生物信息学分析流程：从数据获取到功能预测

# 生物信息学分析流程
## 原始测序数据 (A)
### 高通量测序技术获取的样本数据
#### DNA/RNA提取
#### 测序文库构建
#### 测序平台选择
## 质量过滤 (B)
### 筛选低质量或含错误序列
#### 质量评分标准
#### 去除接头序列
#### 长度过滤
### 确保后续分析的准确性与可靠性
#### 数据完整性评估
#### 统计质量控制指标
## OTU聚类 (C)
### 操作分类单元 (OTU)
#### 表征样本中不同物种种类
##### 基于序列相似性
##### 常用聚类算法
#### 将相似序列归为一组
##### 基于阈值的聚类
##### 不同聚类方法对比
## 物种注释 (D)
### 比对已知基因组数据库
#### NCBI、SILVA、greengenes数据库
#### 序列比对工具选择
### 获取每个OTU对应的物种信息
#### 物种名及分类信息
#### 系统发育树构建
## 多样性分析 (E)
### 评估物种多样性
#### 种类丰富度
##### Chao1指数
##### ACE指数
#### 均匀度
##### Shannon指数
##### Simpson指数
### 了解样本之间的生态差异
#### PCoA分析
#### NMDS分析
## 差异物种检测 (F)
### 统计方法比较不同样本间的物种组成
#### ANOVA、Kruskal-Wallis检验
#### LEfSe分析
### 寻找显著不同的物种
#### 物种丰度对比
#### 生物标志物发现
## 功能预测 (G)
### 利用已有数据库预测样本中的功能特征
#### KEGG、COG、GO数据库
#### 代谢通路分析
### 为生物学研究和应用提供依据
#### 生态修复
#### 生物多样性保护