Microbiome:CAMISIM模擬宏基因組和微生物群落

2021-02-09 Listenlii

Github: 

https://github.com/CAMI-challenge/CAMISIM

看了一下使用方法:

CAMISIM可以採用兩種方法進行模擬:

1是根據分類學文件,從NCBI上完整基因組中進行查找和模擬;結果儘可能和輸入文件相接近。

2是de novo模擬。用戶自己定義一些基因組用於群落的模擬。結果會最大化基因組的新穎性以及系統發育的擴散。de novo方法包括四種類型的群落:

a單個模擬的宏基因組樣本:對數正態分布中抽取分類學信息;

b時間序列的宏基因組樣本:對數正態分布+高斯噪聲中抽取分類學信息,添加正態分布不斷的得到樣本;

c一系列重複模擬的宏基因組樣本:對數正態分布中抽取分類學信息,並在對數正態分布中重複添加高斯噪聲;

d不同豐度的宏基因組樣本:對數正態分布中抽取分類學信息。

輸出文件包括fastq格式的序列;

以及這些序列對應基因組的mapping文件;

序列組裝,binning和profiling的金標準(gold standards)。

CAMISIM三個階段看下來每一步都有一些坑。一個比較明顯的局限性是模型是固定的(對數正態)。物種的分布到底是不是對數正態也一直是生態學上爭論不休的一個重大而又基本的問題。

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