一、Picrust功能预测在线分析
Picrust是一种基于16S rRNA转录组数据开展功能预测的高精度算法。Picrust能够通过在Greengenes参考数据库中查找16S rRNA序列对基因家族进行注释，从而预测出样本的功能组成。Picrust提供了方便的在线功能预测分析，只需上传16S rRNA序列数据即可。
下面是利用Picrust在线分析的简单代码示例：
# 安装依赖库 !pip install biom-format !pip install picrust2 # 下载参考数据库 !wget https://github.com/picrust/picrust2/releases/download/v2.3.0/humann2_uniref50_v201901.tar.gz !curl https://raw.githubusercontent.com/picrust/picrust2/master/picrust2/default_parameters.yml -o default.picrust2.params.yml # 上传16S rRNA序列数据 !biom convert -i otu_table.biom -o otu_table.tsv --to-tsv --header-key taxonomy !sed -i 's/^#OTU ID/UniRef90*/g' otu_table.tsv # 预测功能 !picrust2_pipeline.py -s otu_table.tsv -o picrust2_out -p default.picrust2.params.yml
二、Picrust功能预测说明什么
Picrust功能预测能够为我们提供关于微生物群落的功能分布信息，这对于深入理解微生物群落的作用及其在环境中的作用至关重要。例如，Picrust功能预测能够帮助我们确定某种微生物群落可能在物质的转化和代谢中扮演重要角色。此外，Picrust还可以对微生物群落的趋势和生态位偏好进行研究，有助于理解微生物群落在生态系统中的作用。
三、Picrust功能预测图
Picrust功能预测生成的图表可以帮助我们更加直观地理解微生物群落的功能组成。下面是一些关于Picrust功能预测图的解释：
1. 功能分类层级图
这个图表显示了功能预测的主要分类，例如代谢、物质转运等。这可以帮助我们更清楚地了解某个样本的主要功能组成。
2. 功能历史柱状图
这个图表显示了不同功能的相对丰度随时间的变化。根据这些信息，我们可以推断不同功能在样本中的优势和过渡。
3. 通路图
这个图表显示了不同功能之间的相互作用及其在系统中的相对位置。该图表可以帮助我们理解不同功能之间的相互作用和整个微生物群落系统的趋势。
4. 基因家族图
这个图表显示了每种功能所涉及的基因家族及其在样本中的相对丰度。这可以帮助我们更加深入地研究每种功能的作用及其在不同样本中的相对重要性。
四、Picrust功能预测图分析
在对Picrust生成的功能预测图进行分析时，我们应该重点关注以下几个方面：
1. 样本之间的相似性和差异性
我们可以通过功能分类层级图和基因家族图来比较不同样本之间的相似性和差异性。相似的样本功能组成应具有相似的特征，在图表中应该呈现出明显的聚类效应。
2. 样本内功能分布的特征
我们可以通过功能历史柱状图和通路图来了解不同功能在样本中的相对分布情况。这可以帮助我们确定某些功能组成是否在样本中具有特定的代谢特征等。
3. 功能作用和生态功能的推断
我们可以通过基因家族图来推断不同的功能在微生物群落中的作用和相互作用关系。此外，我们还可以通过通路图和功能历史柱状图来了解特定功能在样本中的相对丰度和趋势，进而推断其在生态系统中的作用。
4. 补充信息的获取
Picrust功能预测还可以提供其他有关微生物群落的信息，例如群落的生态位偏好和系统稳定性等方面。我们可以根据这些信息来深入理解微生物群落在环境中的生态作用。
