2025-03-06
Highlights
1. 微生物组学研究“三剑客”包含：新版微生物多样性组成谱分析、宏基因组Binning分析(单样 / 混样)、微生物宏基因组分析。
2. “三剑客”用于：测序数据的多样性、物种组成及组间差异分析；宏基因组分箱评估与优化；以及功能注释、代谢通路及跨样本功能比较。
3. 派森诺基因云提供“三剑客”分析，零代码操作云分析产品，分析进度实时更新，分析结果实时保存，生成报告一键导出。
01、新版微生物多样性组成谱分析
功能特点：
对样品中的特定微生物群落进行整体研究，分析微生物群落的多样性和分布规律。支持从原始测序数据到多样性分析和可视化的全流程。可生成物种组成桑基图、PCoA图、随机森林分析、Micropita分析、关联网络分析等，支持出版级图表导出。
适用场景：
适用于16S rRNA或ITS测序数据的多样性分析（Alpha / Beta多样性）、物种组成分布及组间差异比较。
派森诺云平台新版微生物多样性组成谱分析系统优势：
✅ 联合分析：与表型 / 理化因子联合分析，深入挖掘微生物组数据。
✅ 数据集创建：基于物种丰度、出现频率等信息，自定义数据集，定向挖掘小群落。
✅ 分析内容丰富：群落模型构建、生态位分析、Micropita、菌群分型等，满足全方位数据挖掘需求。
✅ 机器学习：集成多种机器学习算法，提高标志物种挖掘的可靠性。
✅ 时间序列分析：支持时间序列和配对分析，揭示微生物组随时间和空间的变化。
✅ 自定义名称：分组方案与样本名称任意修改，丰富图表实时交互展示，让您的结果图片调整更加灵活。
02、宏基因组Binning分析(单样 / 混样)
功能特点：
宏基因组分箱（Binning）是将宏基因组测序组装得到的 contigs 按照其组成、覆盖深度的相似性等进行归类，以获得完整或几乎完整的基因组，特别是不可培养微生物的全基因的分析方法。
适用场景：
用于单样本宏基因组数据的分箱结果评估与优化，尤其适合复杂微生物群落的基因组重构。
派森诺云平台宏基因组Binning分析系统优势：
✅ 个性化MAG集：轻松创建非冗余、种水平、高质量及自定义MAG集。
✅ 实时注释：MAGs的结构与功能注释实时呈现，无需等待。
✅ 全新内容：生长速率、选择压力及比较基因组分析，带来全新体验。
✅ 出版级绘图：基因组圈图、进化树图等，品质卓越，省心省力。
✅ 兼容多种方法：与线下binning个性方案无缝衔接，灵活高效。
03、微生物宏基因组分析
功能特点：
从环境样品中提取全部微生物的DNA，构建宏基因组文库，利用基因组学的研究策略研究环境样品所包含的全部微生物的遗传组成及其群落功能。
适用场景：
适用于宏基因组功能注释、代谢通路分析及跨样本功能组成比较。
派森诺云平台微生物宏基因组分析系统优势：
✅ 多维度解析：涵盖14大主流功能数据库，多维度数据解析。
✅ 双模式：集成基于Reads集和Genes集数据，两种模式各取所长。
✅ 创新：GTDB数据库（细菌古菌微生物）+NCBI数据库（真核微生物）+RVDB数据库（病毒），创新整合物种注释数据库。
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