PICRUSt2软件

PICRUSt2

PICRUSt2(Phylogenetic Investigation of Communities by Reconstruction of Unobserved States)是一款基于标记基因序列来预测功能丰度的软件。“功能”通常指的是基因家族，如KEGG同源基因和酶分类号，但可以预测任何一个任意的特性。同样，预测通常基于16S rRNA基因测序数据，但也可以使用其他标记基因.

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PICRUSt2相关使用方法来啦!!!

一、安装

使用 bioconda 安装 PICRUSt2 环境

conda create -n picrust2 -c bioconda -c conda-forge picrust2

激活环境

source activate picrust2

退出环境

source deactivate picrust2

二、准备数据

PICRUSt2无需再以GreenGene注释的OTU表为输入，可以直接读取OTU的代表序列自动完成物种注释，并进一步根据物种丰度组成预测群落功能。文件otu_table.txt为OTU丰度表格，仅包含丰度组成信息即可，无需添加注释列。文件otu.fasta中包含了OTU丰度表中各OTU的代表序列。

三、使用

picrust2_pipeline.py -s otu.fasta -i otu_table.txt -o picrust2_result -p 4

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四、结果文件

1）out.tre，所有OTU代表序列构建的系统发育树文件。
2）KO_metagenome_out/，该结果路径中记录了细菌群落KO（KEGG Orthology）功能的丰度预测结果。
3）KO_metagenome_out/seqtab_norm.tsv.gz，对于很多细菌而言，一个个体可能包含多条16S（多拷贝16S），因此在原始OTU 16S rRNA丰度表的基础上，根据物种所含16S rRNA拷贝数对物种丰度进行标准化，得到校正16S rRNA拷贝数后的OTU丰度表。
4）KO_metagenome_out/pred_metagenome_unstrat.tsv.gz，该文件中即为预测得到的细菌群落功能丰度表，记录了各样本中所包含KO功能的丰度，丰度计算由上述校正16S rRNA拷贝数标准化后的OTU丰度表推断得到。功能以KO ID为名称，代表了特定的功能基因。
5）KO_metagenome_out/weighted_nsti.tsv.gz，各样本预测功能的加权NSTI值，由OTU的NSTI值通过标准化后的丰度加权所得。
6）EC_metagenome_out/，该结果路径中记录了细菌群落酶（EC）功能的丰度预测结果。文件结构同上述KO_metagenome_out/，不再展示。
7）pathways_out/path_abun_unstrat.tsv.gz，上述为预测得到的以KO ID为名称的KO功能，实则代表了特定的功能基因，将这些功能基因映射到具体的KEGG代谢途径（KEGG pathway）中，并统计各途径在各样本中的丰度，获得该表。
8）KO_predicted.tsv.gz和EC_predicted.tsv.gz，两个矩阵文件中记录了OTU对预测功能丰度的贡献，即可以理解为每个OTU所代表的物种个体基因组中，分别有多少数量的基因与对应的KO功能或酶功能有关。如果期望关注哪些OTU是否对群落功能是重要的，这些表格（该表仅代表了单个物种个体基因组的特征，可能还需结合OTU的丰度信息）可以提供参考。
9）marker_predicted_and_nsti.tsv.gz，记录了OTU代表物种基因组中，16SrRNA拷贝数以及功能预测的NSTI值信息。
10）Intermediate/，一些中间文件。

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