微生物中的otus是什麼意思

① 怎麼利用高通量數據分析微生物群落j結構

如果序列之間，利用16SrRNA或ITS的通用引物進行PCR擴增。對微生物群落進行測序包括兩類，從而分析微生物群落構成，每個OTU對應於一個不同的16SrRNA序列,核心是研究樣品中的物種分類。測序區段，目前的生物信息學分析也可以基於16srDNA的測序對微生物群落的基因構成和代謝途徑進行預測分析，一般情況下，大大拓展了我們對於環境微生物的微生態認知：16SrDNA（或16SrRNA），而可變區序列則能體現物種間的差異，通過測序以後就可以分析樣品中的微生物多樣性，保守區序列反映了物種間的親緣關系，是不經過分離培養微生物，一類是通過16srDNA，其分子大小適中，那怎麼區分這些不同的序列呢，18srDNA：由於16srDNA較長（1。目前我們根據16s的測序數據可以將微生物群落分類到種（species）（一般只能對部分菌進行種的鑒定）。16SrRNA基因序列包括9個可變區和10個保守區。通過OTU分析。藉助不同環境下微生物群落的構成差異分析我們可以分析微生物與環境因素或宿主之間的關系。一般我們對v3-v4雙可變區域進行擴增和測序，基因構成基因測序分析微生物菌群結構NA是什麼意思微生物群落測序是指對微生物群體進行高通量測序.5kb），這個時候就需要引入operationaltaxonomicunits。以16srDNA擴增進行測序分析主要用於微生物群落多樣性和構成的分析，而對所有微生物DNA進行測序，長度約為1542bp，通過分析測序序列的構成分析特定環境中微生物群體的構成情況或基因的組成以及功能，ITS區域進行擴增測序分析微生物的群體構成和多樣性，通過提取樣品的總基因組DNA：16SrRNA基因是編碼原核生物核糖體小亞基的基因，分別是v1-v9，是細菌系統分類學研究中最常用和最有用的標志，就可以知道樣品中的微生物多樣性和不同微生物的豐度、物種豐度以及系統進化：operationaltaxonomicunits(OTUs)在微生物的免培養分析中經常用到，突變率小，幾個概念，也有對v1-v3區進行擴增測序，挖掘有應用價值的基因資源，我們只能對其中經常變化的區域也就是可變區進行測序。OTU；還有一類是宏基因組測序，也就是每個OTU對應於一個不同的細菌（微生物）種。16SrRNA基因測序以細菌16SrRNA基因測序為主，尋找標志性菌群或特定功能的基因。16srDNA包含有9個可變區，比如不同的16SrRNA序列的相似性高於97%就可以把它定義為一個OTU，甚至對亞種級別進行分析

② 生物學分析中的OTU是什麼意思

OTU在生物學分析中是指操作分類單元。全拼為： operat ional taxonomic units
分類單元（taxon，復數taxa）是分類工作中的客觀操作單位，有特定的名稱和分類特徵，是指具體的分類群。如一個具體的屬、一個具體的科、一個具體的目等。

③ 第二章 微生物組數據的結構和特點

2.1 微生物組數據

微生物組數據是通過16SrRNA基因測序和宏基因組測序產生的。生物信息學工具包括QIIME和MOTHUR。例如，在對原始序列進行預處理之後，有兩種方式可用於生成可分析的微生物組數據。16S序列以依賴於分類學的方式被映射到現有的系統發育樹，或是以獨立於分類的方式根據相似性聚集到OTU(操作分類單元）。第一種方式使用現有的系統發育樹結構來生成微生物組數據集，而第二種方式根據相似性水平對序列進行聚類，然後將其分配到不同的分類水平。在第二種方式中，根據序列相似性將來自擴增片段的reads聚類到OTU中，然後將OTU分層地分配到在界、門、綱、目、科、屬和種等級的分類樹，使用可用的方法進行准確的分類指定，包括BLAST，the online Greengenes和RDP分類器，以及基於系統發育樹和基於多聚體聚類樹的方法。比較了這些方法並推薦使用Greengenes或RDP分類器。分類分配產生的最終數據是分配給已知分類樹節點的讀取計數表(細菌分類群)。根據讀取計數量化的讀取計數或相對豐度表可用於分析和模擬微生物組組成。

微生物組數據以系統發育樹的形式構建：微生物組數據的一個獨特特徵是系統發育樹結構。一個群落中的細菌分類群並不是隨機分布的，它們通常不僅相互依賴，而且還存在著細菌間的系統發育關系，這為研究細菌分類群之間的進化關系提供了解：一個系統發育樹。系統發育樹已經被定義為生物學中無處不在的圖形，它描述了一組物種之間的進化關系或將所有細菌物種聯系在一起。它由多個層次組成。系統發育樹結構表明，不同微生物之間的類群關系不僅是分類上的，而且是進化的。樹上距離較近的類群往往對環境因素有相似的反應或具有相似的生物學功能。

樣本特徵列聯表：根據研究領域和用於生成高通量數據的生物信息學工具的不同，微生物組研究和基因組學通常都有一種數據結構，稱為樣本特徵列聯表。計數表通常以行為特徵，以列為樣本。一般而言，「特徵」指的是OTU、基因、分類水平、序列變體、轉錄本、變數等中的任何一個。「樣本」也稱為復制、主題、對象、描述符等。在其他欄位中，數據矩陣的行可以是主題，而列可以是變數。在不同的研究領域，行和列可以有不同的名稱；例如，在生態學中，主要數據結構是逐個物種的矩陣，其中包含豐度、相對豐度或在不同采樣點觀察到的物種(或其他分類單元)的存在。在微生物組文獻中，研究人員經常使用OTU、分類單元、屬和種來指代這些特徵。因此，微生物組研究的主要數據結構是類群表或OTU表。分類群(或OTU)表具有與初級生態數據相同的數據結構，但具有多個細菌分類群的系統發育級別。

一些統計程序可能更喜歡數據採用逐個特徵樣本(Taxon/OTU)的格式。在這種情況下，需要在分析之前調換行和列。在本書中，傾向於使用逐個樣本的分類單元或逐個樣本的分類單元來指代微生物組數據結構。但是，當按樣本表在不同的上下文中使用時，例如在不同的程序和包中，也使用不同的名稱來標記行和列。注意到，我們使用它們是可交換的。我們在表2.1中總結了逐個樣本的特徵列聯表的一些行名和列名。

OTU Table ：下表展示了OTU表。這通常是在處理OTU後從16S rRNA基因測序中得到的結果。該表是從我們發表的論文中使用的數據集中提取的。該表記錄了基於16S rRNA測序的4個提取樣本中10種細菌的計數。表2.3是OTU表的另一個版本。OTU表中的每一行對應於最後一列中包含分類單元信息的OTU，而其他每一列對應於一個樣本。

Taxa Count Table：下表用於說明分類群計數表的外觀。該表是從論文中根據16SrRNA測序使用的相同數據集中提取的，記錄了4個提取樣品中10個屬水平的細菌計數。表中的每一行對應於一個屬，而每列記錄對應於一個樣本的reads數。門、綱、科、目和種的級別具有相同的數據結構。

Taxa Percent Table：下表說明了分類百分比表。顧名思義，它具有相同的數據結構，行名和列名與分類群計數表中的名稱相同。每個單元格中的值只是通過將分類群計數表中的reads 數除以樣本中該分類單元的reads總數來計算出來的。

微生物組數據有幾個特點。微生物群落計數數據(OTU計數、類群豐度)具有自然約束性、高維、稀疏性，在OTU(分類群)表中含有較大比例的零計數，不同OTU(分類群)之間具有復雜的協方差和相關結構，且過度分散，組內異質性較大。

微生物組數據組成：微生物組計數數據(來自16S rRNA測序的OTUS或分類群豐度數據)由兩個關鍵幾何屬性組成。首先，所有組件值的總和(有時稱為庫大小)是采樣過程的產物。文庫的大小可能會受到許多因素的影響，例如技術上的可變性或特定於實驗的豐度的差異。其次，成分數據是成比例的，即分量值之間的距離只有成比例才有意義。構成要素是非負和合一的。

微生物組數據是高維的和不確定的：微生物組序列數據集是具有數萬個不同類別的高維數據集。它們不能鑒定，分類群或OTUS的數量遠遠大於樣本的數量。例如，在我們的小鼠腸道微生物組數據集中，共有8份樣本(5份來自VDR鎖定，3份來自野生型小鼠)。然而，在屬級有248個細菌。高維可能導致大p小n問題，並對微生物組數據的分析提出統計挑戰。

微生物組數據過於分散：分類群計數數據，無論是來自微生物組研究中擴增子測序實驗的分類reads或OTU計數，還是來自RNA測序實驗的差異表達數據，通常都是過度分散的，這表明讀取計數的方差大於預先假設的典型多項式回歸(即泊松回歸)預測的方差。微生物組數據的過度分散問題是由於以下事實：(1)DNA或RNA測序的文庫大小相差很大，(2)在所提出的普通多項式回歸模型下，OTU(分類群)計數比例的變化比預期的要大。

微生物組數據稀疏，有許多零點：在微生物組數據中，稀疏性被認為是在樣本中缺少許多分類群，並且在大多數實驗中都會產生零。微生物類群豐度，特別是分類水平較低或OTU計數較低的類群豐度往往有許多零和右偏。根據零點的來源，經常涉及兩種零點：由於采樣變異性而導致的采樣零點和考慮模型下高於和超過預期零點頻率的結構零點。抽樣零也稱為計數零。計數用於記錄事件發生的次數。計數數據是分類數據，其中計數表示落入若干類別中每一類別的物品數量。如果事件不是在特定情況下發生，但可能在另一種情況下發生，則會出現計數零。這種類型的零是由於采樣問題造成的，因為可能由於樣本大小有限而無法觀察到分量，或者由於技術限制而無法檢測到分量。換句話說，零是由於樣本不夠大。未觀察到的正值可以通過更多的試驗或不同的抽樣設計來觀察。因此，它們也被稱為采樣零點。結構性零，基本零、真正的零。或絕對零度在給定的觀察中被調用，當該部分沒有正確定義或由於某些確定性原因根本不能存在時。它的意思是「一個真正為零的部件，而不是僅僅因為實驗設計或測量儀器沒有記錄為零而記錄為零的部件已經足夠靈敏，能夠檢測到該部件的痕跡「。例如，真正代表特定樣本中沒有分類群的零屬於結構零。在微生物組文獻中，除了取樣和結構零之外，還有四捨五入的零。連續變數大多出現四捨五入的零。這是由於抽樣不足造成的。實際上，它不是真正的零，而是表示低於特定最大可能舍入誤差或低於檢測值或限值的觀測值。微生物組數據中存在許多零的原因可能是由於結構本身和采樣(例如，生物和技術的可變性)。零可能來自結構本身。分類群或OTUS豐度經常被誇大為零，因為分類群(OTUS)是依賴於主題的，每個主題都有一個獨特的分類群/OTUS組成。在樣本中觀察到分類單元或OTU的零計數是因為分類單元(OTU)在物理上或生物上在主體中不存在(結構上的零)。零計數是由於真正發現了低豐度的分類群，這些分類群只存在於少數樣本中。例如，標記基因研究中最多的分類群(OTU)很少。因此，它們沒有出現在大量的樣本中。采樣導致在給定實驗中未觀察到或未檢測到的分類群(OTU)。首先，在大多數實驗中，零可能來自測序偽像和樣本之間高度可變的測序深度。其次，當測量給定的組件時，也會出現零。例如，當受影響的變數出現概率低且計數總數也相對較低時，分量可能低於檢測限值。在數據處理中也會出現零。例如，微生物組數據通常通過將觀察到的計數除以reads總數來轉換成比例的組成矢量。由於稀有類群的存在，如果已知的參考序列不同或使用不同的歸一化方法，在比對和歸一化過程中可能會出現許多計數為零的條目。

下表是過度分散和零膨脹分類群(OTUS)豐度數據的示例。物種級別的數據來自對32名未懷孕和22名孕婦的陰道微生物區系的病例對照縱向研究，這些婦女在足月(38-42周)分娩。物種豐度數據有許多零。0的比例最低的是乳桿菌，佔14.44%，最高的是無尾鏈球菌，佔73.78%。這28個物種的平均給出了58.57%的零。對於每個物種，方差遠遠大於其平均值，表明數據中存在過度離散性。

具有系統發育樹結構的微生物組數據是高維的，不確定的，過度分散的，通常是稀疏的，有許多零點。對這些類型的特徵數據進行建模給傳統的統計工具帶來了巨大的挑戰。統計學上的挑戰包括①如何合並分類群/OTUS系統發育樹信息；②如何降維並解決大p和小n問題；③如何處理稀有類群(OTUS)；④如何對過度分散和零膨脹的微生物組數據進行建模。例如，人類腸道中細菌的豐富程度具有較低分類水平上越來越多的零和右傾的特點。零值和小值是稀疏性的一個主要來源。

稀疏性是16S rRNA序列數據分析中的一個挑戰，因此，多個零點的稀疏性問題是微生物組數據分析中的一個中心課題。首先，具有多個零的稀疏性給參數模型帶來了關鍵挑戰，以便為有意義的推斷做出准確的方差估計，即使這樣的估計在主要由零組成的樣本上基本上也是不可能的。例如，當分類群稀疏且有許多零時，分類群或OTUS豐度的分布和分類群或OTUS發生概率的分布都是傾斜的，這導致零膨脹。由於零膨脹，帶過多零點的類群豐度不能用任何標准參數模型來正確分析，例如正態分布、二項分布、泊松分布、負二項分布和貝塔分布。其次，具有多個零點的稀疏性也使得非參數方法失效。非參數方法基於秩或中值；因此，通常對異常值不敏感或更「穩健」，避免做出可能被稀疏樣本歪曲的方差估計。在多個分類單元零點多、可用樣本少的情況下，用非參數方法對低豐度分類單元進行推斷能力不足。綜上所述，傳統的參數模型和非參數方法都不適合分析零點較多的稀疏微生物數據。因此，分析含有過多零點的稀疏微生物組數據是一個真正的挑戰。不考慮過多的零點可能會導致參數估計有偏差和誤導性推斷。

本文總結了微生物組數據的結構和特點。給出了OTU(分類群)表，提供真實的微生物群結構和分布情況。微生物組數據是成分組成的、高維的、不確定的、過度分散的，而且通常是稀疏的，零點過多。這些功能挑戰了標準的統計工具，使得參數模型和非參數模型都無效。

④ otu是什麼意思

有兩個意思。
1、光轉換單元
光轉換單元，Optical Transform Unit的縮寫，它在波分系統中是設備中的一塊板件，負責光信號的接入處理。
（1）提供標准、穩定的光源
由於DWDM 系統需要在一個低損耗窗口復用多個波長，波長間隔小，因此，需要DWDM光源的中心頻率穩定工作在ITU-T 標准規范的標稱中心頻率序列上。
（2）提供較大色散容納值的光源
WDM 系統的無電中繼長度的增加，要求系統延長光源的色散容限距離，並能夠克服光纖的非線性效應。
（3）作為再生器使用
當轉換器作為再生器使用時，具備數據再生功能。數據再生為波長轉換器的可選功能。
2、生物學
運算的分類單位 operational taxonomic unit 縮寫OTU，指在數量分類學方面作為對象的分類單位之總稱，有種、變種、個體等。在用群析的時候，根據相似系數值和由任意標准去歸納整理有可能的，因為也有與歷來分類單位的等級（rank）不一致的情況，所以使用了這個術語。

OTU，是指系統發生分析中的一個外部節點，是一個假定的分類單元；常見於動植物種類系統發育分析。例如 6 clone/2 OTUs 是指要進行系統分類分析的個體，即每2個待分析的個體包含6個克隆。

通過OTU分析，就可以知道樣品中的微生物多樣性和不同微生物的豐度。
同時通過OTU的稀有度分析，還可以看出你的測序量是否足夠反應樣品中的大部分微生物種，如果稀有度曲線趨於平穩就說明你的分析結果已經包括了樣品中的大部分微生物種，如果稀有度還在向上，就說明你的測序量不夠，你的結果沒有包括樣品中的大部分微生物種。

⑤ 在生物學上OTU是什麼意思

運算的分類單位 operational taxonomic unit 縮寫OTU，在數量分類學方面作為對象的分類單位之總稱，有種、變種、個體等。在用群析的時候，根據相似系數值和由任意標准去歸納整理有可能的，因為也有與歷來分類單位的等級（rank）不一致的情況，所以使用了這個術語。

OTU是系統發生分析中的一個外部節點，是一個假定的分類單元；常見於動植物種類系統發育分析。例如6 clone/2 OTUs是指要進行系統分類分析的個體，即每2個待分析的個體包含6個克隆。

通過例子說明：

經常在海外出差或者旅遊的朋友們應該深有體會，會隨身帶一個萬能電源轉換器，因為每個國家的電源介面不一樣，以至於我們生活在不同的國家而使用的電器設備介面也不一樣，所以為了使電器設置正常工作，在適配器接入的那一端需要進行轉換，這就是電源轉換器的功能，OTU的主要功能就是進行波長轉換。它將光通路信號的非標稱波長轉換成符合ITU-T建議G.692 規定的標稱光波長，然後接入WDM系統。

以上內容參考：網路-otu

⑥ 微生物多樣性分析中 chao 指數與otu數是什麼關系

3
OTU分類和統計：
OTU(operational taxonomic units) 是在系統發生學研究或群體遺傳學研究中，為了便於進行分析，人為給某一個分類單元（品系，種，屬，分組等）設置的同一標志。通常按照 97% 的相似性閾值將序列劃分為不同的 OTU，每一個 OTU 通常被視為一個微生物物種。相似性小於97%就可以認為屬於不同的種，相似性小於93%-95%，可以認為屬於不同的屬。樣品中的微生物多樣性和不同微生物的豐度都是基於對OTU的分析。
使用QIIME（version 1.8.0）工具包進行統計注釋。
使用QIIME（version 1.9.0, http://bio.cug.e.cn/qiime/）的ucluster方法根據97%的序列相似度將所有序列進行同源比對並聚類成operational taxonomic units (OTUs)。然後與資料庫GreenGenes（version gg_13_8, http://greengenes.lbl.gov/cgi-bin/JD_Tutorial/nph-16S.cgi）進行比對，比對方法uclust，identity 0.9 。
然後對每個OTUs進行reads數目統計。
下面的2個表，其中一個表是對每個樣本的測序數量和OTU數目進行統計，並且在表栺中列出了測序覆蓋的完整度（顯示前10個樣本）。
另一個表是對每個樣本在分類字水平上的數量進行統計，並且在表栺中列出了在每個分類字水平上的物種數目（顯示前10個樣本）。
可以看到絕大部分的OTU都分類到了屬（Genus），也有很多分類到了種（Species）。但是仍然有很多無法完全分類到種一級，這是由於環境微生物本身存在非常豐富的多樣性，還有大量的菌仍然沒有被測序和發現。
測序數目統計表主要是對每個樣本的測序數量和OTU數目進行統計，並且在表格中列出了測序覆蓋的完整度（顯示前10個樣本，如果樣本超過10個，請查看結果中otu_stat.txt文件）
其中 SampleName表示樣本名稱；SampleSize表示樣本序列總數；OTUsNumber表示注釋上的OTU數目；OTUsSeq表示注釋上OTU的樣本序列總數。
Coverage是指各樣品文庫的覆蓋率，其數值越高，則樣本中序列沒有被測出的概率越低。該指數實際反映了本次測序結果是否代表樣本的真實情況。
計算公式為：C=1-n1/N 其中n1 = 只含有一條序列的OTU的數目； N = 抽樣中出現的總的序列數目。
分類水平統計表主要是對每個樣本在分類學水平上的數量進行統計，並且在表格中列出了在每個分類學水平上的物種數目（只顯示前10個樣本，如果樣本超過10個，請查看結果中taxon_all.txt文件）
其中SampleName表示樣本名稱；Phylum表示分類到門的OTU數量；Class表示分類到綱的OTU數量；Order表示分類到目的OTU數量；Family表示分類到科的OTU數量；Genus表示分類到屬的OTU數量；Species表示分類到種的OTU數量。

⑦ 微生物out的數據中可以分析什麼

通過OTU聚類分析，可以簡化數據結構，得到樣品中的微生物多樣性以及不同微生物的豐度。
操作分類單元operational taxonomic units (OTUs)。一般我們提取樣品的總基因組DNA，利用16S rRNA或ITS的通用引物進行PCR擴增，通過測序會出現大量不同序列，為了方便區分不同的序列，不同的16S rDNA基因序列若相似性高於97%，就可以把它定義為一個OTU，每個OTU對應於一個不同的微生物種。這樣一來在微生物研究中，將相似性高於97%序列歸類為一個OTU，就可以簡化數據結構，便於分析。

⑧ 樣品OTUs Venn分析圖中每個樣品的OTU數為什麼和各樣品所含OTU數及序列數統計表格中的OTU數不對應

不同的樣品的序列數不同，為了排除因樣本間測序數目不同而引入的誤差，所以以序列數最低的樣品為標准，對不同樣品進行重抽樣，使各樣品的序列數在同一水平下進行樣品間的比較分析。

⑨ otu是什麼意思

有兩個意思。

1、光轉換單元

光轉換單元，Optical Transform Unit的縮寫，它在波分系統中是設備中的一塊板件，負責光信號的接入處理。

（1）提供標准、穩定的光源

由於DWDM 系統需要在一個低損耗窗口復用多個波長，波長間隔小，因此，需要DWDM光源的中心頻率穩定工作在ITU-T 標准規范的標稱中心頻率序列上。

（2）提供較大色散容納值的光源

WDM 系統的無電中繼長度的增加，要求系統延長光源的色散容限距離，並能夠克服光纖的非線性效應。

（3）作為再生器使用

當轉換器作為再生器使用時，具備數據再生功能。數據再生為波長轉換器的可選功能。