QIIME 2使用者文件. 8資料匯入Importing data(2018.11)

阿新 • • 發佈：2019-01-05

文章目錄

前情提要
QIIME 2使用者文件. 8資料匯入

匯入帶質量值的FASTQ測序資料

EMP標準混樣單端資料
EMP混樣雙端資料
Casava1.8單端混樣資料
Casava 1.8雙端拆分後資料
**Fastq樣品檔案清單格式**

fasta格式序列
代表性序列
對齊的fasta格式檔案
匯入特徵表

BIOM v1.0.0
BIOM v2.1.0

系統發育樹
其它資料型別
Reference
譯者簡介
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前情提要

QIIME 2使用者文件. 8資料匯入

Importing data

原文地址： https://docs.qiime2.org/2018.11/tutorials/importing/

為了使用qiime 2，輸入資料必須儲存在qiime 2物件（即qza檔案）中。這是實現支援分散式和自動來源跟蹤以及語義型別驗證和資料格式之間的轉換所必須（有關qiime 2物件的更多詳細資訊，請參閱

《1簡介和安裝》中核心概念部分）。本教程演示如何將各種資料格式匯入到qiime 2物件中，以便使用qiime 2開展分析。

注：本教程並沒有描述qiime 2中當前支援的所有資料格式。這是一項正在進行的工作，描述了一些最常用的可用資料格式。我們還積極支援其他資料格式。如果您需要匯入的資料格式不在這裡介紹，請發到qiime 2論壇尋求幫助。

匯入通常與初始化資料一起進行（例如，從測序儀獲取的原始序列），但也可以在分析流程的任何步驟中執行匯入。例如，如果合作者向您提供.biom格式的特徵表，您可以將其匯入到qiime 2物件中，以執行對特徵表進行操作的“下游”統計分析。

可以使用任何qiime 2介面完成匯入。本教程將重點介紹使用qiime 2命令列介面（q2cli）使用qiime匯入工具方法匯入資料。下面的每一節簡要描述了一種資料格式，提供了下載示例資料的命令，並演示瞭如何將資料匯入到qiime 2物件中。

啟動工作環境並建立工作目錄

# 建立qiime2學習目錄並進入
mkdir -p qiime2
cd qiime2

# Miniconda安裝的請執行如下命令載入工作環境
source activate qiime2-2018.11

# 如果是docker安裝的請執行如下命令，預設載入當前目錄至/data目錄
# docker run --rm -v $(pwd):/data --name=qiime -it  qiime2/core:2018.11

# 建立本節學習目錄
mkdir qiime2-importing-tutorial
cd qiime2-importing-tutorial

匯入帶質量值的FASTQ測序資料

使用qiime 2，可以匯入不同型別的fastq資料：

採用地球微生物組計劃(EMP)標準方法產生的FASTQ格式資料
CASAVA 1.8多樣本混合格式的FASTQ資料
任何其他型別的fastq資料

EMP標準混樣單端資料

“EMP protocol” multiplexed single-end fastq

此類資料標準包括兩個檔案，副檔名均為fastq.gz，

一個是barcode檔案，
一個是樣品混樣測序資料檔案。

此部分的資料己經在4人體各部位微生物組分析中下載過，可直接複製，或使用如下命令下載

# 建樣品目錄
mkdir -p emp-single-end-sequences

# 下載 barcode檔案
wget \
  -O "emp-single-end-sequences/barcodes.fastq.gz" \
  "https://data.qiime2.org/2018.11/tutorials/moving-pictures/emp-single-end-sequences/barcodes.fastq.gz"

# 下載序列檔案
wget \
  -O "emp-single-end-sequences/sequences.fastq.gz" \
  "https://data.qiime2.org/2018.11/tutorials/moving-pictures/emp-single-end-sequences/sequences.fastq.gz"

匯入EMP單端測序檔案

qiime tools import \
  --type EMPSingleEndSequences \
  --input-path emp-single-end-sequences \
  --output-path emp-single-end-sequences.qza

輸出物件：

emp-single-end-sequences.qza

EMP混樣雙端資料

“EMP protocol” multiplexed paired-end fastq

此類資料標準包括三個檔案，副檔名均為fastq.gz，

一個是barcode檔案，
兩個是樣品混樣測序檔案，分別為正向和反向。

此部分的資料己經在 6沙漠土壤分析Atacama soil中下載過，可直接複製，或使用如下命令下載

# 建樣品目錄
mkdir -p emp-paired-end-sequences

# 下載序列正向和反向檔案
wget \
  -O "emp-paired-end-sequences/forward.fastq.gz" \
  "https://data.qiime2.org/2018.11/tutorials/atacama-soils/1p/forward.fastq.gz"
wget \
  -O "emp-paired-end-sequences/reverse.fastq.gz" \
  "https://data.qiime2.org/2018.11/tutorials/atacama-soils/1p/reverse.fastq.gz"

# 下載barcode檔案
wget \
  -O "emp-paired-end-sequences/barcodes.fastq.gz" \
  "https://data.qiime2.org/2018.11/tutorials/atacama-soils/1p/barcodes.fastq.gz"

匯入QIIME2物件

qiime tools import \
  --type EMPPairedEndSequences \
  --input-path emp-paired-end-sequences \
  --output-path emp-paired-end-sequences.qza

輸出物件：

emp-paired-end-sequences.qza

Casava1.8單端混樣資料

Casava 1.8 single-end demultiplexed fastq

格式描述
在Casava 1.8單樣本（單端）的格式中，有一fastq.gz檔案的包含每個樣品的單端序列。樣品檔名包括識別符號，看起來像L2S357_15_L001_R1_001.fastq.gz。檔名中下劃線分隔的區域代表的意義如下：

在樣品編號；
標籤barcode序列或編號；
lane編號；
序列方向（如僅有R1是由於單端序列）
子集編號。

下載並解壓示例資料

wget \
  -O "casava-18-single-end-demultiplexed.zip" \
  "https://data.qiime2.org/2018.11/tutorials/importing/casava-18-single-end-demultiplexed.zip"
unzip -q casava-18-single-end-demultiplexed.zip

匯入資料，因為樣品名包括在檔名中，可直接匯入

qiime tools import \
  --type 'SampleData[SequencesWithQuality]' \
  --input-path casava-18-single-end-demultiplexed \
  --input-format CasavaOneEightSingleLanePerSampleDirFmt \
  --output-path demux-single-end.qza

輸出物件：

demux-single-end.qza

Casava 1.8雙端拆分後資料

Casava 1.8 paired-end demultiplexed fastq

格式同上面單端，只是每個樣本有一對檔案。R1和R2代表正向和反向測序結果。

下載並解壓示例資料

wget \
  -O "casava-18-paired-end-demultiplexed.zip" \
  "https://data.qiime2.org/2018.11/tutorials/importing/casava-18-paired-end-demultiplexed.zip"
unzip -q casava-18-paired-end-demultiplexed.zip

匯入資料，因為樣品名包括在檔名中，可直接匯入

qiime tools import \
  --type 'SampleData[PairedEndSequencesWithQuality]' \
  --input-path casava-18-paired-end-demultiplexed \
  --input-format CasavaOneEightSingleLanePerSampleDirFmt \
  --output-path demux-paired-end.qza

輸出物件：

demux-paired-end.qza:

Fastq樣品檔案清單格式

“Fastq manifest” formats

劃重點，這應該是普通使用者最常用的格式。

如果你不是EMP或CASAVA格式的資料，則需要先建立一個“清單檔案”，然後使用匯入命令qiime工具匯入命令，手動將資料匯入到qiime 2。

格式說明

首先，您將建立一個名為“清單檔案”的文字檔案，它將示例識別符號對映到fastq.gz或fastq絕對檔案路徑，其中包含示例的序列和質量資料（即，這些是fastq檔案）。清單檔案還指示每個fastq.gz或fastq檔案中的讀取方向。清單檔案通常由您建立，它被設計為一種簡單的格式，不會對分解的fastq.gz/fastq檔案的命名設定限制，因為這些檔案沒有廣泛使用的命名約定。您可以隨意呼叫清單檔案。

清單檔案是逗號分隔（即.csv）的文字檔案。每行的第一個欄位是qiime應該使用的樣本名，第二個欄位是絕對檔案路徑，第三個欄位是讀取方向。以#開頭的行和空行將被忽略。檔案中不#以開頭且不為空的第一行必須是標題行：sample id,absolute filepath,direction。除了標題行之外，此檔案中的行順序並不重要。

對於單端讀取，每個樣本ID必須正好有一行對應正向序列（如果您將這些雙端序列單獨處理為單端讀取，則為反向）。對於成對的測序資料，每個樣本ID必須正好有兩行，對應於正向和反向序列。每行的方向欄位只能包含forward或reverse的文字。

fastq.gz檔案位置的絕對檔案路徑可以包含環境變數（例如 $HOME或$ PWD）。下面的示例說明了一個簡單的fastq清單檔案，用於兩個示例的雙端資料。

sample-id,absolute-filepath,direction
# Lines starting with '#' are ignored and can be used to create
# "comments" or even "comment out" entries
sample-1,$PWD/some/filepath/sample1_R1.fastq.gz,forward
sample-2,$PWD/some/filepath/sample2_R1.fastq.gz,forward
sample-1,$PWD/some/filepath/sample1_R2.fastq.gz,reverse
sample-2,$PWD/some/filepath/sample2_R2.fastq.gz,reverse

在檔案清單中，fastq.gq檔案絕對路徑必須準確，下面的示例說明了一個示例的fastq單端資料的清單檔案。

sample-id,absolute-filepath,direction
sample-1,$PWD/some/filepath/sample1_R1.fastq,forward

FastQ資料有四種常用格式變體，匯入時必須將其指定為qiime 2的型別，並在以下部分中定義。

SingleEndFastqManifestPhred33

質量值33型別的單端資料

在這個fastq清單格式的變體中，讀取方向必須都是正向或反向的。此格式假定用於所有fastq.gz/fastq檔案中位置質量分數的分段偏移量為33(質量值多為大寫字母)。

SingleEndFastqManifestPhred64

質量值64型別的單端資料

在這個fastq清單格式的變體中，讀取方向必須都是正向或反向的。此格式假定用於所有fastq.gz/fastq檔案中位置質量分數的分段偏移量為64。在匯入過程中，qiime 2會將phred 64編碼的質量分數轉換為phred 33編碼的質量分數。這種轉換將很慢，但只會發生一次(非主流，很多軟體如usearch都不支援，外部可以使用fastp、vsearch等程式轉換，QIIME2會自動轉換後再進行分析，檢視檔案質量值多為小寫字母的為64型別)。

pairendfastqmanifestphreed33

質量值33型別的雙端資料，劃重點，此型別最為常用

在這種fastq檔案清單格式的變體中，每個樣本ID必須有正向和反向讀取fastq.gz/fastq檔案。因此，每個樣本ID在清單檔案中表示兩次：一次表示其正向序列，一次表示其反向序列。此格式假定用於所有fastq.gz/fastq檔案中位置質量分數的分段偏移量為33。

pairendfastqmanifestphreed64

質量值64型別的雙端資料，劃重點，此型別最為常用

在這種fastq檔案清單格式的變體中，每個樣本ID必須有正向和反向讀取fastq.gz/fastq檔案。因此，每個樣本ID在清單檔案中表示兩次：一次表示其正向讀取，一次表示其反向讀取。此格式假定用於所有fastq.gz/fastq檔案中位置質量分數的分段偏移量為64。在匯入過程中，qiime 2會將phred 64編碼的質量分數轉換為phred 33編碼的質量分數。這種轉換將很慢，但只會發生一次。

獲取示例資料

由於以這四種格式匯入資料非常相似，因此我們只提供兩種變體的示例：singleEndFastQManifestPhred33和paireEndFastQManifestPhred64。

# 下載fastq單雙端樣本壓縮包zip檔案，和檔案清單檔案mainfest
wget \
  -O "se-33.zip" \
  "https://data.qiime2.org/2018.11/tutorials/importing/se-33.zip"
wget \
  -O "se-33-manifest" \
  "https://data.qiime2.org/2018.11/tutorials/importing/se-33-manifest"
wget \
  -O "pe-64.zip" \
  "https://data.qiime2.org/2018.11/tutorials/importing/pe-64.zip"
wget \
  -O "pe-64-manifest" \
  "https://data.qiime2.org/2018.11/tutorials/importing/pe-64-manifest"
# 解壓fastq樣品檔案
unzip -q se-33.zip
unzip -q pe-64.zip

匯入質量值不同編碼的兩類檔案Phred33/64 (一般Phred33比較常見，只有非常老的資料才有Phred64格式或測序公司非設定或轉換成了這個非主流格式)

# 匯入Phred33格式單端測序結果
qiime tools import \
  --type 'SampleData[SequencesWithQuality]' \
  --input-path se-33-manifest \
  --output-path single-end-demux.qza \
  --input-format SingleEndFastqManifestPhred33
# 匯入Phred64格式雙端測序結果
qiime tools import \
  --type 'SampleData[PairedEndSequencesWithQuality]' \
  --input-path pe-64-manifest \
  --output-path paired-end-demux.qza \
  --input-format PairedEndFastqManifestPhred64

輸出物件：

single-end-demux.qza 單端輸入檔案
paired-end-demux.qza 雙端輸入檔案

fasta格式序列

Sequences without quality information (i.e. FASTA)

qiime 2目前支援匯入qiime 1 seqs.fna檔案格式，該格式由一個fasta檔案組成，每條記錄只有兩行：header和sequence。每個序列必須正好一行，不能拆分多行。每條序列的ID必須遵循格式_的要求。是序列所屬樣本的識別符號，是其樣本中序列的識別符號。

在OTU聚類教程中可以找到匯入和去冗餘此類資料的示例。

目前不支援其他fasta格式，如具有不同格式序列名的fasta檔案或按樣本分離的fasta檔案（即每個樣本一個fasta檔案）。

代表性序列

Per-feature unaligned sequence data (i.e., representative FASTA sequences)

格式說明

未對齊的序列資料包含未對齊的DNA序列（即不包含-或.）的fasta格式檔案）。序列可能包含未知的核苷酸特徵，如N，但某些qiime 2功能不支援這類字元。有關fasta格式的更多資訊，請參閱scikit bio fasta格式說明。

獲取示例資料

wget \
  -O "sequences.fna" \
  "https://data.qiime2.org/2018.11/tutorials/importing/sequences.fna"

匯入資料

qiime tools import \
  --input-path sequences.fna \
  --output-path sequences.qza \
  --type 'FeatureData[Sequence]'

輸出物件：

sequences.qza

對齊的fasta格式檔案

Per-feature aligned sequence data (i.e., aligned representative FASTA sequences)

格式說明

對齊序列資料是從一個fasta格式的檔案中匯入的，該檔案包含相互對齊的DNA序列。所有對齊序列的長度必須完全相同。序列可能包含未知的核苷酸特徵，如N，但某些qiime 2功能不支援這類字元。有關fasta格式的更多資訊，請參閱scikit bio fasta格式說明。

獲取示例資料

wget \
  -O "aligned-sequences.fna" \
  "https://data.qiime2.org/2018.11/tutorials/importing/aligned-sequences.fna"

可能有的人不瞭解對齊的fasta格式，如下：有-字元，且等長

>New.CleanUp.ReferenceOTU0 K3.H_3016
-CTGGACCGTGTCTCAGTT-CCAGTGTGGCTGATCATCCT---------CTCAGACCAGC
TACCGATCGTCGCC-TTGGTGGG-CTCTTA-CCC-C-GCCAACTAGCTAATCGGGCATCG
-G-CTCATTC-AATCGCGCAAGGTCCG-----AA----------------G-ATC-CCCT
--G----CTTTCAC-----------CCGTA-----------------G------------
---GT--CGTAT-G--CGG-TA-TTA---------------G--CG--TAA---GTTTCC
--CTA---C--GTT--A--TCCCC-C--CAC-GAC-AG--AG-------TA-GA-TT---
--C--CGA-TG-CA-----------------TT---------------------------
-----------------------------------------
>New.CleanUp.ReferenceOTU1 K3.Z_32919
-CTGGACCGTGTCTCAGTT-CCAGTGTGGCCGTTCATCCT---------CTCAGACCGGC
TACTGATCGTTGGT-TTGGTGGG-CCGTTA-CCC-C-ACCAACTGCCTAATCAGACGCAA
-A-CCCCTCT-TCAGGCGATAGCTTACAGGTAGAGGCTA-------------CCC-TTTC
--T----TCCACAGG----T--------CA---TG--CGGCCCG-TGG------------
---AA--CGTAT-T--CGG-TA-TTA---------------G--CAG-T-C---GTTTCC
--GT-CT----GTT--G--T-CCC-CATC---CTG-AA--GG-------CA-GG-TT-G-
--T--TTA-CG-TG-----------------TTA--------------------------
-----------------------------------------

匯入資料

qiime tools import \
  --input-path aligned-sequences.fna \
  --output-path aligned-sequences.qza \
  --type 'FeatureData[AlignedSequence]'

輸出物件：

aligned-sequences.qza

匯入特徵表

你可以匯入預處理的特徵進入QIIME 2分析

BIOM v1.0.0

關於BIOM格式說明，詳見《BIOM：生物觀測矩陣——微生物組資料通用資料格式》

下載資料並匯入為QIIME2的qza格式

wget \
  -O "feature-table-v100.biom" \
  "https://data.qiime2.org/2018.11/tutorials/importing/feature-table-v100.biom"
qiime tools import \
  --input-path feature-table-v100.biom \
  --type 'FeatureTable[Frequency]' \
  --input-format BIOMV100Format \
  --output-path feature-table-1.qza

輸出物件：

feature-table-1.qza

BIOM v2.1.0

wget \
  -O "feature-table-v210.biom" \
  "https://data.qiime2.org/2018.11/tutorials/importing/feature-table-v210.biom"
qiime tools import \
  --input-path feature-table-v210.biom \
  --type 'FeatureTable[Frequency]' \
  --input-format BIOMV210Format \
  --output-path feature-table-2.qza

輸出物件：

feature-table-2.qza

系統發育樹

Phylogenetic trees

通常為newick格式。

wget \
  -O "unrooted-tree.tre" \
  "https://data.qiime2.org/2018.11/tutorials/importing/unrooted-tree.tre"
qiime tools import \
  --input-path unrooted-tree.tre \
  --output-path unrooted-tree.qza \
  --type 'Phylogeny[Unrooted]'

輸出物件：

unrooted-tree.qza

其它資料型別

Other data types

QIIME2支援多達58種資料格式，可用如下命令檢視

qiime tools import \
  --show-importable-formats

支援的58種格式如下：

AlignedDNAFASTAFormat
AlignedDNASequencesDirectoryFormat
AlphaDiversityDirectoryFormat
AlphaDiversityFormat
BIOMV100DirFmt
BIOMV100Format
BIOMV210DirFmt
BIOMV210Format
BooleanSeriesDirectoryFormat
BooleanSeriesFormat
CasavaOneEightLanelessPerSampleDirFmt
CasavaOneEightSingleLanePerSampleDirFmt
DADA2StatsDirFmt
DADA2StatsFormat
DNAFASTAFormat
DNASequencesDirectoryFormat
DeblurStatsDirFmt
DeblurStatsFmt
DistanceMatrixDirectoryFormat
EMPPairedEndCasavaDirFmt
EMPPairedEndDirFmt
EMPSingleEndCasavaDirFmt
EMPSingleEndDirFmt
FastqGzFormat
FirstDifferencesDirectoryFormat
FirstDifferencesFormat
HeaderlessTSVTaxonomyDirectoryFormat
HeaderlessTSVTaxonomyFormat
ImportanceDirectoryFormat
ImportanceFormat
LSMatFormat
MultiplexedPairedEndBarcodeInSequenceDirFmt
MultiplexedSingleEndBarcodeInSequenceDirFmt
NewickDirectoryFormat
NewickFormat
OrdinationDirectoryFormat
OrdinationFormat
PairedDNASequencesDirectoryFormat
PairedEndFastqManifestPhred33
PairedEndFastqManifestPhred64
PlacementsDirFmt
PlacementsFormat
PredictionsDirectoryFormat
PredictionsFormat
QIIME1DemuxDirFmt
QIIME1DemuxFormat
QualityFilterStatsDirFmt
QualityFilterStatsFmt
SampleEstimatorDirFmt
SingleEndFastqManifestPhred33
SingleEndFastqManifestPhred64
SingleLanePerSamplePairedEndFastqDirFmt
SingleLanePerSampleSingleEndFastqDirFmt
TSVTaxonomyDirectoryFormat
TSVTaxonomyFormat
TaxonomicClassiferTemporaryPickleDirFmt
UchimeStatsDirFmt
UchimeStatsFmt

可匯入的檔案型別有哪些呢？

qiime tools import \
  --show-importable-types

也有多達38種：

DeblurStats
DistanceMatrix
EMPPairedEndSequences
EMPSingleEndSequences
FeatureData[AlignedSequence]
FeatureData[Importance]
FeatureData[PairedEndSequence]
FeatureData[Sequence]
FeatureData[Taxonomy]
FeatureTable[Balance]
FeatureTable[Composition]
FeatureTable[Frequency]
FeatureTable[PercentileNormalized]
FeatureTable[PresenceAbsence]
FeatureTable[RelativeFrequency]
Hierarchy
MultiplexedPairedEndBarcodeInSequence
MultiplexedSingleEndBarcodeInSequence
PCoAResults
Phylogeny[Rooted]
Phylogeny[Unrooted]
Placements
QualityFilterStats
RawSequences
SampleData[AlphaDiversity]
SampleData[BooleanSeries]
SampleData[ClassifierPredictions]
SampleData[DADA2Stats]
SampleData[FirstDifferences]
SampleData[JoinedSequencesWithQuality]
SampleData[PairedEndSequencesWithQuality]
SampleData[RegressorPredictions]
SampleData[SequencesWithQuality]
SampleData[Sequences]
SampleEstimator[Classifier]
SampleEstimator[Regressor]
TaxonomicClassifier
UchimeStats

Reference

Bolyen E, Rideout JR, Dillon MR, Bokulich NA, Abnet C, Al-Ghalith GA, Alexander H, Alm EJ, Arumugam M, Asnicar F, Bai Y, Bisanz JE, Bittinger K, Brejnrod A, Brislawn CJ, Brown CT, Callahan BJ, Caraballo-Rodríguez AM, Chase J, Cope E, Da Silva R, Dorrestein PC, Douglas GM, Durall DM, Duvallet C, Edwardson CF, Ernst M, Estaki M, Fouquier J, Gauglitz JM, Gibson DL, Gonzalez A, Gorlick K, Guo J, Hillmann B, Holmes S, Holste H, Huttenhower C, Huttley G, Janssen S, Jarmusch AK, Jiang L, Kaehler B, Kang KB, Keefe CR, Keim P, Kelley ST, Knights D, Koester I, Kosciolek T, Kreps J, Langille MG, Lee J, Ley R, Liu Y, Loftfield E, Lozupone C, Maher M, Marotz C, Martin BD, McDonald D, McIver LJ, Melnik AV, Metcalf JL, Morgan SC, Morton J, Naimey AT, Navas-Molina JA, Nothias LF, Orchanian SB, Pearson T, Peoples SL, Petras D, Preuss ML, Pruesse E, Rasmussen LB, Rivers A, Robeson, II MS, Rosenthal P, Segata N, Shaffer M, Shiffer A, Sinha R, Song SJ, Spear JR, Swafford AD, Thompson LR, Torres PJ, Trinh P, Tripathi A, Turnbaugh PJ, Ul-Hasan S, van der Hooft JJ, Vargas F, Vázquez-Baeza Y, Vogtmann E, von Hippel M, Walters W, Wan Y, Wang M, Warren J, Weber KC, Williamson CH, Willis AD, Xu ZZ, Zaneveld JR, Zhang Y, Zhu Q, Knight R, Caporaso JG. 2018. QIIME 2: Reproducible, interactive, scalable, and extensible microbiome data science. PeerJ Preprints 6:e27295v2 https://doi.org/10.7287/peerj.preprints.27295v2

譯者簡介

劉永鑫，博士。2008年畢業於東北農大微生物學專業。2014年中科院遺傳發育所獲生物資訊學博士學位，2016年博士後出站留所工作，任巨集基因組學實驗室工程師，目前主要研究方向為巨集基因組學、資料分析與可重複計算和植物微生物組、QIIME 2專案參與人。發於論文12篇，SCI收錄9篇。2017年7月創辦“巨集基因組”公眾號，目前分享巨集基因組、擴增子原創文章300+篇，代表博文有《擴增子圖表解讀、分析流程和統計繪圖三部曲》，關注人數3萬+，累計閱讀400萬+。

寫在後面

為鼓勵讀者交流、快速解決科研困難，我們建立了“巨集基因組”專業討論群，目前己有國內外2600+ 一線科研人員加入。參與討論，獲得專業解答，歡迎分享此文至朋友圈，並掃碼加主編好友帶你入群，務必備註“姓名-單位-研究方向-職稱/年級”。技術問題尋求幫助，首先閱讀《如何優雅的提問》學習解決問題思路，仍末解決群內討論，問題不私聊，幫助同行。

學習擴增子、巨集基因組科研思路和分析實戰，關注“巨集基因組”

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