QIIME2-CLI更新学习笔记

https://forum.qiime2.org/t/qiime-2-2018-8-release-is-now-live/5860

qiime1已经不更新的维护，虽然可以使用，毕竟已经有点过时。学习qiime2还是相当必要的，毕竟它是趋势。但qiime2更新是如此迅速，以至于许多翻译成中文的教程不少命令已然过时了，所以有必要学习一下两个月一更新的qiime究竟在命令上有哪些大的更改。

一、2018.8更新–重大更改(breaking changes)

当你在bash或者zsh中激活conda环境时，tab自动补全功能会自动可用。

1、qiime tools import命令

–source-format 选项重命名为--input-format

| 1 | qiime tools ``import \ |

| 2 | --``type 'SampleData[PairedEndSequencesWithQuality]' \ |

| 3 | --input-path pe-64-manifest \ |

| 4 | --output-path paired-end-demux.qza \ |

| 5 | --<span style=``"color: #ff0000;"``>input-``format``<``/span``> PairedEndFastqManifestPhred6 |

2.qiime tools export

input选项被--input-path 选项代替， --output-dir 选项重命名为--output-path。

| 1 | qiime tools ``export \ |

| 2 | --input-path unrooted-tree.qza \ |

| 3 | --output-path exported-tree |

3.qiime tools extract

同样是input选项被--input-path 选项代替， --output-dir 选项重命名为--output-path。

| 1 | qiime tools extract \ |

| 2 | --input-path feature-table.qza |

| 3 | --output-path extracted-feature-table |

二、2018.6更新

更正了一个bug,q2-cutadapt插件的trim-paired命令会错误的执行trim。没有发现其他大的更新。

三、2018.4更新

• 增加了一个命令qiime tools citations ，可以打印相关Artifact或者Visualization结果，过括最早的引用文献。只会给出这个或者更新的版本用到的，不会给出之前版本的。
• 增加了一个–citations标签，可以这样使用，qiime <plugin> --citations 和 qiime <plugin> <action> --citations。会给出一个BibTeX格式的参考文献。
• qiime info –citations被移去，原因是以上选项代替了。
• 修复–verbose不能经常给出期望输出。

四、2018.2

• metadata改动，之前qiime2接受metadata的选项结尾是-category，现在改为-column，例如–m-metadata-category –>–m-metadata-column。继续用原来的命令会报错。

• 增加了一个子命令qiime tools inspect-metadata! ，用来检查metadata的可用性。

• metadata格式的变化（新格式基本兼容前面格式，包括qiime1的）：1.必须的文件头。 大小写不敏感的有:

  • id
  • sampleid
  • sample id
  • sample-id
  • featureid
  • feature id
  • feature-id

  大小写敏感的 (主要是为了兼容 QIIME 1, biom格式和 Qiita文件):

  • #SampleID
  • #Sample ID
  • #OTUID
  • #OTU ID
  • sample_name

• 2.缺失的数据，用一个空单元格代替，NA, nan等不再y认为是数据缺失。

• 3.之前不好区分一列是数字型的数据还是分类型的数据（如果分类型的数据也全是数字的话）。这里增加一列特别注释指示,允许用户指定一个列的类型。比如这个表的第二列：

• #SampleID	Subject	BodySite	DaysSinceExperimentStart
  #q2:types	categorical	categorical	numeric
  sample-1	1	gut	20
  sample-2	1	tongue	25
  sample-3	2	gut	15
  sample-4	2	tongue	42