微生物多样性论文答辩视频

微生物多样性的意义如下：

微生物作为生物圈中的分解者，可以将其他生物生产的有机物分解成水和二氧化碳，让有机物质回归自然。因此微生物被广泛运用于农业和工业方面，早在古时，人们就用微生物发酵来酿酒。

伴随着合成生物学技术的发展，微生物在环境保护、生物能源和医学领域有着重要的作用。此外，有部分微生物与人类共生，在皮肤、口腔和肠道等地方存在着大量的微生物群落，它们对于人类健康有着重要的意义。比如肠道菌群可以提供营养物质，抵抗病原体入侵。

当然，存在对人有益的微生物的同时也存在能使人患病的微生物。正如现在肆意全球的新冠病毒，这种微生物被称为病原微生物。然而，病原微生物也有利用价值，比如能产生神经毒素的肉毒杆菌，现在被运用于治疗斜视、痉挛等疾病。

对于保护微生物多样性的说法，暂时没有任何报道和机构提出。虽然很难说人类的行为会导致微生物的灭绝，但是人类活动总是在影响着微生物的群落。

在保护生物多样性方面，优先还是保护动植物多样性，因为在保护动植物多样性的同时也保护了微生物的生存环境。同时，还应当完善微生物的基因库和菌种库。微生物多样性还对于科研工作而言具有着重大意义，因此我们也应当重视和保护微生物的多样性。

微生物的多样性。微生物种类繁多，无论是细菌、病毒、真菌，还是一些小型的原生生物、显微藻类等微生物的多样性主要可以概括为五类：一是微生物的物种多样性，整个生物圈中微生物种类的总数约为50万至600万左右。二是生理代谢类型的多样性，不同种类的微生物种有着不同的生理代谢方式，如紫膜光合磷酸化、化能自养或生物固氮方式等。三是代谢产物的多样性，是指不同的微生物通过自身代谢能够生产出相应的代谢物，其中包括初级代谢产物和次级代谢产物两类。其中，初级代谢产物有氨基酸、多糖、脂类等，这些代谢物是微生物自身生长或繁殖所必要的物质。相对应的，次级代谢产物对于微生物并无明显的生理功能或并非是其生长繁殖所必需的物质，且该类代谢产物是在一些微生物生长到一定的阶段后产生的具有复杂的化学结构的代谢物，如抗生素、激素、色素或毒素等。四是微生物遗传基因的多样性，可以被认为是微生物的基因型(genotype)、表型(phenotype)、变异(mutation)、饰变(modification)、生物学特性，以及微生物遗传规律多样性的概括性描述。五是生态类型的多样性，不仅是指微生物被发现广阔分布于生态圈的各个角落，还代表着其种群与群落结构的多样性，更代表着微生物与其他生物或物理环境关系的多样性。

在微生物多样性分析的报告中主要包括五个部分：Alpha多样性分析、Beta多样性分析、物种组成分析、进化关系分析、差异分析，其中Alpha多样性分析是生态学中生物多样性的一个重要的组成部分，也是比较基础的一部分。 Alpha多样性是指一个特定区域或生态系统内的多样性，是反映丰富度和均匀度的综合指标。Alpha多样性主要与两个因素有关：一是种类数目，即丰富度；二是多样性，群落中个体分配上的均匀性。群落丰富度（Community richness）的指数主要包括Chao1指数和ACE指数。群落多样性（Community diversity）的指数，包括Shannon指数和Simpson指数。另外，还有测序深度指数Observed spieces 代表OTUs的直观数量统计, Good’s coverage 指计算加入丰度为1 的OTUs数目，加入低丰度影响。 Alpha多样性各指数的意义 Chao1： 是用chao1 算法估计群落中含OTU 数目的指数，chao1 在生态学中常用来估计物种总数，由Chao (1984) 最早提出。Chao1值越大代表物种总数越多。Schao1=Sobs+n1(n1-1)/2(n2+1)，其中Schao1为估计的OTU数，Sobs为观测到的OTU数，n1为只有一条序列的OTU数目，n2为只有两条序列的OTU数目。Chao1指数越大，表明群落的丰富度越高。 Ace： 是用来估计群落中含有OTU 数目的指数，同样由Chao提出(Chao and Yang, 1993)，是生态学中估计物种总数的常用指数之一。默认将序列量10以下的OTU都计算在内，从而估计群落中实际存在的物种数。ACE指数越大，表明群落的丰富度越高。 Shannon： （Shannon, 1948a, b）综合考虑了群落的丰富度和均匀度。Shannon指数值越高，表明群落的多样性越高。 Simpson： 用来估算样品中微生物的多样性指数之一，由Edward Hugh Simpson ( 1949) 提出，在生态学中常用来定量的描述一个区域的生物多样性。Simpson 指数值越大，说明群落多样性越低。辛普森多样性指数=1-随机取样的两个个体属于不同种的概率。 alpha多样性指数具体描述如下： 计算菌群丰度（Community richness）的指数有: Chao  - the Chao1 estimator ( ); ACE  - the ACE estimator ( ); 计算菌群多样性（Community diversity）的指数有: Shannon  - the Shannon index ( ); Simpson  - the Simpson index ( ); 测序深度指数有: Coverage - the Good’s coverage ( ) alpha多样性与丰度展示稀释曲线 微生物多样性分析中需要验证测序数据量是否足以反映样品中的物种多样性，稀释曲线（丰富度曲线）可以用来检验这一指标，并间接反映样品中物种的丰富程度。具体方法为:利用已测得16S rDNA序列中已知的各种OTU的相对比例，来计算抽取n个（n小于测得reads序列总数）reads时出现OTU数量的期望值，然后根据一组n值（一般为一组小于总序列数的等差数列）与其相对应的OTU数量的期望值做出曲线来。当曲线趋于平缓或者达到平台期时也就可以认为测序深度已经基本覆盖到样品中所有的物种；反之，则表示样品中物种多样性较高，还存在较多未被测序检测到的物种。 注：横坐标代表随机抽取的序列数量；纵坐标代表观测到的OTU数量。样本曲线的延伸终点的横坐标位置为该样本的测序数量，如果曲线趋于平坦表明测序已趋于饱和，增加测序数据无法再找到更多的OTU；反之表明不饱和，增加数据量可以发现更多OTU。Shannon-Winner曲线 Shannon-Wiener 曲线，是利用shannon指数来进行绘制的，反映样品中微生物多样性的指数，利用各样品的测序量在不同测序深度时的微生物多样性指数构建曲线，以此反映各样本在不同测序数量时的微生物多样性。 当曲线趋向平坦时，说明测序数据量足够大，可以反映样品中绝大多数的微生物物种信息。样本曲线的延伸终点的横坐标位置为该样本的测序数量，如果曲线趋于平坦表明测序已趋于饱和，增加测序数据无法再找到更多的OTU；反之表明不饱和，增加数据量可以发现更多OTU。其中曲线的最高点也就是该样本的Shannon指数，指数越高表明样品的物种多样性越高。 注：与上图一样，横坐标代表随机抽取的序列数量；纵坐标代表的是反映物种多样性的Shannon指数。Rank-Abundance曲线 Rank-Abundance曲线用于同时解释样品多样性的两个方面，即样品所含物种的丰富程度和均匀程度。物种的丰富程度由曲线在横轴上的长度来反映，曲线越宽，表示物种的组成越丰富；物种组成的均匀程度由曲线的形状来反映，曲线越平坦，表示物种组成的均匀程度越高。 注：横坐标代表物种排序的数量；纵坐标代表观测到的相对丰度。样本曲线的延伸终点的横坐标位置为该样本的物种数量，如果曲线越平滑下降表明样本的物种多样性越高，而曲线快速陡然下降表明样本中的优势菌群所占比例很高，多样性较低。 这部分内容就讲到这里，后期我们会介绍微生物多样性beta多样性分析，研究微生物的同学请保持关注哦。 更多可观看《 微生物多样性分析原理视频课程 》 参考文献 [1] Shannon, . (1948a). A mathematical theory of communication. The Bell System Technical Journal 27, 379-423. [2] Shannon, . (1948b). A mathematical theory of communication. The Bell System Technical Journal 27, 623-656. [3] Simpson, . (1949). Measurement of Diversity. Nature 163, 688. [4] Chao, A., and Yang, . (1993). Stopping rules and estimation for recapture debugging with unequal failure rates. Biometrika 80, 193-201. [5] Chao, A. (1984). Nonparametric Estimation of the Number of Classes in a Population. Scandinavian Journal of Statistics 11, 265-270. 更多生物信息课程： 1. 文章越来越难发？是你没发现新思路，基因家族分析发2-4分文章简单快速，学习链接： 基因家族分析实操课程 、 基因家族文献思路解读 2. 转录组数据理解不深入？图表看不懂？点击链接学习深入解读数据结果文件，学习链接： 转录组（有参）结果解读 ； 转录组（无参）结果解读 3. 转录组数据深入挖掘技能-WGCNA，提升你的文章档次，学习链接： WGCNA-加权基因共表达网络分析 4. 转录组数据怎么挖掘？学习链接： 转录组标准分析后的数据挖掘 、 转录组文献解读 5.  微生物16S/ITS/18S分析原理及结果解读 、 OTU网络图绘制 、 cytoscape与网络图绘制课程 6. 生物信息入门到精通必修基础课，学习链接： linux系统使用 、 perl入门到精通 、 perl语言高级 、 R语言画图 7. 医学相关数据挖掘课程，不用做实验也能发文章，学习链接： TCGA-差异基因分析 、 GEO芯片数据挖掘 、 GSEA富集分析课程 、 TCGA临床数据生存分析 、 TCGA-转录因子分析 、 TCGA-ceRNA调控网络分析 8.其他课程链接： 二代测序转录组数据自主分析 、 NCBI数据上传 、 二代测序数据解读 。