마이크로바이옴에 관련된 tutorial & 교육 모음 (2024)

이전 글의 하이퍼링크가 모두 삭제되어 버려서 재작성

 

 

 

 

1. QIIME2 관련 tutorial

| qiime2 공식 tutorial 

[QIIME2] "Moving Pictures” tutorial

https://docs.qiime2.org/2023.9/tutorials/moving-pictures/

 

| fungi (ITS) 분석 tutorial 

[QIIME2 forum] Adam_Rivers,  Q2-ITSxpress: A tutorial on a QIIME 2plugin to trim ITS sequences

https://forum.qiime2.org/t/q2-itsxpress-a-tutorial-on-a-qiime-2-plugin-to-trim-its-sequences/5780
[QIIME2 forum] Nicholas Bokulich, Fungal ITS analysis tutorial
https://forum.qiime2.org/t/fungal-its-analysis-tutorial/7351

 

 

2. R을 이용한 분석(Dada2) & 시각화 관련 tutorial

1) Tutorial

Tutorial for microbiome analysis in R

https://www.yanh.org/2021/01/01/microbiome-r/
- QIIME2 tutorial에서 다루었던 Moving-Picture 예제의 R 분석 & 시각화를 소개
 
OPEN & REPRODUCIBLE MICROBIOME DATA ANALYSIS SPRING SCHOOL 2018 v3.0 (2020) 👍

https://mibwurrepo.github.io/Microbial-bioinformatics-introductory-course-Material-2018/introduction.html
- A to Z까지 있는 강의/ 원래 3일 코스/ 원하는 분석은 다 들어있는 알째 배기 강의 강강추 *
- Microbiome 패키지를 이용한 미생물 데이터 분석 
- Microbiome 패키지 관련 tutorial [링크]도 참고하면 좋다

 

Nicholas Ollberding, Introduction to the Statistical Analysis of Microbiome Data in R 👍

https://www.nicholas-ollberding.com/post/introduction-to-the-statistical-analysis-of-microbiome-data-in-r/
- Phyloseq 데이터를 활용한 계층 군집화, Alpha diversity 통계분석, Beta diversity 통계분석 및 AlDex2를 통한 차등풍부도 분석까지 R 스크립트 제공
- 또한 Post에 여러 가지 샘플 사이즈 문제,차등분석(DA) 도구, Phyloseq 소개글 등 여러 주제로 작성된 퀄리티 좋은 글이 있으니 참고 추천
- Phyloseq tutorial [링크] 도 참고

 

Orchestrating Microbiome Analysis(2023) 👍 👍  

https://microbiome.github.io/OMA/docs/devel/
- miaverse와 Phyloseq을 사용한 미생물 분석 강의 
- mia 패키지 tutorial [링크]

- Microbiome data science with R/Bioconductor : https://microbiome.github.io/course_2022_radboud/

 

Riffomonas Project(Youtube) 👍 👍

https://www.youtube.com/c/riffomonasproject
- mothur 개발 교수님이 알려주시는 R과 mothur를 사용한 분석 및 시각화 강의
- 완전한 tutorial은 홈페이지[링크]에서 확인 가능

 

[QIIME forum] Jordan Bisanz, Tutorial: Integrating QIIME2 and R for data visualization and analysis using qiime2 R microbiome

https://forum.qiime2.org/t/tutorial-integrating-qiime2-and-r-for-data-visualization-and-analysis-using-qiime2r/4121
- QIIME2 데이터를 R로 옮기고 분석하는 스크립트 제공
- 작성자가 만든 패키지 MicrobeR [링크] 도 같이 보면 좋다

 

16S-rDNA-V3-V4-Demo

https://ycl6.github.io/16S-Demo/
- github의 ycl6가 만든 튜토리얼
- DADA2부터 phyloseq, LEfSe와 GraPhlAn을 통한 시각화와 PICRUSt2 데이터에 ALDEx2를 사용한 통계분석 R과 Linux 스크립트 제공

 

Microbiota data analysis: Welcome! 👍

https://scienceparkstudygroup.github.io/microbiome-lesson/
- DADA2부터 phyloseq분석 스크립트와 질의응답을 통한 학습시스템 제공

 

16S rRNA analysis

https://rachaellappan.github.io/16S-analysis/
- DA분석에서 0을 처리하는 방법과 SparCC network 분석에 대한 상세한 정보 제공

 

Happy Belly Bioinformatics

https://astrobiomike.github.io/
- Amplicon 데이터 분석 및 R과 Unix 교육 제공

 

Microbiota analysis in R, UCR Workshop (2018) 👍

https://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/346323_6008df11061642ef9299dcf1c1a0f431.html#other_visualizations
 

 

 

 

2) 자주 사용하는 분석 도구 

Dada2: R기반 마이크로바이옴 데이터 분석 프로그램
  - Tutorial1: https://bioconductor.org/packages/devel/bioc/vignettes/dada2/inst/doc/dada2-intro.html

  - Tutorial2: https://f1000research.com/articles/5-1492/v2

 

Phyloseq: R기반 biom format을 사용하여 미생물 데이터를 분석 및 시각화하는 도구 🔹
   - Tutorial1: https://www.bioconductor.org/packages/devel/bioc/vignettes/phyloseq/inst/doc/phyloseq-analysis.html

   - Tutorial2: https://genoweb.toulouse.inra.fr/~formation/15_FROGS/7-December2016/4_FROGS_phyloseq_05122016.pdf

   -  Tutorial3: https://micca.readthedocs.io/en/latest/phyloseq.html?highlight=anova

   -  Tutorial4: https://web.stanford.edu/class/bios221/Pune/Labs/Lab_phyloseq/Phyloseq_Lab.html

   -  Tutorial5: https://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/330760_8bba830836324bf6b100d4e76f49e3d2.html

   -  Tutorial6: https://evomics.org/wp-content/uploads/2016/01/phyloseq-Lab-01-Answers.html

   -  Tutorial7( caret 패키지를 통한 supervised learning ): https://bioconductor.org/help/course-materials/2017/BioC2017/Day1/Workshops/Microbiome/MicrobiomeWorkflowII.html#abstract

   - Tutorial8(Decontam): https://mcic-osu.github.io/2020-12-microbiomics-workshop/08-postASV-analysis.html#Install_and_Load_Packages  

   -  Tutorial9: https://www.gdc-docs.ethz.ch/MDA/handouts/MDA20_PhyloseqFormation_Mahendra_Mariadassou.pdf
   - 개발자가 정리한 Tutorial : https://github.com/joey711/2018_ASM_Workshop👍

 

Microbiome: Phyloseq과 동일하게 미생물 데이터를 분석 및 시각화하는 도구
- 각 도구에 따라 장단점이 있으니, 본인이 편한 것을 쓰는 게 좋다
  - Core microbiome: https://microbiome.github.io/tutorials/Core.html

 

MicrobiomeStat 🔹

https://www.microbiomestat.wiki/

- Microbiome 통계 분석 및 시각화

 

ggtree: 계통수 시각화 패키지

https://yulab-smu.top/treedata-book/index.html
  - 미생물 계통수 분석 이론: https://si.biostat.washington.edu/sites/default/files/modules/2018-SISMID-04.pdf

 

Vegan  🔹
- Tutorial1: https://www.mooreecology.com/uploads/2/4/2/1/24213970/vegantutor.pdf

- 환경 데이터 분석용으로 출시되었으며, Distance 계산 혹은 betadisper, envfit분석 등에 사용됨

 

MicrobiomeMarker 🔹

https://www.bioconductor.org/packages/devel/bioc/vignettes/microbiomeMarker/inst/doc/microbiomeMarker-vignette.html#rna-seq-based-da-methods

- Lefse나 Aldex2 같은 DA도구의 모음집

 

Decontam: Control 샘플을 이용한 오염된 taxa제거 프로그램
- Phyloseq의 Tutorial8 참고

 

Tax4 Fun2: R 기반 기능예측 도구
- Tutorial1(한국어) : https://cha-nyong-story.tistory.com/28

 

PICRUSt2: Linux 기반 기능예측 도구
- 16S-rDNA-V3-V4-Demo 참고
 - downstream analysis: https://rpubs.com/chrisLaTrobe/Picrust_PCA_KEGG
 - R에서 picrust와 tax4 fun분석하기(업데이트 안되고 있음) : http://cran.nexr.com/web/packages/themetagenomics/vignettes/functional_prediction.html

 

NetCoMi 🔹

https://github.com/stefpeschel/NetCoMi

- MicrobiomeMarker과 같은 여러 도구의 모음집으로 SpacCC, correlation, SpiecEasi 등의 네트워크 알고리즘 제공 및 시각화

 

ggpicrust2 🔹

https://github.com/cafferychen777/ggpicrust2

- PICRUST2 output데이터의 통계분석 및 시각화

 

ampvis2

https://albertsenlab.org/ampvis2-ordination/

- 인용수가 많길래 가져왔다. 제작자는 stacked bar chart의 단점을 개선하는 아래 heatmap이 중요하다고 말하고 있다. 

https://albertsenlab.org/ampvis2-heatmap/

 

 

+) 온라인 분석 도구 

MicrobiomeAnalyst

https://www.microbiomeanalyst.ca/

- Web기반 도구로 데이터를 업로드한 뒤 여러 분석이 가능하다

 

Biome-Shiny

https://github.com/Biodata-PT/Biome-Shiny

 

Phyloseq-Shiny

https://joey711.github.io/shiny-phyloseq/

 

 

 

추가적인 패키지는 https://microsud.github.io/Tools-Microbiome-Analysis/ 참고 

 

3) 기타 

네트워크 분석

  - Microbial Networks(2020): https://www.gdc-docs.ethz.ch/MDA/handouts/MDA20_Network_Analysis.pdf

DAA

  - DESeq2: https://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/DESeq2/inst/doc/DESeq2.html#if-i-have-multiple-groups-should-i-run-all-together-or-split-into-pairs-of-groups, https://www.bioconductor.org/packages/devel/bioc/vignettes/phyloseq/inst/doc/phyloseq-mixture-models.html

  - Limma voom: https://rpubs.com/jrgonzalezISGlobal/transcriptomic_analyses

  - edgeR: https://joey711.github.io/phyloseq-extensions/edgeR.html, https://web.stanford.edu/class/bios221/labs/rnaseq/lab_4_rnaseq.html

  - LefSe: https://rpubs.com/mohsen/lefse_analysis_cleaned_prevalence_phyloseq

  - ANCOMBC: https://github.com/FrederickHuangLin/ANCOMBC

  - ANCOM2: https://github.com/FrederickHuangLin/ANCOM-Code-Archive

  - LinDA: https://github.com/zhouhj1994/LinDA

   - Maaslin2: https://github.com/biobakery/Maaslin2

PERMANOVA: https://rpubs.com/DKCH2020/587758

Longitudinal analysis : https://microsud.github.io/microbiomeutilities/articles/microbiomeutilities_ts.html

QIIME2를 위한 SILVA database 만들기: https://forum.qiime2.org/t/processing-filtering-and-evaluating-the-silva-database-and-other-reference-sequence-data-with-rescript/15494
BIO514
 
 

3. 읽어보면 좋은 논문

Pollock, J., Glendinning, L., Wisedchanwet, T., & Watson, M. (2018). The Madness of Microbiome: Attempting To Find Consensus "Best Practice" for 16S Microbiome Studies. Applied and environmental microbiology, 84(7), e02627-17. https://doi.org/10.1128/AEM.02627-17 

- 16S 데이터 분석의 어려움 

 

Johnson, J. S., Spakowicz, D. J., Hong, B. Y., Petersen, L. M., Demkowicz, P., Chen, L., Leopold, S. R., Hanson, B. M., Agresta, H. O., Gerstein, M., Sodergren, E., & Weinstock, G. M. (2019). Evaluation of 16S rRNA gene sequencing for species and strain-level microbiome analysis. Nature communications, 10(1), 5029. https://doi.org/10.1038/s41467-019-13036-1 

- 16S full vs amplicon vs Metagenome 비교 

 

Prodan, A., Tremaroli, V., Brolin, H., Zwinderman, A. H., Nieuwdorp, M., & Levin, E. (2020). Comparing bioinformatic pipelines for microbial 16S rRNA amplicon sequencing. PloS one, 15(1), e0227434. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0227434

- OTU level(uclust vs MOTHUR vs USEARCH-UPARSE)과 ASV level( DADA2, Deblur, and USEARCH-UNOISE3) 비교

 

McMurdie, P. J., & Holmes, S. (2014). Waste not, want not: why rarefying microbiome data is inadmissible. PLoS computational biology, 10(4), e1003531. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003531 

- rarefy가 과연 좋은 방법인지 고민해 보자

 

Nearing, J. T., Douglas, G. M., Hayes, M. G., MacDonald, J., Desai, D. K., Allward, N., Jones, C. M. A., Wright, R. J., Dhanani, A. S., Comeau, A. M., & Langille, M. G. I. (2022). Microbiome differential abundance methods produce different results across 38 datasets. Nature communications, 13(1), 342. https://doi.org/10.1038/s41467-022-28034-z 

- 여러 differential abundance방법을 38개의 데이터셋에 적용하여 평가해 보자

 

4. 유튜브 강의

Dan Knights

https://www.youtube.com/user/danknights

- Dan교수님의 마이크로바이옴 강의

 

5. 책

R을 이용한 기초 환경자료 분석 및 시각화(제2판)

  - 통계 이론과 같이 설명되어 있어서 초심자에게 좋음

Introduction to Bioinformatics in Microbiology 

6. 기타 강의

KOBIC(edwith)

https://www.edwith.org/ptnr/kobic

  - 마이크로바이옴(=Qiime_ moving-picture 예제 이론과 같이 설명)

 

Kola

https://www.kola.kr/main/index.jsp

  - 메타게놈 분석 이론, 생물정보학 개론( NGS 데이터에 대한 기초 이론강의)

 

천랩 

https://bioinformaticsworkbook.org/#gsc.tab=0

  - 천랩에서 만든 EZbiocloud 강의 홈페이지 

 

Bioinformatics Workbook
https://bioinformaticsworkbook.org/#gsc.tab=0
   - 생물정보학개론(BLAST 및 RNA sequencing, Metagenomics 참고)
 
 

 

7. 참고

- 서울대 천종식 교수 연구실 : https://help.ezbiocloud.net/snu_leb_intern/
- EZbiocloud : https://help.ezbiocloud.net/microbiome-basics/

출처: https://bio-kcs.tistory.com/entry/마이크로바이옴에-관련된-tutorial-교육-모음 [bioinfo_Newbie:티스토리]