SynCom接种植物体系之后，为了研究它们的动态变化，扩增子是简单可行的方法，这也在
science: Coordination between microbiota and root endodermis supports plant mineral nutrient homeostasis，natureA single bacterial genus maintains root growth in a complex microbiome中都有采用。但是作者只是一两句话带过分析的流程，摸索了一下，挺简单的，主线就是：前期数据拆分、质控、去噪 >> 得到代表性序列 >> 比对到自己构建的含有序列信息和物种注释信息的数据库 >> 可视化
记下来详细步骤：
- 准备文件: 自己测的16S全长序列，保存为fasta格式，如下：
seq.fa
序列的注释信息
ref-taxonomy.txt - 导入数据
qiime tools import \
--type 'FeatureData[Sequence]' \
--input-path ref-seqs.fa \
--output-path ref-seqs.qza
qiime tools import \
--type 'FeatureData[Taxonomy]' \
--input-format HeaderlessTSVTaxonomyFormat \
--input-path ref-taxonomy.txt \
--output-path ref-taxonomy.qza
- 提取序列：根据你测的SynCom区选择需要提取的序列，用于后续分类器的训练，我这里是
V3-V4 区 (338F (5’-ACTCCTACGGGAGGCAGCA-3’) / 806R (5’-GGACTACHVGGGTWTCTAAT-3’))参数就是字面意思，不解释了
qiime feature-classifier extract-reads \
--i-sequences ref-seqs.qza \
--p-f-primer ACTCCTACGGGAGGCAGCA \
--p-r-primer GGACTACHVGGGTWTCTAAT \
--p-trunc-len 460 \
--p-min-length 400 \
--p-max-length 480 \
--o-reads ref-seqs_v34.qza
虽然--p-trunc-len我们指定的是460，但是它会智能的根据引物来截取，最终得到的序列是430bp左右
image.png
- 训练分类器
qiime feature-classifier fit-classifier-naive-bayes \
--i-reference-reads ref-seqs_v34.qza \
--i-reference-taxonomy ref-taxonomy.qza \
--o-classifier classifier.qza
- 最后，测试一下分类效果，
rep-seqs.qza由前期质控去噪得到
qiime feature-classifier classify-sklearn \
--i-classifier classifier.qza \
--i-reads rep-seqs.qza \
--o-classification taxonomy.qza
#可选
qiime metadata tabulate \
--m-input-file taxonomy.qza \
--o-visualization taxonomy.qzv
- 柱状图可视化：
table.qza由前期质控去噪得到，sample-metadata.tsv如下：
sample-metadata.tsv
qiime taxa barplot --i-table table.qza \
--i-taxonomy taxonomy.qza \
--m-metadata-file sample-metadata.tsv \
--o-visualization taxa-bar-plots.qzv
taxa-bar-plot
完成
参考：
https://docs.qiime2.org/2020.11/tutorials/feature-classifier/
