毫米波
一、OTU聚类
江西省煤矿设计院
a)测序完成后，每例样品的测序序列达到几万条，对每一条序列当然都可以进行物种注释，但这种 方式工作量大，毕竟每一条序列均需要与数据库进行比对、比对过程又比较耗时，而且扩增、测序等过程中出现的错误会降低比对结果的准确性。
b)因此，在微生物多样性研究中，引入了OTU的概念，首先对序列按照一定的相似程度进行聚类， 每形成的一类称为一个OTU，一个OTU中序列的差异程度不能大于规定的相似程度，基于分类单元（OTU）进行物种注释（即从OTU中选择一条代表序列与数据库进行比对获得分类地位信息，便是该OTU的分类地位信息），
c)如此操作，不仅简化工作量，提高分析效率，而且OTU在聚类过程中还可以去除一些错误的序列，
如嵌合体序列，提高分析的准确性。
1.2 OTU的概念
➢OTU（Operational Taxonomic Units）是在系统发生学研究或体遗传学研究中，为了便于进行分析，人为给某一个分类单元（品系，种，属，分组等）设置的同一标志。
➢在生物信息分析中，一般来说，测序得到的每一条序列来自一个菌株。要了解一个样品测序结果中的菌种、菌属等数目信息，就需要对序列进行归类操作（cluster）。通过归类操作，将序列按照彼此的相似性分归为许多小组，一个小组就是一个OTU。
1）细菌16S多样性研究中，目前主要按照序列97%的相似性进行OTU聚类✓主要原因：在16S全长比对中，97%相似性可以认定为同一个种，所以可以初步认为一个OTU都是属于一个种的微生物，而细菌16S研究中，解释度最可靠的分类学地位是“属”，所以97%相似度划分OTU可以被接受。
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2）OTU相似度的选择可以通过如下方式进行选择
✓将序列按照梯度相似度（如：70~99%之间）分别进行OTU聚类，将不同相似度的OTU数量进行统计，当在某一相似度时，OTU数量出现拐点时，即为最合适的聚类相似度。
✓因此，在早期16S多样性研究中，也有使用96%和98%相似度进行OTU聚类的。
✓在功能基因多样性研究中，聚类相似度浮动会比较大，不同的功能基因，聚类相似度在80%左右，甚至30%左右。
1）细菌16S 多样性研究中，目前主要按照序列97%的相似性进行OTU 聚类
✓主要原因：在16S 全长比对中，97%相似性可以认定为同一个种，所以可以初步认为一个OTU 都是属于一个种的微生物，而细菌16S 研究中，解释度最可靠的分类学地位是“属”，所以97%相似度划分OTU 可以被接受。2）OTU 相似度的选择可以通过如下方式进行选择
✓将序列按照梯度相似度（如：70~99%之间）分别进行OTU 聚类，将不同相似度的OTU 数量进行统计，当在某一相似度时，OTU 数量出现拐点时，即为最合适的聚类相似度。
✓因此，在早期16S 多样性研究中，也有使用96%和98%相似度进行OTU 聚类的。
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✓在功能基因多样性研究中，聚类相似度浮动会比较大，不同的功能基因，聚类相似度在80%左右，甚至30%左右。0200
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400600
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70%80%85%90%93%94%95%96%97%98%99%100%拐点
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