一种16S测序和ITS测序数据关联分析方法及系统技术方案

本发明专利技术是关于一种16S测序和ITS测序数据关联分析方法及系统。该方案包括对细菌样本进行16S测序和对真菌样本进行ITS测序，获取16S测序数据和ITS测序数据。根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据进行alpha多样性分析，beta多样性分析，物种分析，环境因子关联分析，并可视化展示分析结果。该方案提供16S与ITS测序数据关联分析方法，分析方法提供了系统、全面的分析思路，可对比细菌、真菌对环境变化等分组差异的响应规律，在研究细菌与真菌的物种关系网络，揭示物种间的关联互作机制发挥重要作用。用。用。

【技术实现步骤摘要】
一种16S测序和ITS测序数据关联分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理和分析领域，尤其涉及一种16S测序和ITS测序数据关联分析方法及系统。

技术介绍

[0002]自然界中，细菌与真菌广泛共存，共同构成微生物群落的主体。随着微生物群落研究的普及，对群落内部细菌和真菌的同步细致探究，也越来越重要。由于生态位差异，细菌和真菌对环境刺激等的响应不同，为了开展全面系统的微生物研究，需要同时分析细菌和真菌。
[0003]又由于可能存在底物竞争、分泌抗生素等，细菌与真菌之间也存在一定的相互作用。有研究表明，16S、ITS、18S两两之间，16S与ITS的相关程度最高，暗示真菌与细菌间存在较强的关联。因此，对各样本同时开展16S与ITS测序的两组学分析，可以进一步扩大微生物群落的研究范围、拓展微生物驱动和响应机制的研究深度。
[0004]目前主要是对16S测序数据和ITS测序数据的单独分析，尚未有方法可以将两组学的测序数据进行全面、系统的关联分析，因此专利技术人经研究开发提供本专利技术方法，克服现有技术中的问题。

技术实现思路

[0005]为克服相关技术中存在的问题，本专利技术提供一种16S测序和ITS测序数据关联分析方法及系统，从而解决单一组学数据无法全面分析的缺陷，也将两组学数据结合实现挖掘数据关联关系的互作机制。
[0006]根据本专利技术，提供一种16S测序和ITS测序数据关联分析方法。该方法包括：对细菌样本进行16S测序，获取16S测序数据，所述16S测序数据为16S OTU丰度表和16S物种丰度表；对真菌样本进行ITS测序，获得ITS测序数据包括ITS OTU丰度表和ITS物种丰度表；所述物种丰度表，为各分类水平物种丰度表，具体包括门水平丰度表，纲水平丰度表，目水平丰度表，科水平丰度表，属水平丰度表，种水平丰度表；根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据进行alpha多样性分析，具体包括：alpha多样性指数比值差异分析和alpha多样性person相关性分析，并可视化展示分析结果；根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据进行beta多样性分析，具体包括：beta多样性统计检验、Mantel test分析和Procrustes test分析，并可视化展示分析结果；根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据进行物种分析，具体包括：物种分布分析、sPLS分析和SparCC分析，并可视化展示分析结果；根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据进行环境因子关联分析，并可视化展示分析结果。
[0007]优选的，所述alpha多样性指数比值差异分析具体分析方法为：根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据，计算16S与ITS alpha多样性各类型指数的比值，再针对alpha多
样性各类型指数比值，使用R语言Vegan包进行比值的统计检验，计算各类型指数比值在分组间的差异程度，并将数据结果通过盒型图可视化展示；所述统计检验具体为，当比较组分组数等于2时使用welch
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s t检验，当比较组分组数大于2时使用Tukey HSD检验。
[0008]所述alpha多样性person相关性分析具体分析方法为：根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据，使用R语言psych包进行alpha多样性各类型指数的pearson相关性分析，并基于每个样本的alpha多样性各类型指数，绘制相关性散点图可视化展示结果；所述alpha多样性各类型指数，具体包括：sobs指数、shannon指数、chao指数、ace指数、simpson指数、Pielou指数、PD-whole tree指数、goods_coverage指数。
[0009]优选的，所述beta多样性统计检验，具体分析方法为：根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据，基于各分类水平的Bray-Curtis距离，统计每个比较组的组内、组间样本距离均值，再使用R语言Vegan包进行组内组间距离差异的Welch
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s T检验和Wilcoxon秩和检验分析，以盒型图可视化展示分析结果；其中，所述各分类水平包括OTU水平，门水平，纲水平，目水平，科水平，属水平，种水平。
[0010]优选的，所述Mantel test分析，具体分析方法为：根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据，使用R语言vegan包，计算样本间的Bray-curtis距离矩阵，然后检验各物种分类水平下16S和ITS两组学之间的mantel test相关性，最后基于permutation置换检验999次，计算相关显著性，以散点图可视化展示分析结果；所述Procrustes test分析，具体分析方法为：根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据，基于各分类水平两组学样本Bray-curtis距离的PCoA结果，使用Ｒ语言Vegan包，开展Procrustes test分析，并使用permutation置换检验 999次，进行相关显著性检验，以叠加后的样本分布图可视化展示分析结果；其中，所述各分类水平包括OTU水平，门水平，纲水平，目水平，科水平，属水平，种水平。
[0011]优选的，所述物种分布分析，具体分析方法为：挑选所述16S测序数据中各分类水平排名前10的物种，并存储为第一16S物种；挑选所述ITS测序数据中各分类水平排名前10的物种，并存储为第一ITS物种；对各分类水平所述第一16S物种与所述第一ITS物种取并集，并保存；从各分类水平所述ITS测序数据和所述16S测序数据中除去所述第一16S物种与所述第一ITS物种的并集，并将已知的物种划标注为other，将未知物种标注为unclassified；使用R语言ggplot2包以堆叠图可视化展示两组学所有样本中物种丰度变化；其中，所述两组学为所述16S测序组学和所述ITS测序组学；其中，所述各分类水平包括门水平，纲水平，目水平，科水平，属水平，种水平。
[0012]所述sPLS分析，具体分析方法为：根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据，基于OTU、科、属3个分类水平的丰度表，开展两组学sPLS分析，再以样本分布散点图、关联物种散点图、关联物种circos图将分析结果可视化展示。
[0013]所述SparCC分析，具体分析方法为：使用R语言SpiecEasi包计算细菌和真菌的SparCC相关系数和相关显著性分析，再以相关性热图、相关性网络图、网络分析图形将分析结果可视化展示。
[0014]优选的，所述16S测序数据和所述ITS测序数据进行环境因子关联分析，具体分析方法为：
使用R语言psych包计算环境因子间的pearson相关系数；使用R语言vegan包进行alpha多样性、物种矩阵与每个环境因子的mantel test分析；通过permutation置换检验999次，计算相关显著性；利用R语言ggcor包生成热图和网络图结合的形式可视化展示分析结果。
[0015]进一步的，提供一种16S测序和ITS测序数据关联分析系统，该系统包括：组学数据获取本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种16S测序和ITS测序数据关联分析方法，其特征在于，包括：对细菌样本进行16S测序，获取16S测序数据，所述16S测序数据为16S OTU丰度表和16S物种丰度表；对真菌样本进行ITS测序，获得ITS测序数据包括ITS OTU丰度表和ITS物种丰度表；所述物种丰度表，为各分类水平物种丰度表，具体包括门水平丰度表，纲水平丰度表，目水平丰度表，科水平丰度表，属水平丰度表，种水平丰度表；根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据进行alpha多样性分析，具体包括：alpha多样性指数比值差异分析和alpha多样性person相关性分析，并可视化展示分析结果；根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据进行beta多样性分析，具体包括：beta多样性统计检验、Mantel test分析和Procrustes test分析，并可视化展示分析结果；根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据进行物种分析，具体包括：物种分布分析、sPLS分析和SparCC分析，并可视化展示分析结果；根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据进行环境因子关联分析，并可视化展示分析结果。2.根据权利要求1所述的一种16S测序和ITS测序数据关联分析方法，其特征在于：所述alpha多样性指数比值差异分析具体分析方法为：根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据，计算16S与ITS alpha多样性各类型指数的比值，再针对alpha多样性各类型指数比值，使用R语言Vegan包进行比值的统计检验，计算各类型指数比值在分组间的差异程度，并将数据结果通过盒型图可视化展示；所述统计检验具体为，当比较组分组数等于2时使用welch
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s t检验，当比较组分组数大于2时使用Tukey HSD检验；所述alpha多样性person相关性分析具体分析方法为：根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据，使用R语言psych包进行alpha多样性各类型指数的pearson相关性分析，并基于每个样本的alpha多样性各类型指数，绘制相关性散点图可视化展示结果；所述alpha多样性各类型指数，具体包括：sobs指数、shannon指数、chao指数、ace指数、simpson指数、Pielou指数、PD-whole tree指数、goods_coverage指数。3.根据权利要求1所述的一种16S测序和ITS测序数据关联分析方法，其特征在于，所述beta多样性统计检验，具体分析方法为：根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据，基于各分类水平的Bray-Curtis距离，统计每个比较组的组内、组间样本距离均值，再使用R语言Vegan包进行组内组间距离差异的Welch
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s T检验和Wilcoxon秩和检验分析，以盒型图可视化展示分析结果；所述各分类水平包括OTU水平，门水平，纲水平，目水平，科水平，属水平，种水平。4.根据权利要求1所述的一种16S测序和ITS测序数据关联分析方法，其特征在于：所述Mantel test分析，具体分析方法为：根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据，使用R语言vegan包，计算样本间的Bray-curtis距离矩阵，然后检验各物种分类水平下16S和ITS两组学之间的mantel test相关性，最后基于permutation置换检验999次，计算相关显著性，以散点图可视化展示分析结果；所述Procrustes test分析，具体分析方法为：根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据，基于各分类水平两组学样本Bray-curtis距离的PCoA结果，使用R语言Vegan包，开展Procrustes test分析，并使用permutation置换检验 999次，进行相关显著性检验，以...

【专利技术属性】
技术研发人员：高川，周煌凯，陈飞钦，艾鹏，张秋雪，
申请(专利权)人：广州基迪奥生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：