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16S rDNA序列结构
2、OTU
OTU即Operational Taxonomic Units的缩写（千万表⼿滑写成OUT，否则就OUT了），在系统发⽣学或体遗传学研究中，为了便于进⾏分析，⼈为给某⼀个分类单元（品系，属，种、分组等）设置的同⼀标志。理论上⼀个OTU代表⼀个微⽣物物种。
通过测序获得的⼤量reads，如何才能转变为我们需要的物种信息呢？⾸先需要对这些reads进⾏归类（cluster），通常在97%的相似⽔平划分为不同的OTU，将OTU代表序列与相应的微⽣物数据库⽐对（Silva、RDP、Greengene等），得到每个样本所含的物种信息，进⽽进⾏后续⽣物信息统计分析。
3、Q值
Q值评估⽤来测序的碱基质量，Q值与测序错误E值之间关系为如果⼀个碱基的Q值为20，那表⽰这个碱基的可能测错的可能性为1%。实际操作中常⽤Q20/Q30作为标准，Q20⼤于90%妥妥的。
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4、Coverage
Coverage值是指各样本⽂库的覆盖率，数值越⾼，则样本中序列被检测出来的概率越⾼，该数值可反映本次测序结果是否代表样本的真实情况。数值越接近于100%，代表本次测序结果越符合样本中微⽣物的实际情况。
5、Alpha-diversity
Alpha多样性⽤于度量落⽣态单样本的物种多样性，是反映丰富度和均匀度的综合指标。
菌丰富度（Community richness）指数有：Chao、Ace，Chao或Ace指数越⼤，说明菌丰富度越⾼。
菌多样性（Community diversity）指数有：Shannon、Simpson，Shannon值越⼤，说明落多样性越⾼；Simpson指数值越⼤，说明菌多样性越低。
根据各样本⽣成的OTU，对样本序列进⾏随机取样，以取出的序列数及这些序列所能代表的OTU数构建曲线，计算样本的Alpha多样性。
通常Alpha多样性指数均以表格形式呈现，这显然不利于论⽂颜值的提升，那么可以将Alpha多样性指数结合起来，出个箱线图（Box-plot）或可
有所帮助。
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6、Beta-diversity
Beta多样性⽤于不同⽣态系统之间多样性的⽐较，利⽤各样本序列间的进化关系及丰度信息来计算样本间距离，反映样本（组）间是否具有显著的微⽣物落差异。⽬前应⽤⽐较多的是PCA、PCoA、NMDS分析等。由于微⽣物多样性研究通常会涉及到⼤样本数量的样本，因此通过Beta-diversity分析可以直观地反映样本组间的差异情况。距离越远，微⽣物落差异越⼤，即相似性越⾼。
7、LEfSe
htmlborderLEfSe分析即LDA Effect Size分析，多⽤于多个分组（≧2）之间的⽐较，或者进⾏亚组⽐较分析，进⽽到组间在丰度上有显著差异的物种（biomaker）。
基本过程是⾸先在多组样本中采⽤⾮参数因⼦Kruskal-Wallis秩和检验检测不同分组间丰度差异显著的物种；然后基于获得的显著差异物种，利⽤成组的Wilcoxon秩和检验进⾏组间差异分析；最后采⽤线性判别分析（LDA）对数据进⾏降维并评估差异显著的物种的影响⼒⼤⼩（即LDA score）。
LEfSe分析包含了不同分类学⽔平（门到属或者种）的物种信息，并且是显著差异的物种，因⽽是⼀项信息量⼤、采⽤率（biger）⾼的分析，值得拥有~~~
image 16S分析流程
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建库测序暂且跳过，⼀下是我们拿到测序数据后的分析步骤：
1. 过滤Filter
2. 连接Connect Tags
3. 聚类OTU Cluster
4. 分类Taxonomy
5. 多样性Alpha_Beta
6. 。。。

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