      使用“mothur”工具通过与GreenGene数据库比对，生成OTU，并计算各个OTU在每个样品中的丰度及物种分类，去除Mitochondria，Chloroplast，Eukaryota，和unknown（未在数据库中检索到）的结果。

样品丰富度稀疏曲线

      接下来使用sobs 算法对各样本进行随机抽样并计算OTU 的数目丰富度。据此，最终绘制丰富度(richness)稀疏曲线。横坐标为抽样序列数目， 纵坐标为抽样序列中的OTU 的数目。

相似性水平为0.03 的各样本OTU 数目的稀疏曲线

香农指数

      计算各样本香农(shannon)指数。绘制多样性(alpha-diversity)曲线横坐标为抽样序列数目，纵坐 标为对应的香农指数。

Rank-Abundance 曲线

      根据各样品的OTU 丰度和排序做Rank-Abundance 曲线。

组间韦恩图

      根据以上OTU 在各样本中的分类信息绘制韦恩(venn diagram)图。交叉的部分指相邻样品共同的OTU。

群落相似度分析

     根据各样品OTU 组成和丰度的差异，计算样品间的相似度，绘制相似度树。