OTU聚类和丰度计算

　　分析模块，输入每个样品经过Trimmomatic剪切和过滤、FLASH拼接后的FASTA序列文件，运行得到OTU Table文件和OTU代表序列文件。

      OTU（Operational Taxonomic Units）是在系统发生学或群体遗传学研究中，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。要了解一个样本测序结果中的菌种、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。可根据不同的相似度水平，对所有序列进行OTU划分，通常在97%的相似水平下的OTU进行生物信息统计分析。

　　分析模块封装了Usearch软件，具体分析步骤如下所示：

Ÿ   Usearch -derep_prefix命令：对优化序列提取非重复序列，便于降低分析中间过程冗余计算量。

Ÿ   Usearch -sortbysize命令：去除没有重复的单序列。

Ÿ   Usearch -cluster_otus命令：按照97%相似性对非重复序列（不含单序列）进行OTU聚类，在聚类过程中去除嵌合体，得到OTU代表序列文件。

Ÿ   Usearch -usearch_global命令：将所有优化序列map至OTU代表序列，选出与OTU代表序列相似性在97%以上的序列，生成OTU Table文件。

　　输入：

       Trimmomatic剪切和过滤、FLASH拼接后的FASTA序列文件。

　　注：根据需要，在分析模块参数设置界面，动态增加或减少输入文件，并设置对应序列文件的样品名称。

　　输出：

       1、OTU Table表格文件

OTU ID     10     11     12

OTU1        10842       7265         11259

OTU2        6660         5505         7994

OTU3        3212         1769         7230

OTU4        4143         2548         2328

       2、OTU代表序列文件

>OTU1

GTGGGGAATATTGGACAATGGGCGCAAGCCTGATCCAGCCATGCCG ……

>OTU2

GTAGGAATCTTCGGCAATGGACGAAAGTCTGACCGAGCAACGCCG ……

>OTU3

GTGGGGAATATTGGACAATGGGCGAAAGCCTGATCCAGCAATGCCG ……

……

分析模块引用了Usearch v8.1.1861软件（http://www.drive5.com/usearch/manual/）。

　　相关文献如下所示：

USEARCH and UCLUST algorithms：

Edgar,RC (2010) Search and clustering orders of magnitude faster than BLAST, Bioinformatics 26(19), 2460-2461. doi: 10.1093/bioinformatics/btq461

UCHIME algorithm：

Edgar,RC, Haas,BJ, Clemente,JC, Quince,C, Knight,R (2011) UCHIME improves sensitivity and speed of chimera detection, Bioinformatics doi: 10.1093/bioinformatics/btr381 [PMID 21700674].

UPARSE algorithm：

Edgar, R.C. (2013) UPARSE: Highly accurate OTU sequences from microbial amplicon reads, Nature Methods [Pubmed:23955772, dx.doi.org/10.1038/nmeth.2604].