CN109192242A - 基于计算云平台的微生物多样性交互分析系统及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于计算云平台的微生物多样性交互分析系统及其方法，该系统包括用于对项目信息进行查看和管理的项目管理模块，用于设置基础参数运行任务并将结果以及原始数据按照预设格式整合封装成相应的项目文件的基础分析任务提交模块，以及用于根据用户请求生成分析结果并将结果可视化展示的交互式结果分析模块。本发明的系统及方法借助云计算技术，提供了高集成化的数据分析平台，为涵盖微生物多样性分析的基础分析和高级分析，个性化分析打下了良好的基础。

Description

基于计算云平台的微生物多样性交互分析系统及其方法

技术领域

本发明涉及生物信息分析技术领域，尤其涉及一种基于计算云平台的微生物多样性交互分析系统及其方法。

背景技术

微生物作为生物类群的重要组成部分，具有巨大的种群数量，广泛的分布范围，极强的适应与繁殖能力。一些非培养的研究微生物多样性的方法，如DNA指纹图谱技术、微阵列基因芯片等，克服了传统培养技术的一些缺点，获得了一部分不能分离培养的土壤微生物信息。高通量测序方法实现了大规模微生物基因直接测序，极大的提高了测序通量，在微生物物种和结构多样性研究中可获得更多的信息。

生物信息学数据分析是高通量测序应用于微生物多样性研究的最关键步骤。IlluminaHiSeq运行一次产生的数据量高达1000G，个人计算机和工作站显然无法完成这些数据的处理工作。

高通量数据处理时要对数据进行调整、筛选、比对，需要生物信息学工作者掌握脚本程序编写能力。现有微生物多样性生物信息分析主要由三部分组成。标准生物信息学分析是整个多样性分析的基础，其结果呈现包括有效测序序列结果统计、优质序列统计、各样本序列数目统计、OTU(操作分类单元)生成、稀释曲线分析、多样性指数分析、样品OTU分布及分类学信息。高级生物信息学分析呈现方式包括：聚类分析、多样品群落结构分析以及组间显著性差异分析等。个性化生物信息学分析包括：PCA分析、RDA/CCA分析等。

现有技术的业务流程采用手动的方式，工作效率较低，因此无法满足市场的需求。

发明内容

针对上述技术中存在的不足之处，本发明提供一种基于计算云平台的微生物多样性交互分析系统及其方法，以解决个人计算机和工作站无法完成数据处理和现有手动业务流程效率低的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于计算云平台的微生物多样性交互分析系统，包括

项目管理模块，用于对项目信息进行查看和管理，通过项目、任务、应用和文件对所有状态的分析项目进行综合管理；

基础分析任务提交模块，用于设置基础参数运行任务，并将结果以及原始数据按照预设格式整合封装成相应的项目文件；

交互式结果分析模块，用于根据用户请求生成分析结果，并将结果可视化展示；

所述项目管理模块通过基础分析任务提交模块与交互式结果分析模块相连接。

首先，向本地集群服务器上传测序数据，在项目管理模块中建立项目，同时在本地集群服务器上传客户的数据库或者选择使用线上的数据库，并且在该项目管理模块中可以进行文件锁定或者项目共享给他人操作；

然后，在基础分析任务提交模块中，用户可以通过可视化界面对测序数据进行参数分析，分析之后产生项目文件；分析之前，先进行判定数据质控是否合格，若合格则进行参数分析；若不合格则直接返回报错；

最后，产生的项目文件传送至交互式结果分析模块中进行交互式分析，根据用户需求对项目文件进行二次分析和统计，得到直观呈现的报告。

为实现上述目的，本发明还提供一种基于计算云平台的微生物多样性交互分析方法，包括以下步骤：

步骤0，创建项目；

步骤1，向本地集群服务器上传测序数据，在项目管理模块中建立项目，同时在本地集群服务器上传客户的数据库或者选择使用线上的数据库，并且在该项目管理模块中可以进行文件锁定或者项目共享给他人操作；

步骤2，建立任务；

步骤3，在基础分析任务提交模块中，用户可以通过可视化界面对测序数据进行参数分析，分析之后产生项目文件；分析之前，先进行判定数据质控是否合格，若合格则进行参数分析；若不合格则直接返回报错；

步骤4，产生的项目文件传送至交互式结果分析模块中进行交互式分析，根据用户需求对项目文件进行二次分析和统计，得到直观呈现的报告。

其中，所述步骤3中在进行测序数据参数分析时，用户可以自行选择分组方案，并且配置环境因子，选择需要的数据库，选择完成之后再进行分析。

其中，所述项目管理模块，还可用于查看和管理上传的相关文件或由分析产生的相关文件，可对相关文件进行上传、查找、复制、移动、删除和下载操作；项目管理模块还用于标记项目状态进度，项目状态进度可为未开始、进行中、已完成、已终止和问题；项目管理模块还用于查看任务运行的状态与日志信息；且项目管理模块，还用于共享项目，并管理成员权限。

其中，物种分类数据库存储在本地集群服务器内，使用线上的数据库包括16s、18s、its和fungi，也可上传自定义数据库。

其中，所述基础分析任务提交模块可用于数据质控统计、OTU聚类、物种分类、Alpha多样性和Beta多样性研究。

其中，所述交互式结果分析模块还用于高级生物信息学分析和个性化生物信息学分析，包括群落组成分析、组间显著性差异分析、样本分组分析、LEfSe多级物种差异判别分析和进化分析；交互式结果分析模块还用于更改分组方案和挑选分析样品。

其中，所述交互式结果分析模块包括图表工具，可实现更改颜色方案、形状方案、柱形方向；可显示图例、点名称、合并或排序功能；交互式结果分析模块分析结果可存入报告，在报告中展示；交互式结果分析模块分析结果图可以PNG、JPEG、PDF、SVG格式下载；交互式结果分析模块的报告格式可为html和pdf。

其中，所述项目管理模块、基础分析任务提交模块和交互式结果分析模块的操作均基于html+Css+jquery的前端页面和PHP+WEB服务器后台，交互分析模块接收到任务执行命令后调动Perl、C、python、R计算机语言的服务器端脚本对测序数据进行基本分析。

其中，所述基础分析任务提交模块在对所述测序数据进行分析的不同阶段，从其存储的分析软件中选取相应的分析软件对所述测序数据进行分析。

本发明的有益效果是：相较于现有技术，本发明提供的基于计算云平台的微生物多样性交互分析系统主要包括项目管理模块、基础分析任务提交模块和交互式结果分析模块三大模块，该系统及方法借助云计算技术，通过网络方便的获取大量测序数据分析所需要的基础计算资源，满足了大数据背景下研究人员对于基础计算资源的巨大需求。同时，基于计算云平台的微生物多样性交互分析方法提供了高集成化的数据分析平台，无需用户自己整合各类分析软件，搭建分析流程，真正意义上实现了一键化生物信息分析。此外，基于计算云平台的微生物多样性分析可灵活设置分组，支持多种算法，呈现可视化的结果和交互式的报告。最后，基于计算云平台的微生物多样性分析平台，为涵盖微生物多样性分析的基础分析和高级分析，个性化分析打下了良好的基础。

附图说明

图1为本发明的基于计算云平台的微生物多样性交互分析系统方框图；

图2为本发明的基于计算云平台的微生物多样性交互分析方法流程图；

图3为本发明基础分析模块及交互分析模块中微生物多样性分析内容项之间的关系示意图；

图4为本发明中微生物多样性分析新建项目示意图；

图5为本发明中微生物多样性基础任务参数提交示意图。

图6为本发明中微生物多样性交互分析示意图；

图7为本发明中微生物多样性PCA图表工具示意图；

图8为本发明中微生物多样性分析报告示意图。

图9为本发明交互式结果分析模块中再计算参数设置示意图

主要元件符号说明如下：

10、项目管理模块 11、基础分析任务提交模块

12、交互式结果分析模块。

具体实施方式

为了更清楚地表述本发明，下面结合附图对本发明作进一步地描述。

请参阅图1，本发明的基于计算云平台的微生物多样性交互分析系统，包括：

项目管理模块10，用于对项目信息进行查看和管理；

基础分析任务提交模块11，用于设置基础参数运行任务，并将结果以及原始数据按照预设格式整合封装成相应的项目文件；

交互式结果分析模块12，用于根据用户请求生成分析结果，并将结果可视化展示；

项目管理模块通过基础分析任务提交模块与交互式结果分析模块相连接。

进一步的，项目管理模块还与交互式结果分析模块相连。

具体的，项目管理模块10中，

所述项目信息可包括下列中的一项或多项：项目名称、项目分类信息、文件、项目目录、任务目录、文件目录、任务运行状态等项目相关信息。

项目名称、项目分类信息可由用户创设。

文件可以为基础分析任务提交模块、交互式结果分析模块产生的分析结果文件、项目文件。也可以进一步包括用户上传的文件。

项目目录、任务目录、文件目录可由项目管理模块生成。

所述项目信息管理可包括下列中的一项或多项：项目创建；项目共享；项目分类存储；标记项目状态进度；文件上传、下载、锁定、复制、移动、重命名、删除等。

具体的，可以利用客户端界面，通过网络通讯与项目管理模块通讯连接，从而实现文件的上传、浏览、下载、锁定、复制、移动、重命名、删除文件，进行创建项目与项目共享的设定。

项目管理模块可通过项目、任务、应用和文件对所有状态的分析项目进行综合管理。

基础分析任务模块11至少可用于设置基础分析任务的参数，调取数据分析工具运行基础分析任务进而基于原始数据获得基础分析任务分析结果，将基础分析任务分析结果与原始数据整合生成项目文件。

所述原始数据存储于集群服务器或云端服务器中。原始数据可来源于用户传来数据。本发明中，原始数据指测序数据。测序数据是基于基因测序产生的基因碱基序列文件。测序数据可以是fastq格式的数据。集群服务器或云端服务器中还进一步存有分析比对用数据库。比对用数据库可以由用户在分析前上传至集群服务器或云端服务器。比对用数据库可以来源于用户自有数据库，也可以来源于线上已知公开的数据库。数据分析工具基于参数设置在集群服务器中调取对应的原始数据及分析比对用数据库运行基础分析任务。

本发明中，基础分析任务提交模块预设基础分析任务。基础分析任务提交模块利用客户端设置基础分析任务的参数。数据分析工具存储在集群服务器或云端服务器中，通过解析所设参数获得任务指令，基于任务指令可触发对应分析工具的运行。

所述预设的基础分析任务至少包括：OTU聚类、物种分类、Alpha多样性和Beta多样性分析任务。或者基于通用的分析需求，亦可包括其它预设的分析任务。

所述OTU聚类、物种分类、Alpha多样性和Beta多样性分析均可基于现有多样性分析理论与算法，针对待分析原始数据作出。

现有技术中，可用于执行微生物多样性相关分析任务的分析工具均可用于本发明，例如qiime、uparse、usearch、RDP_classifier、mothur等。

所述基础分析任务的参数可以是选自：比对数据库、OTU序列相似度、物种分类置信度、分组方案、指数类型、距离算法、群落距离矩阵算法、环境因子表。用户可以基于拟分析任务选择合适的参数自行进行设置。

具体的，可以在后台运行时解析参数，根据参数值字段按照是否与软件名称匹配对应到相应软件命令。

基础分析任务提交模块中的结果是指：基于原始数据及设置的基础分析任务参数，运行与预设的基础分析任务相匹配的数据分析工具获得的基础分析任务分析结果。一般可为文本文件。基础分析任务分析结果可存储于云端，并记录在web端数据库中，可通过网络访问。用户可在项目管理的项目文件页面查阅。

具体的，所述基础分析任务提交模块中的结果可以对应选自：OTU聚类分析结果、物种分类分析结果、Alpha多样性分析结果和Beta多样性分析结果。具体的，OTU聚类分析结果及物种分类分析结果可选自：OTU表、Rank-Abundance曲线数据、Pan/Core曲线表、稀释曲线表等；Alpha多样性分析结果可以为Alpha多样性指数表；Beta多样性的分析结果可以选自：样本层级聚类分析、PCA分析、PCoA分析、NMDS分析结果等。

在本发明优选的实施方式中，所述项目文件中还包括中间过程文件数据。中间过程文件数据的部分或全部可以与基础分析任务分析结果共同位于结果文件中，或者，中间过程文件数据的部分或全部作为独立的文件存在于项目文件中。

中间过程文件数据是基于原始数据在运行基础分析任务时获得。例如可以将OTU分类水平统计表作为中间过程文件数据。

项目文件中包括的中间过程文件数据可以根据用户需求预先选择设置。

在本发明优选实施方式中，所述基础分析任务提交模块还用于数据质控。所述预设的基础分析任务可以进一步包括数据质控统计。对应的，所述基础分析任务提交模块中的结果还包括数据质控统计结果。

所述数据质控是对原始数据进行质量控制分析，包括修剪序列前后端接头和低质量碱基，过滤杂质或低质量序列等。

所述数据质控统计是对经数据质控获得的序列进行序列数、序列质量、碱基分布等各方面的统计计算。

交互式结果分析模块12根据用户请求生成分析结果，并将结果可视化展示，该模块至少可用于：

1)从基础分析任务提交模块形成的项目文件中获取分析结果数据，并以分析结果数据作为输入数据，根据用户请求进行交互分析获得交互分析文本。

2)将基础分析任务提交模块形成的分析结果文本或交互分析文本根据用户请求可视化展示。

进一步的，1)中，所述交互分析任务预设于交互式结果分析模块中以供用户选择。交互式结果分析模块预设的交互分析任务至少包括以下一种或多种：物种注释与评估、物种差异分析、高级生物信息学分析和个性化生物信息学分析。其中，高级生物信息学分析和个性化生物信息学分析可选自以下一项或多项：群落组成分析、组间显著性差异分析、样本分组分析、LEfSe多级物种差异判别分析和进化分析。基于上述交互分析任务，可供用于设置的参数至少包括以下一种或多种：OTU表、分类水平、分组方案、指数类型、距离算法、物种层级聚类方式、环境因子数据、群落距离矩阵算法、环境因子表、环境因子矩阵算法、控制单位、置换次数、检验方法、多重检验校正、CI计算方法、单双尾检验、显著性水平、颜色设置、样本分组等。

现有技术中，可用于执行微生物多样性相关分析任务的分析工具均可用于实现上述功能，例如lefse、mothur、qiime、clustalw、mafft、fasttree等。

交互式结果分析模块利用客户端设置分析参数，选择分析任务。与分析任务匹配的数据分析工具存储在集群服务器或云端服务器中，基于任务指令可触发数据分析工具的运行。

交互式结果分析模块产生的交互分析结果文件可以在项目管理模块的文件目录中的任务文件夹中查看和操作。

项目文件中的原始数据可备交互式结果分析模块增设其他功能模块之需。

2)中的用户请求具体可以是基础分析任务提交模块形成的分析结果文本可视化展示请求或交互分析文本可视化展示请求。

分析结果文本可以报告的形式展示。分析结果图可以PNG、JPEG、PDF、SVG格式下载；交互式结果分析模块的报告格式可为html和pdf。

在优选的实施方式中，交互式结果分析模块还可包括图表工具。图表工具用于图表展示、表格数据筛选和图形调整功能，具体的可用于实现更改颜色方案、形状方案、柱形方向；可选择地显示图例、点名称；实现合并或排序功能。

在优选的实施方式中，交互式结果分析模块还可用于：

3)根据用户请求，对基础分析任务提交模块形成的分析结果数据进行再计算获得调整的分析结果数据。

进一步的，3)中，所述再计算以基础分析任务提交模块形成的分析结果数据或中间过程文件数据作为输入数据，基于用户在交互式结果分析模块设置的参数及分析任务请求，对已有的分析结果再计算，从而获得经调整的分析结果数据。

所述调整的分析结果数据可进一步作为供选择的输入数据，用于其他交互分析或者再一次的再计算。

为实现上述功能，交互式结果分析模块预设的交互分析任务至少包括基础分析任务中的一项或多项。具体的，可以选自OTU聚类、物种分类、Alpha多样性和Beta多样性分析任务。为实现本功能，可供用户设置的参数至少选自以下一项或多项：OTU表、分类水平、分组方案或样本分组、物种筛选、样本序列抽平、指数类型、距离算法、物种层级聚类方式、环境因子数据、群落距离矩阵算法、环境因子表、环境因子矩阵算法、控制单位、置换次数。

基于该设计，在基础分析任务结果不符合用户要求、出现不合理结果、或基于其他原因需要调整分析结果时，用户可自行方便地基于交互式结果分析模块实现分析结果的快速调整。且由于该数据调整是基于中间过程文件数据作出，而不是从原始数据出发作出，因此速度相对更快，相比现有的完全从原始数据出发的重新计算大大节省了处理时间。

在本发明一种实施方式中，

对于交互式结果分析模块中的OTU聚类交互分析任务或物种分类交互分析任务：以OTU分类水平统计表作为输入数据，对该表进行样本、物种的筛选，对样本在不同OTU中的统计数据进行抽平计算(具体的，可通过样本分组、物种筛选、样本序列抽平等参数设定实现)，从而生成新的OTU分类学统计表。

对于交互式结果分析模块中的Alpha多样性交互分析任务：使用OTU分类水平统计表作为中间过程文件进行重新计算，使用qi ime软件中alpha指数计算命令进行计算获得新的alpha多样性结果。

对于交互式结果分析模块中的Beta多样性交互分析任务：使用OTU分类水平统计表作为中间过程文件进行重新计算，使用qiime软件中beta指数计算命令进行计算获得新的beta多样性结果。

本发明中，项目管理模块、基础分析任务提交模块和交互式结果分析模块的操作均可基于html+Css+jquery的前端页面和PHP+WEB服务器后台，交互分析模块接收到任务执行命令后可调动相应分析软件或Perl、C、python、R计算机语言的服务器端脚本对测序数据进行分析。

本发明中，基础分析任务只按初始设置的参数进行分析并产生文件和结果数据，交互分析中相关分析会直接调用基础分析任务模块中产生的结果进行展示，作为结果记录中的原始分析记录，部分交互分析提供重新设置参数再计算的功能，并产生新的分析记录。

请进一步参阅图2，本发明还提供一种基于计算云平台的微生物多样性交互分析方法，包括以下步骤：

步骤S0，创建项目；

步骤S1，向云端服务器上传测序数据，在项目管理模块中建立项目，同时在云端服务器上传客户的数据库或者选择使用线上的数据库。并且在该项目管理模块中可以进行文件锁定或者项目共享给他人操作。

步骤S2，建立任务；

步骤S3，在基础分析任务提交模块中，用户可以通过可视化界面对测序数据进行参数分析(即基础分析任务的运行)，分析之后产生项目文件。较佳的，分析之前，先进行判定数据质控是否合格，若合格则进行参数分析；若不合格则直接返回报错；

步骤S4，产生的项目文件传送至交互式结果分析模块中进行交互式分析，根据用户需求对项目文件进行二次分析和统计，得到直观呈现的报告。

在本实施例中，步骤S2在进行测序数据参数分析时，用户可以在设置参数时自行选择分组方案，并且配置环境因子，选择需要的数据库，选择完成之后再进行分析。

在本实施例中，项目管理模块，还可用于查看和管理上传的相关文件或由分析产生的相关文件，可对相关文件进行上传、查找、复制、移动、删除和下载操作；项目管理模块还用于标记项目状态进度，项目状态进度可为未开始、进行中、已完成、已终止和问题；项目管理模块还用于查看任务运行的状态与日志信息；且项目管理模块，还用于共享项目，并管理成员权限。

在本实施例中，物种分类数据库存储在集群服务器内，使用线上的数据库包括16s、18s、its和fungi，也可上传自定义数据库。

进一步的，步骤S4还包括将基础分析任务提交模块形成的分析结果文本或交互式结果分析模块形成的交互分析文本根据用户请求可视化展示。

步骤S4中，所述二次分析和统计包括从步骤3形成的项目文件中获取分析结果数据，并以分析结果数据作为输入数据，根据用户请求进行交互分析获得交互分析文本。所述交互分析选自以下一种或多种：物种注释与评估、物种差异分析、高级生物信息学分析和个性化生物信息学分析。

在本发明一优选的实施方式中，步骤S4所述二次分析和统计还包括根据用户请求，对步骤S3形成的分析结果数据进行再计算获得调整的分析结果数据。进一步的，所述再计算以基础分析任务提交模块形成的分析结果数据或中间过程文件数据作为输入数据，基于用户在交互式结果分析模块设置的参数及分析任务请求，对已有的分析结果再计算，从而获得经调整的分析结果数据。此时，所述交互分析至少还包括步骤3)参数分析项目中的一项或多项。

请进一步参阅图3，基础分析任务提交模块可用于数据质控统计、OTU聚类、物种分类、Alpha多样性和Beta多样性研究。例如，数据质控统计根据所选fastq文件(即测序数据)判定文件中包含的样本数目，有效序列数目，有效碱基数目，序列平均长度，序列长度分布等信息。OTU聚类根据参数OTU序列相似度对序列进行归类操作，而物种分类则通过选择数据库，通过RDP classifier贝叶斯算法对OTU代表序列进行分类学比对，得到每个OTU对应的物种分类信息。Alpha多样性反映微生物群落的丰度和多样性，包括一系列统计学分析指数估计环境群落的物种丰度和多样性，可选择多个指数进行分析。Beta多样性表示的是微生物群落构成的比较，可选择某种分析方法进行运算，在交互分析页面可进一步设置样本分组和设置不同的距离算法进行分析。在此生成的结果可在交互式分析模块中可视化查看，也可在项目文件中查看对应结果文件。

在本实施例中，交互式结果分析模块还用于高级生物信息学分析和个性化生物信息学分析，包括群落组成分析、组间显著性差异分析、样本分组分析、LEfSe多级物种差异判别分析和进化分析。交互式结果分析模块可通过更改分组方案和挑选分析样品的参数设置获得新的分析结果。交互式结果分析模块包括图表工具，可实现更改颜色方案、形状方案、柱形方向；可显示图例、点名称、合并或排序功能；交互式结果分析模块分析结果可存入报告，在报告中展示；交互式结果分析模块分析结果图可以PNG、JPEG、PDF、SVG格式下载；交互式结果分析模块的报告格式可为html和pdf。项目管理模块、基础分析任务提交模块和交互式结果分析模块的操作均基于html+Css+jquery的前端页面和PHP+WEB服务器后台，交互分析模块接收到任务执行命令后调动Perl、C、python、R计算机语言的服务器端脚本对测序数据进行基本分析。基础分析任务提交模块在对测序数据进行分析的不同阶段，从其存储的分析软件中选取相应的分析软件对测序数据进行分析。

请进一步参阅图4，为基于本发明创建项目和任务步骤，点击分析平台进入我的项目，点击新建项目，填写项目名称，项目描述，选择领域标签，物种标签。点击已建立的项目名称，新建任务。请参阅图5，参数的设置主要包括数据质控统计、OTU聚类、物种分类、Alpha多样性和Beta多样性参数设置。在此可选择输入fastq格式序列文件也可选择包含每个样本序列的fastq序列文件夹。在此可对fastq文件中的样本信息进行检测，可编辑样本名称，并选择分析使用的样本，若有多行样本的分析名称相同则分析中合并为同一样本。与此同时，可选择样本分组文件与环境因子表，OTU序列相似度，一般默认为0.97，物种分类置信度，一般默认为0.7，采用RDP classifier贝叶斯算法对97％相似水平的OTU代表序列进行分类学比对，系统已有数据库包括16s，18s，its，fungi等，也可上传自定义数据库，满足格式要求即可。Alpha多样性可选择多样性估计指数和稀释曲线多样性指数进行分析，Beta多样性可选择多元分析方法和距离算法。

交互式结果分析模块的分析参阅图6，主要包括数据质控统计，物种注释与评估，Alpha多样性研究，Beta多样性研究，物种差异分析。其中数据质控统计包括样本信息统计和样本的序列长度分布两个模块。样本信息统计表统计了每个样本的序列数、碱基数、平均长度、最短序列长度和最长序列长度等信息。样本的序列长度分布通过统计和绘制柱形图查看样本序列在各个长度区间范围中的序列数分布情况。在柱形图的图表工具中可选择样本、分组方案、颜色以及步长。在序列长度分布图上可以选中实现图形的部分区域的放大，也可使用图形右下角的放大工具对整个图形进行放大。点击存入报告按钮，可将该图片存到报告相应位置。

交互式结果分析模块中再计算参数设置如图9所示。可以对在基础分析任务提交模块已经做出的分析结果进行再计算，获得调整的分析结果。

物种注释与评估可包括OTU分析、Venn图分析、群落组成分析和样本与物种关系图四个模块。其中OTU分析分为OTU统计和Pan/Core OTU。其中OTU统计用于显示OTU统计的相关信息，可对OTU表进行抽平和物种筛选等操作，其中抽平可按照最小样本序列数也可自定义样本序列数进行，物种筛选可按照不同分类水平的物种(OTU)进行，也可根据物种(OTU)在样本中的分布进行，也可根据物种(OTU)的序列数总和进行。将参数设置完成后，点击运行可生成新的OTU表格，OTU分析的结果显示分为OTU物种分类统计和等级丰度曲线(Rank-Abundance)。OTU物种分类统计包括信息统计和OTU表，信息统计可统计各个分类水平的物种(OTU)数目。OTU表可显示物种(OTU)名称和数目，并可根据物种(OTU)名称进行查找。Rank-Abundance曲线和OTU分类统计都可选择上述运行生成的结果表和选择当前显示的最低级别的分类水平。Pan/Core OTU的参数设置与OTU统计基本一致，选择OTU表、分类水平、分组方案后点击运行进行Pan/Core OTU的分析。分析结果分为Pan/Core曲线图和Pan/Core曲线表，运行结束后在Pan/Core结果选择运行后的Pan OTU或Core OTU结果，计算类别中选择显示Pan OTU还是Core OTU。Venn图分析可点击OTU表的下拉框选择要分析的OTU表，分类水平的下拉框选择进行分析的分类水平，Venn分析还需要分组信息，点击分组方案下拉框可选择分组或创建分组，点击运行进行分析。Venn结果包括Venn统计表和Venn图以及Venn物种分布饼图。点击保存可将图片保存至本地，点击存入报告则将图片存入静态报告中。群落组成分析，同上选择OTU表、分类水平、分组方案后即可运行，产生的结果可绘制柱图(多样本Bar图)、热图(Heatmap图)、Pie图和多级物种饼图。样本与物种分布关系以样本与物种共现性弦图展示，只需要选择OTU表即可生成对应的样本与物种共现性弦图。

Alpha多样性研究包括多样性指数和稀释性曲线两个模块，其中多样性指数分析包括多样性指数和组间T检验，多样性指数选择相应的OTU表、分类水平、分组方案和指数类型即可运行。可供选择的指数有：ace、bergerparker、boneh、bootstrap、bstick、chao、coverage、efron、geometric、goodscoverage、heip、invsimpson、jack、logseries、npshannon、nseqs、qstat、shannon、shannoneven、shen、simpsoneven、smithwilson、sobs、solow。结果为多样性指数柱状图和多样性指数表，多样性指数柱状图点击切换指数可切换显示某一指数的柱状图。针对Alpha多样性指数表，用组间T检验来比较两组样本中各指数的差异是否显著，计算的方法可为student’s t test，Welch’s T test和Wilcoxon rank-sum test。若选择的分组超过两个，则将所有分组类别进行两两组合，分别分析每个两两分组的多样性指数差异是否显著，可点击切换组别的下拉按钮进行切换显示某个两两分组比较的结果表，点击指数类型旁边的图表即可显示该指数类型的柱状图。稀释性曲线分析包括稀释性曲线表和稀释性曲线图，选择OTU表，分类学水平，分组方案和指数类型即可运行产生结果。指数类型包括：ace、bootstrap、chao、coverage、heip、invsimpson、jack、npshannon、shannon、shannoneven、simpson、simpsoneven、smithwilson、sobs。针对稀释性曲线表，可选择切换指数按钮选择显示相应的稀释性曲线表。

Beta多样性研究包括Beta多样性分析、环境因子分析和样本分组分析三个模块。其中，Beta多样性分析包括Hcluster层级聚类、PCA主成分分析、PCoA主坐标分析和NMDS非度量多维分析。Hcluster层级聚类选择OTU表、分类水平、分组方案、距离算法和物种层级聚类方式等参数后即可运行。结果展示为Hcluster聚类图和样本距离热图。PCA主成分分析，选择OTU表、分类水平和分组方案后即可运行，也可选择环境因子数据进行分析，结果分为PCA图和PCA相关数据表。在PCA图，可利用图表工具设置X轴、Y轴，改写X轴、Y轴和图主标题名称，颜色方案，形状方案，显示环境因子和点名称。PCA相关数据表包括物种/环境因子相关数据和PCA图坐标表，其中物种/环境因子相关数据又包括物种主成分贡献度表和数量型环境因子表，PCA图坐标表又包括样本坐标表和数量型环境因子坐标表。PCoA主坐标分析需设置的参数有OTU表、分类水平、分组方案和距离算法，结果展示为PCoA图和PCoA相关数据表。PCoA图表工具可设置X轴、Y轴，颜色方案、形状方案和显示点名称，PCoA相关数据包括样本坐标表和矩阵特征值表。NMDS非度量多维分析输入的参数同PCoA一样，得到的结果分为NMDS图和NMDS相关数据表。环境因子分析包括RDA/CCA、db-RDA、Mantel Test和PearsonCorrelation分析4个部分。RDA/CCA分析参数设置包括OTU表、分类水平、分组方案、环境因子数据，结果也包括RDA/CCA图和RDA/CCA相关数据表包括样本坐标表、物种坐标表、DCA分析结果表和数量型环境因子坐标表。Db-RDA分析参数设置包括OTU表、分类水平、分组方案、环境因子数据和距离算法，结果也分为db-RDA图和db-RDA相关数据表。Mantel Test分析输入的参数有OTU表、分类水平、分组方案、群落距离矩阵算法、环境因子表、环境因子矩阵算法和控制单位，结果展示为Mantel Test判断结果和结果矩阵表，结果矩阵表又包括样本群落距离矩阵、样本环境因子距离矩阵和样本控制矩阵。Pearson Correlation分析输入的参数有OTU表、分类水平、分组方案和环境因子表，展示结果为相关性热图和相关性矩阵。样本分组分析模块包括Anosim/Adonis分析和PLS-DA分析。Anosim相似性分析输入的参数有OTU表、分类水平、分组方案、距离算法和置换次数，结果为组间距离盒状图和Anosim/Adonis分析结果表。PLS-DA分析只需输入OTU表、分类水平和分组方案即可，结果为PLS-DA图和PLS-DA相关数据表。

物种差异分析模块包括组间显著性差异检验和LEfSe多级物种差异判别分析。其中组间显著性差异检验包括多组比较、两组比较和两样本比较。多组比较需要输入的参数有OTU表、分类水平、分组方案、检验方法、多重检验校正和CI计算方法，结果展示为多物种差异检验柱形图和差异检验统计表，点击差异检验统计表中某一物种的柱形图、箱线图或Post-hoc图图标即可查看相应的单物种比较图。两组比较输入的参数为OTU表、分类水平、分组方案、检验方法、单双尾检验、显著性水平、多重检验校正和CI计算方法。结果展示为两组比较多物种差异检验柱形图和差异性检验统计表，点击差异性检验统计表中某一物种(OTU)的柱形图或箱线图图表即可查看相应的单物种比较图。两样本比较参数设置包括OTU表、分类水平、样本1、样本2、检验方法、单双尾检验、显著性水平、多重检验校正和CI计算方法。结果展示为多物种差异检验柱形图和差异检验统计表。LEfSe多级物种差异判别分析参数设置包括OTU表、分组方案、二级分组、LDA阈值和多组比较策略，生成的结果展示为LEfSe多级物种层级树图和LDA判别柱形图和LDA判别结果表。

进化分析模块主要是系统发生进化树，参数设置包括OTU表、分类水平、颜色设置和样本分组，结果展示为进化树图和环形进化树图。

本发明的分析报告参阅图7-8，在交互分析页面点击存入报告按钮，即可将分析所得结果存入报告相应位置。在报告中可查看使用软件及方法，以及生物学意义上的解释。

本发明所述的一种基于计算云平台的微生物多样性交互分析方法交互分析所产生的结果文件按照预设格式整合封装成相应的项目文件。产生的结果文件可下载，供进一步的分析。

本发明所述的一种基于计算云平台的微生物多样性交互分析方法，用户可以自由选择测序数据，自定义所需参数，利用所述配置文件对所述测序数据进行基本分析，并以图表和报告的形式呈现，因而相较于采用手动方式进行分析的现有技术，本发明采用自动的方式进行分析，能够提高微生物多样性分析的效率。

本发明实施例中，还包括高级生信分析和个性化生信分析，高级生信分析和个性化生信分析是在基本分析的基础上做进一步分析，提高基本分析所得数据的利用效率，有针对的、更深层的挖掘数据信息，使得微生物多样性分析方式不再局限于传统业务线流程的单一性，提高了微生物多样性分析的效率和数据利用率，一个基本数据可做无限次高级分析和个性化分析，节省了时间和实验成本。

本实施例中，基于计算云平台的微生物多样性交互分析方法集成业内普遍认可的QIIME、mothur对测序数据进行分析，生成的图表符合专业期刊的要求。在工作流程界面，按照步骤一到步骤六的顺序，选择感兴趣的拼接后的Fastq格式的文件，上传分组信息表以及环境因子表，选择比对数据库，设定分析参数，点击保存并运行，即可实现微生物多样性项目的交互分析。在交互分析页面中，用户可以自由执行挑选样本、更改分组、改变配色等操作，不必和分析员反复沟通等待，大大缩短了项目周期。

以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，但是本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。

Claims (24)

1.一种基于计算云平台的微生物多样性交互分析系统，其特征在于，包括：

项目管理模块，用于对项目信息进行查看和管理；

基础分析任务提交模块，用于设置基础参数运行任务，并将结果以及原始数据按照预设格式整合封装成相应的项目文件；

交互式结果分析模块，用于根据用户请求生成分析结果，并将结果可视化展示；

所述项目管理模块通过基础分析任务提交模块与交互式结果分析模块相连接。

2.如权利要求1所述的微生物多样性交互分析系统，其特征在于，所述项目管理模块与交互式结果分析模块相连。

3.如权利要求1所述的微生物多样性交互分析系统，其特征在于，所述基础分析任务模块用于设置基础分析任务的参数，调取数据分析工具运行基础分析任务进而基于原始数据获得基础分析任务分析结果，将基础分析任务分析结果与原始数据整合生成项目文件。

4.如权利要求1所述的微生物多样性交互分析系统，其特征在于，所述基础分析任务提交模块还用于数据质控。

5.如权利要求1所述的微生物多样性交互分析系统，其特征在于，所述项目文件包括中间过程文件数据。

6.如权利要求1所述的微生物多样性交互分析系统，其特征在于，所述基础分析任务提交模块预设基础分析任务，所述基础分析任务至少包括：OTU聚类、物种分类、Alpha多样性和Beta多样性分析任务。

7.如权利要求6所述的微生物多样性交互分析系统，其特征在于，所述基础分析任务还包括数据质控统计。

8.如权利要求1所述的微生物多样性交互分析系统，其特征在于，交互式结果分析模块至少可用于：

1)从基础分析任务提交模块形成的项目文件中获取分析结果数据，并以分析结果数据作为输入数据，根据用户请求进行交互分析获得交互分析文本；

2)将基础分析任务提交模块形成的分析结果文本或交互分析文本根据用户请求可视化展示。

9.如权利要求8所述的微生物多样性交互分析系统，其特征在于，所述交互式结果分析模块预设有以下一种或多种交互分析任务：物种注释与评估、物种差异分析、高级生物信息学分析和个性化生物信息学分析。

10.如权利要求8所述的微生物多样性交互分析系统，其特征在于，交互式结果分析模块还可用于：

3)根据用户请求，对基础分析任务提交模块形成的分析结果数据进行再计算获得调整的分析结果数据。

11.如权利要求10所述的微生物多样性交互分析系统，其特征在于，所述交互式结果分析模块预设有基础分析任务中的一种或多种分析任务。

12.如权利要求10所述的微生物多样性交互分析系统，其特征在于，所述再计算以基础分析任务提交模块形成的分析结果数据或中间过程文件数据作为输入数据，基于用户在交互式结果分析模块设置的参数及分析任务请求，对已有的分析结果再计算，从而获得经调整的分析结果数据。

13.如权利要求1-12任一权利要求所述的微生物多样性交互分析系统，其特征在于，所述交互式结果分析模块还包括图表工具。

14.一种基于计算云平台的微生物多样性交互分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤0，创建项目；

步骤1，向本地集群服务器上传测序数据，在项目管理模块中建立项目，同时在本地集群服务器上传客户的数据库或者选择使用线上的数据库；

步骤2，建立任务；

步骤3，在基础分析任务提交模块中，用户通过可视化界面对测序数据进行参数分析，分析之后产生项目文件；分析之前，先进行判定数据质控是否合格，若合格则进行参数分析；若不合格则直接返回报错；

步骤4，产生的项目文件传送至交互式结果分析模块中进行交互式分析，根据用户需求对项目文件进行二次分析和统计，得到报告。

15.如权利要求14所述的基于计算云平台的微生物多样性交互分析方法，其特征在于，步骤4还包括：将基础分析任务提交模块形成的分析结果文本或交互式结果分析模块形成的交互分析文本根据用户请求可视化展示。

16.如权利要求14所述的基于计算云平台的微生物多样性交互分析方法，其特征在于，步骤3中，所述参数分析至少包括OTU聚类、物种分类、Alpha多样性和Beta多样性分析，并且可选择地包括数据质控统计。

17.如权利要求14所述的基于计算云平台的微生物多样性交互分析方法，其特征在于，步骤4中，所述二次分析和统计包括从步骤3形成的项目文件中获取分析结果数据，并以分析结果数据作为输入数据，根据用户请求进行交互分析获得交互分析文本。

18.如权利要求17所述的基于计算云平台的微生物多样性交互分析方法，其特征在于，所述交互分析选自以下一种或多种：物种注释与评估、物种差异分析、高级生物信息学分析和个性化生物信息学分析。

19.如权利要求18所述的基于计算云平台的微生物多样性交互分析方法，其特征在于，所述高级生物信息学分析和个性化生物信息学分析选自群落组成分析、组间显著性差异分析、样本分组分析、LEfSe多级物种差异判别分析和进化分析。

20.如权利要求17所述的基于计算云平台的微生物多样性交互分析方法，其特征在于，步骤4中，所述二次分析和统计还包括根据用户请求，对步骤3)形成的分析结果数据进行再计算获得调整的分析结果数据。

21.如权利要求20所述的基于计算云平台的微生物多样性交互分析方法，其特征在于，所述再计算以基础分析任务提交模块形成的分析结果数据或中间过程文件数据作为输入数据，基于用户在交互式结果分析模块设置的参数及分析任务请求，对已有的分析结果再计算，从而获得经调整的分析结果数据。

22.如权利要求18-21任一权利要求所述的基于计算云平台的微生物多样性交互分析方法，其特征在于，所述交互分析至少还包括步骤3)参数分析项目中的一项或多项。

23.如权利要求14所述的基于计算云平台的微生物多样性交互分析方法，其特征在于，所述交互式结果分析模块还包括图表工具。

24.如权利要求14所述的基于计算云平台的微生物多样性交互分析方法，其特征在于，所述项目管理模块、基础分析任务提交模块和交互式结果分析模块的操作均基于html+Css+jquery的前端页面和PHP+WEB服务器后台，交互分析模块接收到任务执行命令后调动Perl、C、python、R计算机语言的服务器端脚本对测序数据进行基本分析。