[发明专利]一种16S测序和ITS测序数据关联分析方法及系统

权利要求书

1.一种16S测序和ITS测序数据关联分析方法，其特征在于，包括：

对细菌样本进行16S测序，获取16S测序数据，所述16S测序数据为16S OTU丰度表和16S物种丰度表；对真菌样本进行ITS测序，获得ITS测序数据包括ITS OTU丰度表和ITS物种丰度表；所述物种丰度表，为各分类水平物种丰度表，具体包括门水平丰度表，纲水平丰度表，目水平丰度表，科水平丰度表，属水平丰度表，种水平丰度表；

根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据进行alpha多样性分析，具体包括：alpha多样性指数比值差异分析和alpha多样性person相关性分析，并可视化展示分析结果；

根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据进行beta多样性分析，具体包括：beta多样性统计检验、Mantel test分析和Procrustes test分析，并可视化展示分析结果；

根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据进行物种分析，具体包括：物种分布分析、sPLS分析和SparCC分析，并可视化展示分析结果；

根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据进行环境因子关联分析，并可视化展示分析结果。

2.根据权利要求1所述的一种16S测序和ITS测序数据关联分析方法，其特征在于：

所述alpha多样性指数比值差异分析具体分析方法为：根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据，计算16S与ITS alpha多样性各类型指数的比值，再针对alpha多样性各类型指数比值，使用R语言Vegan包进行比值的统计检验，计算各类型指数比值在分组间的差异程度，并将数据结果通过盒型图可视化展示；所述统计检验具体为，当比较组分组数等于2时使用welch’s t检验，当比较组分组数大于2时使用Tukey HSD检验；

所述alpha多样性person相关性分析具体分析方法为：根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据，使用R语言psych包进行alpha多样性各类型指数的pearson相关性分析，并基于每个样本的alpha多样性各类型指数，绘制相关性散点图可视化展示结果；

所述alpha多样性各类型指数，具体包括：sobs指数、shannon指数、chao指数、ace指数、simpson指数、Pielou指数、PD-whole tree指数、goods_coverage指数。

3.根据权利要求1所述的一种16S测序和ITS测序数据关联分析方法，其特征在于，所述beta多样性统计检验，具体分析方法为：根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据，基于各分类水平的Bray-Curtis距离，统计每个比较组的组内、组间样本距离均值，再使用R语言Vegan包进行组内组间距离差异的Welch’s T检验和Wilcoxon秩和检验分析，以盒型图可视化展示分析结果；所述各分类水平包括OTU水平，门水平，纲水平，目水平，科水平，属水平，种水平。

4.根据权利要求1所述的一种16S测序和ITS测序数据关联分析方法，其特征在于：

所述Mantel test分析，具体分析方法为：根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据，使用R语言vegan包，计算样本间的Bray-curtis距离矩阵，然后检验各物种分类水平下16S和ITS两组学之间的mantel test相关性，最后基于permutation置换检验999次，计算相关显著性，以散点图可视化展示分析结果；

所述Procrustes test分析，具体分析方法为：根据所述16S测序数据和所述ITS测序数据，基于各分类水平两组学样本Bray-curtis距离的PCoA结果，使用R语言Vegan包，开展Procrustes test分析，并使用permutation置换检验 999次，进行相关显著性检验，以叠加后的样本分布图可视化展示分析结果；

所述各分类水平包括OTU水平，门水平，纲水平，目水平，科水平，属水平，种水平。