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QIIME 2 Enables Comprehensive End‐to‐End Analysis of Diverse Microbiome Data and Comparative Studies with Publicly Available Data

机译：奇摩2可以通过公开数据进行多种微生物组数据和比较研究的全面结束分析

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摘要

QIIME 2 is a completely re‐engineered microbiome bioinformatics platform based on the popular QIIME platform, which it has replaced. QIIME 2 facilitates comprehensive and fully reproducible microbiome data science, improving accessibility to diverseusers by adding multiple user interfaces. QIIME 2 can be combined with Qiita, an open‐source web‐based platform, to re‐use available data for meta‐analysis. The following basic protocol describes how to install QIIME 2 on a single computer and analyze microbiome sequence data, from processing of raw DNA sequence reads through generating publishable interactive figures. These interactive figures allow readers of a study to interact with data with the same ease as its authors, advancing microbiome science transparency and reproducibility. We also show how plug‐ins developed by the community to add analysis capabilities can be installed and used with QIIME 2, enhancing various aspects of microbiome analyses—e.g., improving taxonomic classification accuracy. Finally, we illustrate how users can perform meta‐analyses combining different datasets using readily available public data through Qiita. In this tutorial, we analyze a subset of the Early Childhood Antibiotics and the Microbiome (ECAM) study,which tracked the microbiome composition and development of 43 infants in the United States from birth to 2 years of age, identifying microbiome associations with antibiotic exposure, delivery mode, and diet. For more information about QIIME 2, see https://qiime2.org. To troubleshoot or ask questions about QIIME 2 and microbiome analysis, join the active community at https://forum.qiime2.org.
机译：奇摩2是基于流行的Qiime平台的完全重新设计的微生物组织平台，它已更换。奇摩2促进了全面和完全可重复的微生物组数据科学，通过添加多个用户界面来提高多样化者的可访问性。奇摩2可以与Qiita，一个基于源Web的平台组合，重用可用数据进行Meta分析。以下基本协议描述了如何在单个计算机上安装Qiime 2并分析微生物组序列数据，从原始DNA序列读取通过产生可发布的交互式图来读取。这些互动数字允许研究的读者与数据相互作用，以与其作者相同，推进微生物组科学透明度和再现性。我们还展示了社区开发的插件如何添加分析能力，并与奇异2安装和使用，增强微生物组分析的各个方面 - 例如，提高分类分类准确性。最后，我们说明了用户如何通过Qiita使用易于可用的公共数据来执行组合不同数据集的元分析。在本辅导中，我们分析了儿童早期抗生素和微生物组（ECAM）研究的子集，其在出生到2岁时跟踪了美国43名婴儿的微生物组成和发展，鉴定了与抗生素暴露的微生物组关联，交付模式和饮食。有关Qiime 2的更多信息，请参阅https://qiime2.org。要解决或提出关于奇异2和微生物组分析的问题，请参加HTTPS://forum.Qiime2.org的活动社区。

著录项

  • 来源
  • 作者

    Mehrbod Estaki; Lingjing Jiang; Nicholas A. Bokulich;

  • 作者单位

    Department of Pediatrics University of California San Diego La Jolla California;

    Division of Biostatistics University of California San Diego La Jolla California;

    Center for Applied Microbiome Science Pathogen and Microbiome Institute Northern Arizona University Flagstaff Arizona;

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  • 正文语种 eng
  • 中图分类 遗传学;
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