下载文档原格式
高通量数据处理的算法优化随着科技的快速发展，数据量的爆发式增长成为了我们面临的一个重要问题。
这就需要我们在数据处理方面寻找新的解决方法。
高通量数据是其中一个需要特别注意的领域，因为它的数据量非常大，如果不加以优化，就可能会产生一些处理上的延迟和错误。
面对这个问题，我们需要找到一些算法优化的方法，使得数据的处理速度更加快速，同时尽可能的减少出错率。
一、问题背景与需求数据的大幅增长让以前的数据处理方法越来越难以满足饱和的数据处理需求，高通量数据处理技术由此应运而生。
高通量数据处理是指针对数据非常庞大，但需要在相当短的时间内完成处理和分析的数据处理方法。
高通量数据处理主要应用于生物信息学、天文学和历史学等一系列需要处理海量数据的研究领域。
实现高通量数据处理，需要从多个方面入手，其中算法优化是其中一个关键方面。
高通量数据往往包含着海量的信息，如果处理方法比较单一，容易造成时间和计算资源的大量浪费，而算法优化的方法可以使得我们的数据处理效率最大化，从而节省资源成本，更好的利用数据。
因此，算法优化在高通量数据处理中显得尤为重要。
二、算法优化的思路在数据处理中，通常我们需要进行数据挖掘、特征提取、数据聚类等多种操作。
对于这些操作，我们在算法优化时，可以重点优化以下三个方面。
1.并行计算数据处理是一项对计算机要求非常高的任务，为了使得数据处理更有效率，我们可以通过使用多线程或者分布式计算等方式实现并行计算。
通过将任务进行分配，同时将计算线程到不同的处理节点中进行计算，可以最大化的利用计算资源，从而提高算法的执行效率。
并行计算可以缩短处理时间，减小开支成本，在处理高通量数据的时候尤其浓重。
2.选择合适的数据结构在数据处理过程中，选择合适的数据结构也是非常重要的，一个好的数据结构可以减小内存占用，同时也能提高处理速度。
在选择数据结构的时候，我们可以根据数据的特征来决定采用何种结构，比如在处理文本数据时，可以采用hash表等数据结构来提高处理效率。
生信领域高通量数据分析挑战与解决方案探讨高通量数据在生物信息学领域扮演着至关重要的角色。
随着技术的进步和成本的降低，生物学家们能够产生越来越多的高通量数据，这些数据包括基因组测序数据、转录组测序数据、蛋白质组测序数据以及其他生物学实验产生的大规模数据。
然而，面对如此庞大和复杂的数据集，研究人员们面临着一系列的挑战，需要相应的解决方案来进行数据分析。
第一个挑战是数据处理和预处理。
高通量数据的产生通常会伴随着一些技术问题，例如测序错误或者实验误差。
为了有效地分析数据，我们需要对数据进行处理和清洗。
首先，我们需要进行质量控制，例如检查测序 reads 的质量分数和去除低质量的 reads。
其次，需要进行去除不需要的序列，例如去除适配器序列和过度复制的 reads。
最后，还需要进行错误矫正和序列比对，以确保数据的准确性和一致性。
第二个挑战是生信数据的存储和管理。
高通量数据的量级巨大，需要大容量的存储设备来存储这些数据。
此外，数据的管理也是一个复杂的问题，包括数据的标注、分类和索引。
为了方便数据的检索和共享，需要建立适当的数据库和数据仓库，并且采用标准化的命名和注释规范，以确保数据的可靠性和可重复性。
第三个挑战是数据分析和解释。
高通量数据的分析涉及到多个层面，包括基因组水平、转录组水平和蛋白质组水平。
在基因组水平，我们可以进行基因组组装、SNP（单核苷酸多态性）鉴定、基因预测和基因注释等分析。
在转录组水平，我们可以进行基因表达的差异分析、基因共表达网络分析、基因调控网络分析等。
在蛋白质组水平，我们可以进行蛋白质鉴定和定量、蛋白质相互作用分析等。
这些分析需要采用适当的算法和工具，并且需要进行统计学验证和生物学解释。
解决这些挑战的方案取决于不同的实际情况和研究目标。
然而，有一些通用的解决方案可以被应用于大部分的高通量数据分析。
首先，建立一个强大的计算基础设施是必要的，包括高性能计算集群和存储系统。
这可以提供足够的计算资源和存储空间来处理和存储大规模的数据。
高通量数据处理技术研究及应用在当今科技日新月异的时代，高通量数据处理技术已经无比重要。
高通量数据处理技术是指对大规模的数据进行分析、整合和利用，以便从中获得更多的信息和价值。
这种技术不仅在科学研究、医疗健康、金融等领域有广泛的应用，而且在物流、交通、城市管理等行业也可以发挥巨大的作用。
一、高通量数据处理技术的定义高通量数据处理技术是一种利用计算机技术对大数据进行全面、高速、分布式处理的技术。
高通量数据处理技术主要通过数据预处理、特征提取、数据挖掘、分析和建模等过程对海量数据进行分析，以便从中获取更多的有价值的信息。
二、高通量数据处理技术的特点1、处理速度非常快。
在大量数据处理过程中，高通量数据处理技术可以帮助数据分析人员快速分析处理数据，这可以大大缩短数据分析过程的时间，提高数据分析的效果。
2、高度智能化。
高通量数据处理技术可以根据不同的数据类型进行个性化的数据处理，以便从中找到更多的规律和特征，提高分析的准确性和效果。
3、可快速接入大量数据。
高通量数据处理技术可以帮助数据分析人员迅速接入大规模的数据，并在较短的时间内进行综合分析，以实现数据的快速处理和利用。
三、高通量数据处理技术的应用1、生物学和医学领域。
在生物学和医学领域，高通量数据处理技术可以帮助科学家分析复杂的基因序列、蛋白质序列等数据，寻求疾病的发病机制并制定相应的治疗方案。
2、金融投资领域。
在金融投资领域，高通量数据处理技术可以帮助投资人员分析市场趋势及变化，预测未来的走势和风险，以便更准确地进行投资。
3、物流领域。
在物流领域，高通量数据处理技术可以帮助物流公司进行更加高效的运输计划，优化物流路线，提高物资的运输速度和质量。
4、城市管理领域。
在城市管理领域，高通量数据处理技术可以帮助城市管理者分析城市交通、环保、安全等问题，从而更好地制定城市管理政策和措施。
四、高通量数据处理技术的未来发展高通量数据处理技术的未来发展趋势主要包括以下方面：1、深度学习技术的应用。
生物信息学中的高通量基因测序数据处理与分析随着高通量基因测序技术的发展，大量的基因测序数据得以产生。
这些数据对于生物信息学的研究和应用具有重要意义，因此高通量基因测序数据的处理与分析成为了生物信息学领域的重点之一。
高通量基因测序数据处理是指对原始的测序数据进行加工、清洗和预处理的过程。
首先，需要将测序数据从测序仪中读取出来，得到序列文件。
接着，需要对序列文件进行质量控制，去除低质量序列，过滤掉可能的污染和重复序列。
其次，对于RNA测序数据，需要对序列进行去除adaptor序列、多态性核苷酸等预处理步骤。
最后，对于基因组测序数据，还需要进行比对到参考基因组的工作。
高通量基因测序数据的处理过程中，还需要注意到错误和偏倚的存在。
测序错误可以来源于测序仪的误差，也可以来源于PCR扩增的偏差。
针对这些问题，研究人员可以利用错误纠正算法和统计模型来识别和修复错误的测序数据。
同时，也可以通过样本间和实验间的重复测序来评估和控制测序的偏差。
处理完高通量基因测序数据之后，研究人员就可以进一步进行数据分析。
高通量基因测序数据的分析主要包括基因定量和差异表达分析、基因组注释和变异分析、及关联分析和机器学习等。
基因定量分析可以通过计算读数或转录本的丰度来研究基因的表达模式；差异表达分析可以用于比较不同条件或组织中基因的表达差异，从而找出与特定生物过程或疾病相关的基因。
基因组注释分析可以将基因定位到基因组中的特定位置，并评估基因功能和调控元件的存在。
变异分析可以用于检测和注释基因组中的突变和多态性，研究其与疾病相关性，以及对个体差异的贡献。
关联分析和机器学习可以挖掘大规模测序数据中的相关性和模式，为生物学研究提供新的理解和预测。
为了更好地处理和分析高通量基因测序数据，研究人员还需要掌握一些常用的生物信息学工具和算法。
例如，常用的序列比对算法包括BLAST、Bowtie、BWA等；基因定量和差异表达分析可使用DESeq2、edgeR、limma 等；基因组注释可利用Ensembl、NCBI、UCSC等数据库和工具。
高通量数据处理与分析的新方法随着时代的发展，人们在生活和工作中不断积累了大量的数据。
这些数据可以是图片、视频、文字、音频等。
由此引入了高通量数据的概念，在传统数据处理方法的基础上，高通量数据分析的要求更高，对于数据的存取、处理和分析都提出了更高更严格的要求。
高通量数据处理和分析新方法的研究也随之应运而生。
一、高通量数据容易遇到的困难在现今社会中，越来越多的数据以惊人的速度不断地增长。
高通量数据通常是高容量、高维度、高代价成本和众多的不完整性的数据。
与传统的数据不同，高通量数据的特点在于数据种类繁多且极其复杂。
这些数据通常无序，大小随机，分析方法也不尽相同。
其数据处理方法上也有很多技术挑战，如如何从数据中区分出有用的信息，如何对海量数据进行快速的存取和处理。
二、高通量数据处理和分析方法的发展由于高通量数据 faced 大量的数据，因此新一代计算机平台如大数据技术就应运而生。
大数据技术是一种数据的存储和处理技术，用于处理和分析高容量的数据。
大数据技术不仅可以帮助实现对数据存储的高效管理，同时也可以实现在不同系统之间的数据共享。
常见的大数据处理技术有：MapReduce、Hadoop 和 Spark 。
这些技术都是研究人员对高通量数据处理和分析的一种尝试，通过一些创新性的技术，使得大量数据的分析变得可行。
三、线性预测模型珂学理论指出，复杂的实际系统可能有内在的长时间尺度上的稳定性，其波动在数学上可以用一类简单的非线性微分方程来描述。
学者们发现，通过解这些方程，预测这种稳定波的演化会比较准确。
因此，线性预测模型也成为了一种高通量数据处理和分析的新方法。
线性预测模型在预测部分中采用了自适应的可变系数信号分解方法，这种方法可以自动适应信号的本征特征，并将信号分解成一个大量不同频率、不同幅度的自然模式。
通过把一些受干扰的数据点与频率相同并且阶数严格相等的模式相加，预测可以进一步优化。
当然，为了实现这个模型，研究人员还需要根据具体问题建立合适的模型和信号分解方法。
高通量数据处理中的关键技术研究随着科技的不断发展，高通量数据处理技术逐渐趋于成熟，并成为了数据处理的一个核心领域。
高通量数据处理技术对于生命科学、金融业、大数据分析等领域的发展都有着重要的意义。
在这篇文章中，我们将会探讨高通量数据处理的关键技术，并讨论在数据处理领域中的应用。
1. 数据预处理对于高通量数据处理而言，数据预处理是至关重要的一步。
数据预处理通常包括数据清洗、去噪和数据标准化等过程。
由于高通量数据通常是非结构化数据，数据清洗通常是一个耗时耗力的过程。
高通量数据处理技术需要通过数据清洗，将采集到的数据转化为可处理的数据。
数据去噪是数据预处理的重要步骤之一。
由于数据采集过程中存在各种噪声和异常数据，需要对这些数据进行去噪处理。
对于信号处理来说，去噪是一个很常见的问题。
去噪可以提高数据的质量，使得后续处理更加准确。
标准化是数据预处理中的重要一步，它将不同类型的数据转化为相同的度量标准，使得某一特征可以被比较和分析。
标准化可以在比较不同样本时，排除数据集中的缩放和偏移因素的影响。
2. 数据存储和管理高通量数据的处理还需要进行存储和管理，这些数据通常包括基因数据、生物图像数据、金融数据、汽车传感器项目数据等。
由于数据量非常大，高性能的计算和存储设备是必不可少的。
高通量数据存储通常采用集群存储或云存储技术，集群存储技术采用分布式存储方式，数据可以在多台计算机间共享，并提供高效的数据存取。
云存储技术采用云计算的方式进行存储，使得数据存储的成本更加低廉。
除了存储以外，高通量数据的管理也非常重要。
采用数据库或数据仓库技术之后，可以对数据进行分类、索引和查询等操作。
通过这些操作，可以优化数据的访问和处理效率。
3. 数据挖掘和机器学习高通量数据处理技术还可以通过数据挖掘和机器学习技术，对数据集进行分析和预测。
数据挖掘包括数据聚类、分类和关联规则挖掘等技术，通过探索数据中的潜在模式和结构，来提取出数据中有意义的信息和知识。
生物信息学中的高通量数据处理与分析随着生物技术的不断发展，生物研究过程中产生的数据量越来越大，从基因测序到蛋白质组学，都需要处理和分析海量的数据。
这些数据需要高效地存储、管理、分析和可视化，这就需要生物信息学中的高通量数据处理与分析。
I. 生物信息学中的高通量数据高通量数据是指能够同时分析多个样品或者检测多个分子的数据。
在生物实验中，高通量数据主要来自基因测序、轮廓芯片、蛋白质组学等领域。
这些数据的产生量及其复杂性已经远远超过了传统的实验方法。
1. 基因测序数据基因测序是现代遗传学和生物学的基础工具。
通过对基因组、转录组或者蛋白质组的测序，可以帮助我们深入理解生物体的结构和功能。
基因测序数据量巨大，每一次基因测序都会产生几百万到几十亿条碱基序列。
这些数据需要经过预处理、比对、拼接、注释等复杂的处理之后才能生成可靠的结果。
2. 蛋白质组学数据蛋白质组学是研究生物体内蛋白质的种类、数量、结构和功能的学科。
蛋白质组学数据包括蛋白质组的鉴定、定量和结构分析。
鉴定蛋白质需要将复杂的混合物分离出来，通过蛋白质质谱技术进行鉴定。
这个过程中需要对大量的数据进行分析和解释，通过与数据库的比对，找到与之匹配的蛋白质。
II. 高通量数据处理与分析的挑战处理和分析高通量数据需要面对许多挑战。
首先，这些数据量非常庞大，处理过程需要大量的计算资源和存储空间。
其次，处理的过程非常复杂，需要运用许多不同的算法和工具。
最后，数据的质量也是一个重要的因素。
高通量数据中存在许多误差和噪声，因此需要有效的数据预处理和质量控制方法。
1. 数据预处理数据预处理是数据分析的第一步。
基因测序数据需要进行序列质量评估、序列去重、序列比对、序列拼接等处理，才能得到有效的结果。
蛋白质组学数据需要进行数据清洗、信噪比估计、谱酶定量、定量值筛选、差异分析等处理。
2. 数据分析对于高通量数据的分析一般分为两种：有监督的分析和无监督的分析。
有监督的分析是基于已有的信息对数据进行分析和解释，例如对基因测序数据进行差异分析、基因富集分析等。
高通量测序中的数据处理分析研究高通量测序是指通过一系列高效的方法，对DNA、RNA或蛋白质等进行快速测定，在不同领域中被广泛地应用。
高通量测序技术的出现，极大地促进了基因组学、转录组学、蛋白质组学等领域的发展。
在高通量测序之后，数据处理和分析成为了瓶颈和挑战。
因此，本文将对高通量测序中的数据处理分析进行探讨。
一、高通量测序介绍高通量测序是一种高效、快速的测定某个物种或个体的DNA、RNA、蛋白质等信息的技术。
它主要通过对DNA进行文库制备、PCR扩增、测序等步骤来得到它的序列，并通过对序列的统计和分析来探究生物体的不存在基因、多态性等信息。
目前，主要分为Sanger法和二代测序技术两大类。
其中二代测序技术包括Illumina、Ion Torrent、PacBio等公司和方法。
二、高通量测序数据处理分析高通量测序数据处理分析是高通量测序技术的最后一道程序流程，其目的是将原始测序数据转化为有效的数据信息，以供后续的分析和解读。
高质量的数据是进行下游分析和挖掘工作的基础，数据的本质分析需要多种技术和算法的组合，包括质量控制、去除接头、序列比对、SNP检测等。
1.数据清洗数据清洗是指将测序过程中得到的原始数据进行预处理，包括样品质量控制、去除低质量碱基、去除接头、对序列进行质量评估等。
由于高通量测序技术得到的数据存在一定的噪声和误差，故需要进行数据清洗以提高数据质量。
2.序列比对序列比对是指将得到的测序序列映射到参考序列上，从而识别出潜在的SNP、InDel等多态性位点等。
目前常用的序列比对工具有Bowtie、BWA、NovoAlign等。
同时，对于不同类型的序列，需要使用不同的比对工具和算法，如针对RNA-seq 序列比对则需要使用Tophat2、STAR等工具。
3.变异检测高通量测序数据处理分析中的关键步骤是对数据进行变异检测。
变异检测是指基于序列比对结果，对测序序列中的SNP、InDel等多态性位点进行鉴定并评估其信度，以寻找与目标物种或疾病相关的基因和突变。
生物学中高通量数据处理技术的应用生物学是一个多样化、复杂的学科，包括从分子和细胞层面到个体和群体层面的研究。
随着技术的不断进步，高通量技术已成为现代生物学的基石，促进了许多领域的研究，包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学和表观基因组学。
在这些领域中，大量的数据需要处理和分析，这就需要生物学中高通量数据处理技术的应用。
一、高通量测序技术高通量测序技术是研究生物学的一个重要方法，它可以快速地获取大量的DNA或RNA序列数据。
通过分析这些数据，我们可以研究基因组、转录组和表观基因组的不同方面。
在基因组学中，高通量测序技术已经被广泛应用，包括基因重排、基因突变和基因组结构分析等。
在转录组学领域，高通量测序技术可以用于研究截止RNA定量、核糖体RNA和非编码RNA等。
在表观基因组学中，高通量测序技术可以用于研究DNA甲基化和组蛋白修饰等。
这些技术的数据处理和分析需要使用各种生物信息学工具集，以确定表达水平、快速注释功能等。
二、蛋白质质谱分析技术蛋白质质谱分析技术也是生物学的一种重要方法。
与高通量测序技术类似，蛋白质质谱分析可以快速获取大量的蛋白质序列数据。
通常情况下，蛋白质分析需要使用高分辨质谱仪，可以快速识别和鉴定蛋白质。
这些数据经常需要与数据库和其他生物信息学工具结合使用，以确定蛋白质的功能和定量等。
蛋白质质谱分析技术广泛应用于蛋白质鉴定、蛋白质定量和蛋白质互作等研究中。
三、代谢组学技术代谢组学技术是研究代谢反应的一种有力方法，并广泛应用于分子营养生物学、食品科学、药学、医学和生命科学等领域。
这种技术可以快速测量大量化合物的代表性数据，以了解生物体内的化学反应。
通过代谢谱仪，可以在组织和生物体中检测几百种代谢产物，并分别进行定量和定性分析。
此外，通过与其他数据结合，如基因和蛋白质表达等，我们可以确定代谢反应在生物体内的分布和变化，以更好地理解代谢状况。
四、生物数据处理软件生物学中高通量数据处理技术的应用还需要专门的生物数据处理软件。
高通量测序数据分析的方法与技术高通量测序是一种快速、准确、高通量的基因组学工具，随着测序技术的不断发展，可以获取到越来越多的基因组数据。
这些大量的基因组数据需要经过分析才能发挥作用。
在过去的二十年中，生物信息学发生了巨大的变化，这种变化归功于高通量测序技术的到来。
高通量测序数据的分析需要结合多种技术和方法，才能更好地对基因组信息进行解读。
本文将介绍高通量测序数据分析的方法和技术。
一、测序质量控制对于典型的高通量测序数据，数据的可靠性和准确性是非常重要的。
这就需要对测序数据进行质控，以确保数据的可用性。
测序数据的质量检查有两个方面，首先是对原始数据进行检查，其次是对数据进行后处理的检查。
1.1 原始序列数据质量检测原始序列数据包括核苷酸序列的碱基质量和流量图信息。
DNA测序技术测序是通过测序仪交付大量的序列数据然后进行过滤和切割，核苷酸序列的碱基质量和流量图信息的质量将直接影响序列的可靠性。
测序数据质量预处理的主要任务是检查数据的质量。
1.2 数据后处理的质量检测数据处理主要包括去除接头，过滤低质量的碱基，截取序列等。
这些数据的处理可以避免错误的数据和噪声干扰。
因此，经过后处理的数据需要再次进行质量检测。
二、测序数据预处理测序数据预处理是通过处理原始序列数据来减少序列错误、去除噪声和过滤低质量序列的过程。
由于DNA测序技术涉及到大量的碱基读数、低频率和高变异等问题，因此，在数据处理时需要引入一系列技术和算法，以确保我们获得高质量数据。
预处理包括以下几个方面。
2.1 质量过滤质量过滤是在后续分析之前标准化序列数据的过程。
该过程包括破解接头序列、对低质量的序列进行过滤，其中低质量的序列是通过查找AMDF（自适应中值滤波器）确定出来的。
2.2 清除重复序列重复序列也是影响结果的因素之一，这些序列可能来自于PCR反应，或与基因组重复序列类似。
由于重复序列（也称为缺失复合物，CD）有助于分子生物学操纵的误解和解释，因此，将其从数据集中清除是非常必要的。
高通量数据处理的一些经验和建议最近一年时间里收到很多同学和朋友关于454数据处理的询问，通过QQ，微信，人人网和邮件等各种途径，当然不少也是面对面的讨论。
这些同学和朋友包括同组的，跨组的，同所的，跨所的，其他大学的，来自北京的、南京的、广州的、西安的，甚至也有国外的中国朋友。
有些朋友我素未谋面，也不知长相如何，不知男女。
有时候同一天能收到五六份邮件，问题之五花八门，有时已经超越了我所能够解答的范围。
这些现象也反映了当前生物信息学的急剧变革，第二代测序技术就像Iphone问世一些，彻底席卷和重新定义了当前生态学研究的方法和手段。
而几年前费用昂贵的第二代测序如今已“旧时王谢堂前燕，飞入寻常百姓家”，于是乎大潮裹挟之下的硕士生博士生们都想出来耍耍，扔个十几万块钱，希望能够轻松的收获几篇文章。
科研论文的发表讲究“猎奇性”，大家都喜欢看到新奇的方法和漂亮的图表。
但我认为这其实也是当今科研界的弊端之一，讲究创新和手段的先进，而忽视了研究的重要性。
以微生物生态学的旗舰杂志ISMEJ为例，最近一年多发表的学术论文里，第二代测序技术已经是寻常方法，所谓第三代的单细胞测序技术也开始出现。
研究生物信息学的来自美国科罗拉多的Rob Knight能够作为ISMEJ的高级主编，方法对于微生物生态学研究的重要性可见一斑。
前几天读到阿伯丁大学的James Prosser教授在Nature上发表的一篇观点文章“Think before you sequence“，在这里面他讲到，第二代测序只不过是一个工具而已，我们的研究依旧要从扎扎实实的假设出发，设计实验来解决问题和验证假设。
高通量测序并不能弥补实验设计的缺陷。
我在阅读文章的过程中也发现，设计合理和完整的实验，即使使用传统的Sanger 测序技术，依旧能够说明和解决问题，并能够发表到高档次期刊上。
而如果使用第二代测序技术，但是数据处理有问题，数据质量控制不好，文章也很难得到发表，相当于花钱买罪受。
我从2011年秋天开始学习454数据的处理，在学习的起始阶段，能够和师弟袁超磊一起探讨和交流，并且几乎阅读了ISMEJ上所有与第二代测序技术有关的文章，所以能够很快的上手。
在此我也对师弟袁超磊表示正式的感谢，祝愿他在阿德雷德大学能吃上可口的饭菜。
很多朋友的问题我未能一一解答，在此也表示歉意。
我经历过学习454数据处理的漫长和痛苦的过程，我很清楚有时候一句话或者一段话很难解决所问的问题。
去年我自己投出的文章经历了很多次的拒稿，十几位审稿人和生物信息学家对数据处理提出了建议，现在经过在悉尼和生物信息学专家的讨论，我也能够更加合理地看待数据处理的问题。
摸着石头过河的一些经验和建议，在这里进行分享，希望正在摸索和思考中的你，觉得并不孤单。
1. Mothur和QIIME那个软件更好?Mothur是美国密歇根大学的Patrick Schloss在2009年开发的数据处理平台，它的前身是Dothur软件，相信大家都听说过。
这两个软件的发音分别为Mother和Daughter，是Dr Parick献给他的妻子和女儿的。
另一个被广泛使用的数据处理平台是QIIME,也是美国科罗拉多Rob Knight等人于2009年开发出来的。
截至今天，Mothur的方法文献已经被引用1229次，而QIIME被引用574次。
这说明Mothur比QIIME有更广泛的群众基础。
我刚开始学习使用的就是Mothur,我个人非常喜欢这个开源的数据处理平台，基本能够实现我的所有数据处理目的。
Mothur软件无需安装，在Windos, Linix,和MacOS系统上都可以运行。
我研究了Mothur每一个中间导出文件的格式和原理，所以我能够将这些中间产生的文件导入其他软件进行处理和做图，比如R语言。
很多人不喜欢Mothur，都是因为Mothur不能够直接出图，必须依赖于其他软件。
而这正式我所喜欢的原因，我现在也正在进一步学习R语言，R的做图功能是非常强大的，其实大家平时看到文章上那些非常漂亮的图，大都是R语言做出来的。
所以，如果将Mothur和R结合，我认为是一个能正确处理数据并完美展现数据的途径。
除了罗氏454数据处理之外，Mothur现在也有了针对Illumina 数据的处理方式，大家从Mothur的网页上就可以读到Dr. Patick写的标准数据处理流程。
现在QIIME携苹果电脑的时髦，也得到了很多人的青睐。
这个软件我本人没有真正使用过，但是知道QIIME只能在MacOS和Linix系统上运行，当然也可以通过在Windos系统上安装Virtual Box来运行。
这个软件出图的效果比较好，很多人把直接出的图用来发表文章。
我所在的悉尼这边的研究所的生物信息学专家也是用QIIME来处理数据。
我就这个软件问题和他讨论了好多次。
基本来说，两个软件都可以帮助我们实现正确的数据处理，并不存在哪个更好的问题，只有个人在使用上的喜好。
我希望你无论使用那个软件，都仔仔细细阅读软件网页上的教程，并熟悉所有的命令。
自己一一试试各个命令，合理组合命令，这样才会通过修改命令来正确处理自己的数据。
这个过程没人可以帮你，只有你自己能够救赎自己。
2. 数据处理难学吗?这是一个我一直以来很想告诉所有人的问题。
说实话，那两个软件都很好使用，有标准的处理流程在那里等着你，把所有数据处理下来绝对不超过十天时间。
但是，为什么我们几个月甚至一年都拿不下来数据处理?因为数据处理的难点不在于软件的使用，而在于你对微生物生态学基本概念的了解。
我认为我们需要在数据处理之前就应该特别清楚的是1)α多样性的各种指标。
数据条数的多少会直接影响α多样性的计算结果，它们之间是正相关关系。
所以计算α多样性必须统一序列条数。
而我们知道统一序列条数就会舍弃很多条数不足的样品，这个取舍就涉及到很多的经验问题，需要你阅读很多的文献来了解;2)β多样性的表征方式。
我研究β多样性的时候，阅读了很多相关的文献，对Bray-Curtis指数，UniFrac等都非常了解。
选择能够最好表现你多样性差异的指数，需要花很多很多的汗水。
3)多元统计方法。
这个又是更大的难点了，Mothur 不会告诉你，QIIME也不会告诉你。
你只有去阅读教材，阅读文章，才能弥补这些缺陷。
不然你连那些命令都读不懂，还谈什么数据处理，修改命令。
4)文章的构思。
这又是更高一级的知识预储备了。
在你的数据处理之前，请阅读所有高质量期刊上的相关文章，至少需要预估计，你可以出哪些图，做哪些分析。
其实在数据处理的过程中已经是你不断验证假设和推翻假设的过程。
希望你在数据处理之前踏踏实实地做好这些功课，不然你很难完美运行各个命令。
另外，要仔细研究各个软件的原理，做到人机合一的效果。
因为有时候软件并不能解决所有问题，比如在alignment的时候，有时候在部分区域比对效果不好，你需要使用合适的软件打开这些中间文件，手动进行删除，不然会影响后续的多样性计算。
所以，你需要把自己练成一台机器。
2010年我做过同位素超高速离心，尽管已经有很多文献可供参考，我当时还是研究了离心机的原理和等密度梯度离心的原理，所以自己就很清楚应当如何优化实验条件，获得最好的数据。
3 细菌和古菌16S数据和功能基因数据处理的不同?如果你处理的是细菌16S数据，那么恭喜你，你应该很容易完成数据处理，因为Mothur 和QIIME都包含了细菌16S比对和分类的数据库。
因为细菌的研究已经非常多，所以分类的效果也很好，未知的类别一般也很少。
如果是古菌16S的话，RDP，Greengenes，SILVA等数据库我都用过，分类效果都很差，但是不影响你的多样性分析。
因为古菌的纯培养仍然很少，分类问题仍然是处于发展阶段。
你基本也可以顺利按照标准流程完成数据处理。
但是功能基因的话，就面临很大很大的难题。
如果想测序功能基因的同学，一定要三思而后行，我自己在这方面进行了很多的尝试，虽然知道处理的方式，但是解释起来真的很难。
就像我在上面所说的，如果你不了解Mothur和QIIME的文件格式，基本架构，我很难告诉你怎么去实现自己的目的。
所以大家也可以看到，现在发表的关于功能基因测序的文章很少很少。
大家基本都是DIY，都是一些很熟悉生物信息学的国外实验室发表的。
希望你能认识到功能基因处理的难点1)第一步是比对alignment，一开始就做不了。
因为没有可供使用的alignment reference数据库。
我的经验是自己做一些，从NCBI上下载功能基因序列，然后自己通过MUSCLE或者ARB比对的很齐，然后作为参比序列;2)分类。
这个更难，需要经过alignment之后，分成不同的OTU，然后从每个OTU中选择一个代表序列，通过BLAST 进行分类。
3)分OTU。
对于细菌和古菌16S而言，97%代表species水平，但是功能基因就完全不一样。
以氨氧化微生物研究为例，AOA的species-level OTU应当是87%，而AOB应当是80%，所以和16S数据完全不同。
对于必须要做功能基因的同学，我建议可以考虑基因芯片(microarray)的方法。
现在针对pmoA和amoA基因的基因芯片都已经开发的非常完善，国际合作也不是难题。
Microarray 通过设计的探针合理解决了分类的问题，价格比454测序也便宜，数据处理简单。
所以我认为是一种更好的方式。
以上所写，难免有错误之处。
我以分享知识为乐趣，也祝各位同学和朋友数据处理顺利。
Mothur 命令手册-Mothur命令中文解释（一）Align.check这个命令使你计算16S rRNA基因序列中潜在的错配碱基对数目。
如果你对ARB(http://www.arb-home.de/)的编辑窗口熟悉的话，这与计算~，#，-和=这些符号的数目相同。
用greengenes的二级结构图谱和esophagus dataset运行这个命令。
要运行这个命令，你必须提供FASTA格式的序列文件。
Align.seqs这个命令把用户提供的FASTA格式的候选序列文件对齐到用户提供的同样格式的模板序列。
通用的方法是：1.采用kmer searching（/apps/mediawiki/kmer/index.php?title=Main_Page），blastn或suffix tree searching找到每个候选序列的最接近模板2.在候选序列文件和空位模板序列之间进行碱基配对，采用Needleman-Wunsch，Gotoh，或者blastn算法规则。
3.重新在候选和模板序列对之间插入间隔（空位），采用NAST算法，这样候选序列就能与原始模板序列兼容。
我们提供了一些16S和18S基因序列的数据库，这些是与greengenes和SILVA队列兼容的。
