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利用Parallel-Meta Suite在多平臺下進(jìn)行交互式微生物組分析

https://doi.org/10.1002/imt2.1

2022/3/6

● 2022年3月6日，青島大學(xué)蘇曉泉團(tuán)隊(duì)在iMeta在線發(fā)表題為“Parallel-Meta Suite: Interactive and rapid microbiome data analysis on multiple platforms”的研究性文章。開發(fā)了軟件包Parallel-Meta Suite（PMS），可在多個(gè)平臺上進(jìn)行快速、全面的微生物組數(shù)據(jù)分析。

●?前文回顧????iMeta：青島大學(xué)蘇曉泉組開發(fā)跨平臺可交互的微生物組分析套件PMS(全文翻譯,PPT,視頻)

●?在該文的基礎(chǔ)上，本文對PMS軟件包

進(jìn)行非常詳細(xì)的逐步解讀，方便讀者使用。

●? 第一作者：李堅(jiān)

●? 通訊作者：蘇曉泉

（suxq@qdu.edu.cn）

摘? ?要

測序通量的提高和測序成本的降低，極大地方便了微生物組研究實(shí)驗(yàn)的開展，進(jìn)而產(chǎn)生了浩如煙海的組測序數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏著微生物與其環(huán)境表型（如宿主健康或生態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)）之間的關(guān)聯(lián)。想要破譯隱藏在微生物組數(shù)據(jù)下的生物信息，出色而又可靠的軟件工具是不可或缺的。然而現(xiàn)在的大多數(shù)的軟件，其可用性方面的缺陷為非計(jì)算機(jī)專業(yè)的用戶設(shè)置了難以逾越的鴻溝。與此同時(shí)，計(jì)算通量已經(jīng)成為了許多分析平臺處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的一個(gè)重要瓶頸。本研究開發(fā)了Parallel-Meta Suite（PMS），一個(gè)用于快速和全面的微生物組數(shù)據(jù)分析、可視化和注釋的可交互軟件套件。PMS采用了最先進(jìn)的算法，涵蓋序列微生物組數(shù)據(jù)物種與功能解析、統(tǒng)計(jì)分析、可視化等一系列流程，并具有友好的圖形界面，可以滿足各種用戶的分析需求。為了適應(yīng)快速增長的計(jì)算能力需求，PMS的整個(gè)分析流程都使用并行計(jì)算策略進(jìn)行了優(yōu)化，具備快速處理上萬的樣本的能力。此外，PMS還具有多操作系統(tǒng)兼容、簡易安裝與全自動運(yùn)行等特性。

關(guān)鍵字：微生物組，宏基因組，擴(kuò)增子，分析流程，可視化，并行計(jì)算

Bilibili：https://www.bilibili.com/video/BV16Y4y1v75k

Youtube：https://youtu.be/evrQXfL9ujE

中文翻譯、PPT、中/英文視頻解讀等擴(kuò)展資料下載

請?jiān)L問期刊官網(wǎng)：http://www.imeta.science/

儀器軟件

●?儀器設(shè)備

目前Linux（如Ubuntu、CentOS、RedHat等）、Mac OS和Windows 10/11內(nèi)置的WSL（Windows Subsystem for Linux）等操作系統(tǒng)均能夠支持PMS。

PMS僅需要具有約2GB內(nèi)存的標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算機(jī)即可支持其安裝與執(zhí)行。為了更好的體驗(yàn)和更快的計(jì)算速度我們推薦在具有8GB以上內(nèi)存和4核3.3Ghz以上CPU的標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算機(jī)上使用PMS。

●?軟件

PMS軟件最新版本為3.7。該軟件主要由C++和R語言開發(fā)編寫。

C++語言需要安裝C++編譯器（例如g++）。對于Linux操作系統(tǒng)，大多版本已經(jīng)在系統(tǒng)中安裝了g++。對于Mac OS，建議從App Store安裝Xcode應(yīng)用程序，即可完成編譯器的安裝與配置。

R語言需要安裝r-base提供運(yùn)行環(huán)境。對于Linux操作系統(tǒng)，可以使用系統(tǒng)自帶的包管理工具安裝r-base。對于Mac OS，建議從App Store安裝RStudio應(yīng)用程序，即可完成R運(yùn)行環(huán)境的安裝與配置。

實(shí)驗(yàn)步驟

●?1. 安裝Parallel-Meta Suite

我們建議選擇步驟 1.1 中自動安裝的方式來配置PMS軟件。但如果自動安裝程序失敗，可以按照步驟 1.2 中的步驟手動安裝PMS軟件。

1.1 自動安裝（首選方案）

1）下載對應(yīng)操作系統(tǒng)的軟件安裝包

Linux和WSL的下載命令：

wget http://bioinfo.single-cell.cn/Released_Software/parallel-meta/3.7/parallel-meta-suite-3.7-src.tar.gz

MacOS的下載命令：

curl -O http://bioinfo.single-cell.cn/Released_Software/parallel-meta/3.7/parallel-meta-suite-3.7-src-mac.tar.gz

2）解壓縮

使用以下命令對安裝包進(jìn)行解壓縮：

tar –xzvf parallel-meta-suite-3.7-src.tar.gz

3） 安裝

運(yùn)行以下安裝命令：

cd parallel-meta-suite source install.sh

按照上述步驟操作，該軟件包可以在30分鐘內(nèi)安裝到計(jì)算機(jī)上，安裝成功后提示信息如下（圖1）所示：

圖1. Parallel-Meta Suite安裝成功提示信息

示例數(shù)據(jù)集在安裝包內(nèi)“examples”文件夾下，可以查看 “examples/Read me”中的內(nèi)容來獲取演示運(yùn)行的詳細(xì)信息，或直接運(yùn)行：

sh Readme

來自動演示示例數(shù)據(jù)集的處理運(yùn)行。

該示例數(shù)據(jù)集包含一個(gè)文件夾和三個(gè)文件，其中，seqs文件夾中存放的是需要分析的樣本序列，seqs.list為每個(gè)樣本對應(yīng)的序列存放路徑。（格式詳見表1），meta.txt為每個(gè)樣本的meta信息（格式詳見表2）。

1.2?手動安裝（備選方案）

1）下載對應(yīng)系統(tǒng)的安裝包

與1.1步驟一致。

2）解壓縮

與1.1步驟一致。

3）配置環(huán)境變量。

將以下內(nèi)容，寫入環(huán)境變量配置文件（Linux和Windows 10 WSL系統(tǒng)一般是$HOME/.bashrc，Mac系統(tǒng)一般是$HOME/.zshrc）。

export ParallelMETA=Path to Parallel-Meta Suite export PATH="$PATH:$ParallelMETA/bin" export PATH="$PATH:$ParallelMETA/Rscript"make

并啟用環(huán)境變量（如Linux下）

source ~/.bashrc

4）安裝R包

Rscript $ParallelMETA/Rscript/config.R

5）編譯源代碼

cd parallel-meta-suite make

●?2.?輸入格式

2.1 樣本序列

一個(gè)序列文件中包含單個(gè)樣本的所有測序數(shù)據(jù)。PMS可以接受fastq和fasta格式的測序數(shù)據(jù)。序列可以是擴(kuò)增子測序序列（包括16S rRNA gene、18S rRNA gene和ITS gene），也可以是宏基因組鳥槍法測序序列（shotgun metagenome）。

2.2 樣本列表

樣本列表為純文本格式文件，其中含有多個(gè)樣本的ID和測序數(shù)據(jù)文件的地址路徑（表1）。該文件有兩列信息，第一列為樣本的ID，第二列表示每個(gè)樣本測序數(shù)據(jù)文件的路徑。為了保證路徑的合法性，我們強(qiáng)烈建議使用絕對地址（即包含完整的路徑名稱，如表1所示）。

表1. 文件列表格式

2.3?Meta信息

Meta信息文件為純文本格式文件，包含測序樣本的meta信息，通常會有多列，其中第一列是樣本的ID，其他列為meta信息的項(xiàng)目，如表2所示。需要注意的是，樣本ID命名及其順序需要與樣本列表中的樣本ID保持一致。

表2.meta信息文件格式

●?3.?分析

3.1 自動化分析流程

PMS具有一個(gè)圖形化交互式的“配置向?qū)А?#xff0c;位于程序包中的PMS-config文件夾中，其名稱為“index.html”。用網(wǎng)頁瀏覽器打開后可以看到其主界面，如圖2所示。在初始狀態(tài)下，所有的參數(shù)已設(shè)為默認(rèn)值，只需填入必要的基本參數(shù)（如輸入/輸出類型和路徑）就可以進(jìn)行分析。也可以調(diào)整高級選項(xiàng)，以進(jìn)一步對剖析、多樣性分析和統(tǒng)計(jì)這些步驟進(jìn)行定制。最后，根據(jù)用戶的設(shè)置，該配置向?qū)Э梢陨上鄳?yīng)的可執(zhí)行命令。

圖2. 配置向?qū)ы撁?/p>

在此，我們將展示PMS在不同計(jì)算平臺和環(huán)境下的三個(gè)典型場景的使用情況和經(jīng)驗(yàn)（圖3）。需注意的是配置指南是可以獨(dú)立運(yùn)行的，配置過程可和分析過程可能在不同設(shè)備和環(huán)節(jié)下執(zhí)行，但輸入輸出文件路徑還是要以分析執(zhí)行的設(shè)備為準(zhǔn)。

圖3. PMS在不同場景和平臺的三種典型使用方式

（A）在本機(jī)使用配置向?qū)нM(jìn)行參數(shù)配置，并在本機(jī)進(jìn)行運(yùn)算分析；（B）在本機(jī)使用配置向?qū)нM(jìn)行參數(shù)配置，并在遠(yuǎn)程服務(wù)器上進(jìn)行運(yùn)算分析；（C）使用命令行進(jìn)行參數(shù)配置（本地和遠(yuǎn)程均可）

3.1.1 場景一：在本地使用配置向?qū)нM(jìn)行參數(shù)配置，并在本地進(jìn)行運(yùn)算分析

PMS可以在“本地”個(gè)人電腦（如筆記本電腦）中安裝和執(zhí)行，以處理少量樣品（比如少于200；圖3A）。該場景適用于Linux（安裝GUI桌面）、Mac或Windows 10+（需要安裝Windows Subsystems for Linux（WSL））操作系統(tǒng)。配置完成后，通過點(diǎn)擊頁面底部的“Generate”和“Copy”按鈕，就會生成一條有效的命令并復(fù)制到剪貼板中。然后將這個(gè)單行命令粘貼在本地終端，就可以成功運(yùn)行PMS分析流程，而不需要進(jìn)行其他操作。

3.1.2 場景二：在本地使用配置向?qū)нM(jìn)行參數(shù)配置，并在遠(yuǎn)程服務(wù)器上進(jìn)行運(yùn)算分析

大量樣本（比如大于1,000）的處理和運(yùn)算需要更長的時(shí)間和更多的計(jì)算資源，我們建議在更強(qiáng)大的服務(wù)器上運(yùn)行PMS的分析流程。通常這樣的服務(wù)器需要遠(yuǎn)程登錄（例如，通過SSH），并且只提供一個(gè)基于命令的終端來操作軟件。在這種情況下（圖3B），用戶應(yīng)在服務(wù)器上安裝PMS，在本地計(jì)算機(jī)下載并打開配置向?qū)?#xff08;下載軟件包中PMS-config文件夾，并用瀏覽器打開其中的“index.html”文件）以生成命令，并在遠(yuǎn)程服務(wù)器的終端上運(yùn)行這些命令。因此，整個(gè)分析流程可以很容易地配置和執(zhí)行，而無需大量的數(shù)據(jù)傳輸。

3.1.3 場景三：使用命令行進(jìn)行參數(shù)配置

PMS也支持基于命令行的操作，此種方式通常是在沒有GUI的條件下，或者針對有經(jīng)驗(yàn)的用戶（圖3C）。整個(gè)分析流程可以在高度靈活的配置下工作，例如，用定制的參數(shù)運(yùn)行每個(gè)步驟，或者只執(zhí)行工作流程中的選定步驟。命令行界面還提供了教程，描述了詳細(xì)的用法和分析流程在每個(gè)單一步驟中的簡要幫助信息，可以通過“-h”參數(shù)來查看。以下命令是基于命令行操作中的簡單范例：

PM-pipeline -i seqs.list -m meta.txt -o output

其中，PM-pipeline是PMS的自動化分析程序；“seqs.list”是輸入的樣本擴(kuò)增子測序序列列表（表1），用“-i”指定；“meta.txt”是輸入meta信息（表2），用“-m”指定；“output”是輸出文件夾，用“-o”指定。

3.2 查看結(jié)果

整個(gè)分析流程完成后，會在輸出目錄中自動創(chuàng)建結(jié)果導(dǎo)覽，其文件名為“index.html”，可用網(wǎng)頁瀏覽器打開。該頁面會將所有分析結(jié)果分類（圖4），為微生物組分析結(jié)果提供直接和清晰的解釋。此外，在輸出目錄中，所有的原始結(jié)果（如相對豐度表、距離矩陣等）也會保留（表3），用于進(jìn)一步深入的數(shù)據(jù)挖掘或元分析。此外，在結(jié)果文件夾中還提供了分析總結(jié)、工作日志和詳細(xì)的分步工作流程腳本。

圖4. PMS的結(jié)果導(dǎo)覽頁面

表3. 輸出目錄的文件列表

3.3 中間結(jié)果重分析

除了測序序列之外，PMS還可以接受以中間結(jié)果作為輸入，對其進(jìn)行重分析，例如，以樣本豐度表或中間結(jié)果列表作為輸入（表3），從而避免了重復(fù)的序列處理所造成的計(jì)算時(shí)間和資源的消耗。在圖2的配置向?qū)е?#xff0c;選擇輸入類型為“Demultiplexed OTU Table List”，可將中間結(jié)果列表（例如，輸出目錄中“Single_Sample.List”文件夾下的“taxa.list”文件）作為輸入；或者選擇輸入類型為“Combined OTU Table”，可將樣本豐度表（例如，輸出目錄中“Abundance_Tables”文件夾下的“taxa.OTU.Count”文件）作為輸入。此外，命令行操作中也有相應(yīng)的輸入格式，例如：

PM-pipeline -l output/Single_Sample.List/taxa.list -m meta.txt -o output_new ## 或者 PM-pipeline -T output/Abundance_Tables/taxa.OTU.Count -m meta.txt -o output_new

即為以上配置向?qū)е械刃У呐渲妹睢?/p>

●??4.? Parallel-Meta Suite的工作流程

PMS的分析工作流程如圖5所示。PMS可以接受宏基因組的鳥槍序列或擴(kuò)增子序列作為原始輸入。對于鳥槍法測序序列，利用隱式馬爾可夫模型(Mistry等， 2013)識別和提取標(biāo)記基因片段（如16S rRNA或18S rRNA基因）。對于擴(kuò)增子序列，PMS對標(biāo)記基因進(jìn)行ASV降噪(Callahan等， 2017)和去嵌合體(Edgar等， 2011)，以降低測序錯(cuò)誤的干擾（這一步驟對于鳥槍法測序序列的默認(rèn)設(shè)置是關(guān)閉，也可由用戶自行開啟）。然后，通過內(nèi)置的vsearch(Rognes等， 2016)將序列與參考數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對，進(jìn)行從界級到物種級的剖析和分類學(xué)注釋。每個(gè)分類級別上群落成員的相對豐度也使用標(biāo)記基因拷貝數(shù)進(jìn)行校正。之后，使用PICRUSt算法(Douglas等， 2020)預(yù)測功能信息的KEGG Orthology（KO）基因家族，并通過KEGG BRITE層次結(jié)構(gòu)對代謝途徑進(jìn)行注釋。PMS還通過NSTI（Nearest Sequenced Taxonomy Index）值來衡量功能的預(yù)測準(zhǔn)確性(Langille等， 2013)，NSTI是由OTU和它們在系統(tǒng)發(fā)育結(jié)構(gòu)中最近的單獨(dú)測序的親屬之間的距離之和計(jì)算出來。

圖5. PMS的工作流程

微生物組的物種信息通過Krona(Ondov等， 2011)和條形圖進(jìn)行可視化。然后，在用戶選擇的特定分類學(xué)或路徑級別上進(jìn)行微生物多樣性分析、生物標(biāo)記物選擇和共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。α多樣性分析計(jì)算每個(gè)樣品的香農(nóng)、辛普森和Chao1指數(shù)。對于離散的元數(shù)據(jù)（如類型、狀態(tài)、性別等），α多樣性指數(shù)進(jìn)行Wilcoxon或Kruskal秩和檢驗(yàn)，對于連續(xù)變量（如年齡、BMI、PH值等）進(jìn)行回歸分析。β多樣性通過加權(quán)/非加權(quán)Meta-Storms(Su等， 2012)算法（針對物種分類）或Hierarchical Meta-Storms(Zhang等， 2021)（針對功能）計(jì)算所有樣本之間距離矩陣，并通過熱圖進(jìn)行可視化。之后，通過PCoA（主坐標(biāo)分析）和PCA（主成分分析）圖展示β-多樣性模式，對離散元數(shù)據(jù)進(jìn)行PERMANOVA和ANOSIM檢驗(yàn)，對連續(xù)變量和距離值進(jìn)行回歸分析。在生物標(biāo)志物分析中，PMS使用Wilcoxon或Kruskal秩和檢驗(yàn)，選擇出在不同組別（離散數(shù)據(jù)變量）間具有顯著差異的微生物或基因單元作為候選標(biāo)記物，然后通過隨機(jī)森林(Vangay等， 2019; Qian等， 2020)的重要性進(jìn)行排序。與連續(xù)變量密切相關(guān)的微生物組特征也通過回歸分析被挑選出來作為生物標(biāo)志物。在共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)是群落特征（例如，一個(gè)微生物分類單元），網(wǎng)絡(luò)的邊代表節(jié)點(diǎn)間的Spearman相關(guān)性，然后計(jì)算網(wǎng)絡(luò)密度、直徑、半徑和集中度來量化網(wǎng)絡(luò)屬性。

結(jié)果與分析

為了證明PMS在解碼微生物組概況和將生態(tài)模式與關(guān)鍵meta數(shù)據(jù)聯(lián)系起來的能力，這里選取了醫(yī)院開業(yè)前后室內(nèi)微生物組的變化驗(yàn)證。所有的數(shù)據(jù)集均可在 PMS 軟件下載頁面的“Supplementary”部分中下載。

數(shù)據(jù)集包含894個(gè)來自醫(yī)院開業(yè)前后室內(nèi)環(huán)境的16S-擴(kuò)增子微生物組樣本。我們用所有的默認(rèn)參數(shù)執(zhí)行了PMS分析流程。從結(jié)果中我們可以觀察到，醫(yī)院開放后，α多樣性的香農(nóng)指數(shù)下降（圖6A；Wilcoxon檢驗(yàn)p值<0.01），整體群落的β多樣性明顯轉(zhuǎn)變（圖6B；加權(quán)Meta-Storms距離，PERMANOVA檢驗(yàn)p值<0.01），均已被Lax等人(Lax等， 2017)驗(yàn)證過。兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)之間的這種微生物動態(tài)也可以通過相對豐度的變化來說明（圖6C）。使用統(tǒng)計(jì)測試和機(jī)器學(xué)習(xí)分析方法，PMS還確定了有助于區(qū)分醫(yī)院表面從開業(yè)前到開業(yè)后狀態(tài)的這種生態(tài)變化的最重要的微生物，如葡萄球菌、萊茵海拉菌和莫德斯特菌。這個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型在區(qū)分室內(nèi)樣本（圖6D）的屬級狀態(tài)方面達(dá)到了95.91%的準(zhǔn)確率（誤差率=4.09%）。

圖6. 醫(yī)院開業(yè)前后室內(nèi)微生物組的變化

（A）醫(yī)院開業(yè)后，α多樣性的香農(nóng)指數(shù)下降，Wilcoxon測試P值<0.01（P值<0.05表示差異顯著）；

（B）根據(jù)加權(quán)的Meta-Storms距離，開院前和開院后狀態(tài)下的整體β多樣性有顯著差異，PERMANOVA檢驗(yàn)P值<0.01；

（C）兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)之間屬水平的相對豐度的動態(tài)變化；

（D）五種細(xì)菌屬被選為可以區(qū)分兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)的生物標(biāo)志物。X軸是隨機(jī)森林模型產(chǎn)生的重要性得分（準(zhǔn)確性的平均下降），該模型評估了每個(gè)生物標(biāo)志物對區(qū)分不同醫(yī)院狀態(tài)的重要性

失敗經(jīng)驗(yàn)

●?問題1

安裝提示：“make: g++: command not found”

問題原因：沒有安裝Parallel-Meta Suite所需要的g++編譯器。

解決方法：根據(jù)不同的操作系統(tǒng)，利用相應(yīng)的命令安裝 g++，常見的操作系統(tǒng)：

Ubuntu Linux系統(tǒng)：sudo apt-get install g++

CentOS Linux系統(tǒng)：sudo yum install g++

Mac OS 系統(tǒng)：通過App Store安裝Xcode應(yīng)用程序

●?問題2

運(yùn)行提示：“Please set the environment variable ParallelMETA to the directory”

問題原因：環(huán)境變量設(shè)置失敗。

解決方法：請參考實(shí)驗(yàn)步驟 1.2.2 中手動配置環(huán)境變量的方法將 Parallel-Meta Suite 所需要的環(huán)境變量添加到配置文件中。

●?問題3

運(yùn)行提示：“PM-pipeline: command not found”

問題原因：環(huán)境變量設(shè)置失敗。

解決方法：請參考實(shí)驗(yàn)步驟 1.2.2 中手動配置環(huán)境變量的方法將 Parallel-Meta Suite 所需要的環(huán)境變量添加到配置文件中。

●?問題4

運(yùn)行提示：“Error: Cannot open file: XXX”

問題原因：輸入了錯(cuò)誤的輸入/輸出文件路徑。

解決方案：請檢查正確的輸入文件路徑(可在輸入時(shí)用Tab 鍵自動補(bǔ)全)，并確保用戶在輸出路徑下有足夠的寫權(quán)限。

●?問題5

運(yùn)行提示：“Argument #X Error : Arguments must start with -”

問題原因：運(yùn)行命令中所有參數(shù)選項(xiàng)名稱必須以“-”開頭。

解決方法：請檢查第 X 個(gè)參數(shù)并更正。

致謝

本項(xiàng)工作得到了國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃2021YFF0704500、國家自然科學(xué)基金31771463和32070086項(xiàng)目的支持。

引文格式

Yuzhu Chen, Jian Li, Yufeng Zhang, Mingqian Zhang, Zheng Sun, Gongchao Jing, Shi Huang, Xiaoquan Su. 2022. Parallel-Meta Suite: Interactive and rapid microbiome data analysis on multiple platforms. iMeta 1: e1. https://doi.org/10.1002/imt2.1

作者簡介

陳俞竹

●??青島大學(xué)軟件工程學(xué)術(shù)碩士，2019年公派至瑞典布萊津理工大學(xué)交換學(xué)習(xí)。

●??目前研究方向?yàn)槲⑸锝M大數(shù)據(jù)分析與挖掘，相關(guān)學(xué)術(shù)成果已發(fā)表于iMeta、Computational and Structural Biotechnology Journal等期刊。

李堅(jiān)

●?青島大學(xué)電子信息專業(yè)碩士。

●?前中興通訊工程師，后考入青島大學(xué)攻讀碩士學(xué)位。目前研究的主要課題為微生物組分析工具。

蘇曉泉（通訊作者）

●?青島大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師。

●?研究方向?yàn)樯镄畔W(xué)與大數(shù)據(jù)科學(xué)，已在mBio、mSystems、Bioinformatics、iMeta等期刊發(fā)表學(xué)術(shù)論文40余篇，主持國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、國家重點(diǎn)研發(fā)子課題、山東省自然基金重大基礎(chǔ)項(xiàng)目、中科院重點(diǎn)部署項(xiàng)目子課題等，相關(guān)成果獲得8項(xiàng)軟件著作權(quán)。

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期刊簡介

“iMeta” 是由威立、腸菌分會和本領(lǐng)域數(shù)百位華人科學(xué)家合作出版的開放獲取期刊，主編由中科院微生物所劉雙江研究員和荷蘭格羅寧根大學(xué)傅靜遠(yuǎn)教授擔(dān)任。目的是發(fā)表原創(chuàng)研究、方法和綜述以促進(jìn)宏基因組學(xué)、微生物組和生物信息學(xué)發(fā)展。目標(biāo)是發(fā)表前10%(IF > 15)的高影響力論文。期刊特色包括視頻投稿、可重復(fù)分析、圖片打磨、青年編委、前3年免出版費(fèi)、50萬用戶的社交媒體宣傳等。2022年2月正式創(chuàng)刊發(fā)行！

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iMeta主頁：http://www.imeta.science

出版社：https://onlinelibrary.wiley.com/journal/2770596x
投稿：https://mc.manuscriptcentral.com/imeta
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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的iMeta教程 | 使用PMS分析微生物组(图文+视频)的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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