科研思路｜Science：海水样品环境因子采集标准及微生物群落关联研究
论文信息
论文题目：Decoupling function and taxonomy in the global ocean microbiome
期刊：Science
IF：41.037
发表时间：2016
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该文献虽然发表时间较早，但是毕竟Science，在目前依然还是具有相当的可学习性，文章最值得关注的内容是提供了一个海水样品环境因子信息收集的标准，同时建立了一套相当完善的微生物群落与环境因子关联研究技术路线。
研究背景
微生物的代谢驱动着全球的生物地球化学循环，不同环境的微生物群落分类学组成具有明显差别，但是造成这些差别的生态学原因还并不清楚，理解这一问题对预测环境条件变化对微生物地球化学循环的影响十分重要。
本文结合超过100个全球海洋的细菌和古菌群落的分类学和功能图谱，解释环境变化、功能冗余性和扩散限制对海洋微生物群落的影响。
技术路线
样品来自海洋中68个位点的139个水样，样品按照水深被分为4类：
deep chlorophyll maximum、surface water、mesopelagic和mixed layer；
16S rRNA扩增子测序获得分类学谱图；
FAPROTAX对微生物分类学进行生物地球化学循环功能预测；
回归模型用于预测环境因子对微生物分类学和功能的影响，应用逐步的模型选择算法对回归模型进行优化，去除不相关的环境变量；
Welch test检测不同水深样品中单一微生物分类学或功能分类丰度的差异性；
Spearman rank Mantel correlation test检验样品间距离位置的矩阵与微生物群落差异的相关性。
研究结论
1、海洋样品分析要选择15个关键的环境因子，包括温度、盐度、DO、表观氧利用率、硝酸盐、磷酸盐、溶解性硅酸盐、水深、表层总二氧化碳、跃层距离、表层pH、日照与否、日照持续时间、云分数（cloud fraction）和月降雨量。
2、环境因子对微生物功能图谱的预测能力要明显强于对微生物组成图谱的预测。
3、不同深度的海洋水体样品具有明显不同的微生物群落组成和功能图谱。
4、海洋环境的微生物群落结构主要受到环境因子对特异微生物功能选择的影响，而不是环境因子选择不同分类学的微生物。
5、海洋中能量和化学计量的限制，而不是微生物的同一性，驱动海洋微生物代谢功能的变化。
6、一个功能微生物组中单一OTU的丰度与该组微生物的总丰度无明显相关性。
7、功能冗余性可能是同一功能微生物组在不同样品间分类学组成有差异的可能原因。
8、微生物的扩散限制对同一功能微生物组内部分类学组成差异的贡献很小。
研究特色
FAPROTAX主要用于对环境样本（如海洋、湖泊等）的生物地球化学循环过程（特别是碳、氢、氮、磷、硫等元素循环）进行功能注释预测。
该软件的作者先根据文献资料手动构建了联系物种分类与功能注释的FAPROTAX数据库，后又编写了联系OTU分类表与FAPROTAX数据库的python脚本，最后，只要将基于16S rRNA基因的OTU分类表输入python脚本就可以输出微生物群落功能注释预测结果。
因其基于已发表验证的可培养菌文献，其预测准确度较好，但相比于PICRUSt和Tax4Fun来说预测的覆盖度可能会降低。
与另一款主流的微生物功能预测工具PICRUSt相比，PICRUSt输入的物种丰度表目前只能用Greengene数据库进行物种注释，在这一点上FAPROTAX更灵活，因为它识别的是菌的属、种的名称，只要你注释到的菌己被报导有这方面的功能，无论注释数据库是Greengene、Silva和RDP，OTU是有参考还是de novo的结果都可以识别。
FAPROTAX的输出结果为：
report文件：
详细记录了每个功能包含多少个OTU（物种分类），以及包含哪些OTU。
基于此，我们可以根据关注的功能找到对应的OTU。
功能丰度表：
第一列为预测的功能列表，其余为样品列，数值表示相对丰度。
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