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声明：本文为QIIME2官方帮助文档的中文版，由中科院遗传发育所刘永鑫博士翻译并亲测有效，文档翻译己获QIIME2团队官方授权。由于QIIME2更新频繁，如使用中遇到问题请访问QIIME2官方论坛阅读最新版中文帮助。
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扩增子分析QIIME2. 8数据筛选Filtering data

复杂的实验通常会有非常多的组，具体分析中会根据批次、处理条件、基因型等信息进行反复筛选和分析，是分析中常用的操作。本文主讲特征表(Feature/OTU table)和距离矩阵的筛选。

下载实验相关数据

# 激活工作环境 source activate qiime2-2017.7 # 创建工作目录并进入 mkdir qiime2-filtering-tutorial cd qiime2-filtering-tutorial # 下载实验设计、特征表和距离矩阵 wget -O "sample-metadata.tsv" "https://data.qiime2.org/2017.7/tutorials/moving-pictures/sample_metadata.tsv" wget -O "table.qza" "https://data.qiime2.org/2017.7/tutorials/filtering/table.qza" wget -O "distance-matrix.qza" "https://data.qiime2.org/2017.7/tutorials/filtering/distance-matrix.qza" # 下载失败的备用链接，成功则跳过 wget http://bailab.genetics.ac.cn/markdown/QIIME2/filter/sample-metadata.tsv wget http://bailab.genetics.ac.cn/markdown/QIIME2/filter/table.qza wget http://bailab.genetics.ac.cn/markdown/QIIME2/filter/distance-matrix.qza

过滤Feature/OTU表

按数据量过滤

# 按样品数据量筛选，只保留测序量大于1500的样品(实验中过滤掉数据量过小或过大的样品，有利于发现规律，异常值引起图形严重变形影响分析的判断) qiime feature-table filter-samples \  --i-table table.qza \  --p-min-frequency 1500 \  --o-filtered-table sample-frequency-filtered-table.qza # 按Feature的数据量过滤，只有少10个以上reads的Feature/OTU才保留(实验中会有大量低丰度的OTU，它们会增加计算工作量和影响高丰度结果FDR校正pvale的假阴性，通常需要选择一定的阈值进行筛选，常用的有相对丰度千分之五、千分之一、万分之一、万分之一；或者是reads出现的频率至少2、5、10等)   qiime feature-table filter-features \  --i-table table.qza \  --p-min-frequency 10 \  --o-filtered-table feature-frequency-filtered-table.qza

有时也会过滤掉高丰度的OTU或样本，需要使用--p-max-frequency参数

偶然因素的过滤 Contingency-based filtering

举个栗子，你有实验和对照各十组，结果中会有很多OTU只在一个样品中出现，而在其它所有样品中均为零，这种情况一般认为是偶然因素的结果，不具有普遍性，有生物学意义的可能性也比较小，因此通常过滤掉他们，以减少下游分析工作量，降低结果的假阴性率。

# 过滤至少在2个样品中存在的Feature，去除偶然的Feature qiime feature-table filter-features \  --i-table table.qza \  --p-min-samples 2 \  --o-filtered-table sample-contingency-filtered-table.qza # 去除小于10个Feature的样品(根据具体情况，有些样品微生物种类极低，可能是异常，如服用过抗生素或PCR扩增出现问题)，一般也要筛选后再分析 qiime feature-table filter-samples \  --i-table table.qza \  --p-min-features 10 \  --o-filtered-table feature-contingency-filtered-table.qza

同样上面筛选最小值，有时也会筛选最大值，它们的参数为--p-max-features和--p-max-samples

基于索引的过滤

比如实验中的某些样品发现问题，如生长过程到受胁迫、人或动物吃错药(某些人体样品查出末如实申报的抗生素使用)，需要在实验中进行剔除。

# 生成一样需要保留或剔除的样品列表(也可以手动编写文本文件) echo Index > samples-to-keep.tsv echo L1S8 >> samples-to-keep.tsv echo L1S105 >> samples-to-keep.tsv # 只保留指定的两个样品L1S8和L1S105 qiime feature-table filter-samples \  --i-table table.qza \  --m-metadata-file samples-to-keep.tsv \  --o-filtered-table index-filtered-table.qza

基于实验设计条件的筛选

这是最常用的，重点关注

# 筛选某个条件下一类：实验设计条件Subject列中，名为subject-1的所有样品 qiime feature-table filter-samples \  --i-table table.qza \  --m-metadata-file sample-metadata.tsv \  --p-where "Subject='subject-1'" \  --o-filtered-table subject-1-filtered-table.qza # 筛选某个条件下多类：身体取样部分中左手和右手的样品 qiime feature-table filter-samples \  --i-table table.qza \  --m-metadata-file sample-metadata.tsv \  --p-where "BodySite IN ('left palm', 'right palm')" \  --o-filtered-table skin-filtered-table.qza # 同时筛选两个条件共有(和关系/交集)：Subject列中subject-1组且在BodySite中的gut qiime feature-table filter-samples \  --i-table table.qza \  --m-metadata-file sample-metadata.tsv \  --p-where "Subject='subject-1' AND BodySite='gut'" \  --o-filtered-table subject-1-gut-filtered-table.qza # 同时筛选两个条件均可(或关系/并集)：BodySite例为gut或ReportedAntibioticUsage为Yes qiime feature-table filter-samples \  --i-table table.qza \  --m-metadata-file sample-metadata.tsv \  --p-where "BodySite='gut' OR ReportedAntibioticUsage='Yes'" \  --o-filtered-table gut-abx-positive-filtered-table.qza # 使用非NOT进行条件筛选：subject-1组中非肠道的样品 qiime feature-table filter-samples \  --i-table table.qza \  --m-metadata-file sample-metadata.tsv \  --p-where "Subject='subject-1' AND NOT BodySite='gut'" \  --o-filtered-table subject-1-non-gut-filtered-table.qza

如果想过滤物种类型呢？需要你的表中有物种信息，尝试使用filter-features选项吧

过滤距离矩阵

# 按样品名过滤 qiime diversity filter-distance-matrix \  --i-distance-matrix distance-matrix.qza \  --m-metadata-file samples-to-keep.tsv \  --o-filtered-distance-matrix index-filtered-distance-matrix.qza # 按实验设计中的某条件中的组过滤 qiime diversity filter-distance-matrix \  --i-distance-matrix distance-matrix.qza \  --m-metadata-file sample-metadata.tsv \  --p-where "Subject='subject-2'" \  --o-filtered-distance-matrix subject-2-filtered-distance-matrix.qza

Reference

1. https://docs.qiime2.org/2017.7/tutorials/filtering/

科研经验

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