微生物科研常用200+款生信软件/小工具整理:从基因组分析到微生物组数据处理

做微生物科研,真正让人头疼的往往不是“有没有软件”,而是:

这个问题到底应该用什么软件?

做菌株分型,需要MLST还是cgMLST?

做耐药分析,是找耐药基因,还是分析耐药突变位点?

做菌株亲缘关系,需要单基因进化树、核心基因组SNP,还是泛基因组分析?

做微生物组差异分析,LEfSe、随机森林、PLS-DA又应该怎么选择?

如果每遇到一个问题都去搜索软件,不仅耗时间,还要面对Linux环境配置、软件版本、数据库安装以及参数设置等问题。

为方便微生物科研人员快速查找工具,本文整理了一批微生物科研中常用的生信软件和在线分析工具,按照数据处理、序列分析、基因组注释、耐药毒力、比较基因组、进化分析、微生物组、统计绘图等科研场景进行分类。

目前密码子·生信云小工具库(https://cloud.mimazi.net/tool/index.html)已经上线200+款工具,覆盖10大类分析方向,可直接在线完成许多常见的微生物生信分析。


一、微生物基因组数据下载工具

1. 细菌基因组下载

如果需要从NCBI获取大量细菌参考基因组,可以使用基于GCA/GCF编号的基因组下载工具。

适用场景:

· 构建菌种参考基因组集合

· 比较不同菌株基因组

· 泛基因组分析

· 系统发育分析

· 菌株背景筛选

对于需要批量获取参考基因组的研究,这类工具可以明显减少手动下载的工作量。

2. GCA/GCF单次基因组下载

如果只需要下载少量参考基因组,可以直接输入GCA/GCF编号进行下载。

工具:https://cloud.mimazi.net/tool/article-215.html

3. 批量基因组下载

如果需要一次下载几十甚至数百个菌株基因组,可以使用批量下载工具。

工具:https://cloud.mimazi.net/tool/article-216.html


二、FASTA、GBK、GFF等格式转换工具

微生物基因组分析中,经常会遇到:

FASTA、GBK、GFF、FAA、FFN、TXT、TSV……

不同软件对输入文件格式要求不同,因此格式转换往往是最常见、也最容易卡住的一步。

4. GBK转GFF3

工具:https://cloud.mimazi.net/tool/article-160.html

适合:

· 基因组注释结果转换

· 泛基因组分析

· 基因组可视化

· 下游注释分析

5. GBK提取基因组FASTA

可以直接从GenBank格式文件中提取基因组序列。

工具:https://cloud.mimazi.net/tool/article-151.html

6. FASTA文件批量合并

用于将多个FASTA文件快速合并。

适合:

· 多菌株序列合并

· 多基因序列合并

· 构建批量分析输入文件

工具:https://cloud.mimazi.net/tool/article-212.html

7. NCBI Feature Table生成

如果需要将原核生物基因组提交至NCBI,可以利用Feature Table生成工具快速生成提交所需的.tbl文件。该工具用于根据序列注释信息生成NCBI上传所需的Feature table。

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-190.html


三、序列处理常用工具

8. BLASTN核酸序列比对

适合:

· 基因序列同源性搜索

· PCR扩增片段鉴定

· 特定基因序列比对

· 菌株间序列比较

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-207.html

9. 多序列比对

多序列比对是系统发育、保守位点分析和序列差异研究的基础步骤。

常见软件包括:

· MAFFT

· MUSCLE

· Clustal Omega

如果不想配置Linux环境,也可以直接使用在线工具完成部分多序列比对任务。

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-169.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-152.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-140.html

10. 多序列比对结果可视化

例如pyMSAviz,可以将FASTA格式的氨基酸多序列比对结果直接进行可视化。

适合制作:

· 蛋白保守性图

· 多序列比对图

· 突变位点展示

· 论文Figure

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-202.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-153.html

11. GC含量计算

计算基因或者完整基因组的GC含量。

可以用于:

· 基因组基本特征统计

· 菌株差异比较

· 外源片段分析

· 基因组组成分析

密码子云的GC含量工具支持单条或者多条FASTA序列批量计算GC比例。

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-148.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-165.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-147.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-146.html

工具:https://cloud.mimazi.net/tool/article-145.html


四、细菌基因组组装与质量评估

12. SKESA基因组组装

适合基于Illumina二代测序数据进行细菌基因组组装。

13. 基因组测序深度可视化

通过测序深度变化,可以辅助判断基因组区域是否存在覆盖异常、缺失或者重复。

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-189.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-57.html

14. 基因组完整性评估

常用于评估基因组组装和注释的完整程度。

特别适合:

· 真菌基因组

· 细菌基因组

· 真核微生物基因组

· 新组装基因组质量评价

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-158.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-136.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-135.html


五、微生物基因组功能注释

完成基因组组装之后,下一步通常就是:

“这些基因到底是什么?”

这时候就需要进行功能注释。

15. COG功能注释

COG可以将基因按照功能类别进行分类。

例如:

· 能量代谢

· 氨基酸代谢

· DNA复制与修复

· 转录

· 翻译

· 细胞膜相关功能

密码子云提供基于eggNOG数据库的COG分类注释和统计分析,并支持结果可视化。

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-103.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-214.html

16. KEGG功能注释

用于分析基因参与的代谢通路。

适合回答:

这个菌株有哪些代谢能力?

两组菌株在哪些代谢通路上存在差异?

17. CAZy注释

特别适合研究:

· 碳水化合物代谢

· 植物病原菌

· 食品微生物

· 真菌

· 工业微生物

可以关注:

· GH

· GT

· CE

· PL

· AA

· CBM

等CAZy家族。

工具:https://cloud.mimazi.net/tool/article-59.html


六、耐药基因与耐药突变分析

这是细菌基因组研究中非常常见的一类分析。

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-234.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-181.html

18. RGI / CARD耐药基因分析

用于从基因组或者蛋白质序列中识别潜在抗性基因。

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-107.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-58.html

19. ResFinder耐药基因分析

适合检测常见获得性耐药基因。

工具:https://cloud.mimazi.net/tool/article-125.html

20. PointFinder耐药突变分析

如果研究的是:

“这个菌为什么耐药?”

不能只看耐药基因,还需要关注耐药相关突变。

PointFinder就是常见的耐药突变分析工具。

密码子云目前提供PointFinder在线分析工具,页面显示该工具累计使用量较高。

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-157.html


七、毒力基因分析

21. VFDB毒力基因注释

用于分析细菌基因组中的潜在毒力相关基因。

适合:

· 致病菌研究

· 毒力差异分析

· 菌株比较

· 病原菌基因组分析

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-127.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-224.html


八、质粒与移动遗传元件分析

如果研究细菌耐药传播、毒力传播或者水平基因转移,这一部分尤其重要。

22. PLASMe质粒片段识别

用于识别基因组中的潜在质粒来源片段。

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-154.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-235.html

23. MOB-suite

用于质粒鉴定、分型和相关分析。

24. PlasmidFinder

用于质粒复制子相关分析。

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-119.html

25. IS元件分析

用于识别插入序列等移动遗传元件。


九、MLST与菌株分型

26. MLST分析

MLST是细菌分子分型中非常经典的方法。

可以用于:

· 菌株分型

· 流行病学研究

· 菌株群体结构分析

· 不同来源菌株比较

密码子云提供MLST批量注释工具。

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-139.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-138.html

27. MetaMLST

如果没有单独分离菌株,而是直接获得宏基因组数据,也可以使用MetaMLST从宏基因组数据中进行菌株水平MLST分析。

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-183.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-184.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-182.html


十、菌株系统发育与进化分析

28. 单基因进化树

如果研究某个特定基因的进化关系,可以使用:

MAFFT + FastTree

完成序列比对和进化树构建。

这是非常适合初学者入门的一类系统发育分析。

密码子云目前提供“单基因序列进化树构建(MAFFT+FastTree)”工具,并且该工具在平台上的使用热度较高。

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-169.html

29. SNP位点提取

从多序列比对结果中提取SNP位点。

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-142.html

30. SNP距离矩阵

使用snp-dists根据多序列比对结果生成SNP距离矩阵。

可以用于:

· 菌株亲缘关系分析

· 暴发菌株比较

· 克隆群分析

· SNP差异统计

密码子云目前提供基于多序列比对文件生成SNP距离矩阵的工具。

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-152.html


十一、微生物比较基因组分析

如果你的研究问题是:

“这几株菌到底有什么不同?”

那么比较基因组分析通常是最重要的一类方法。

31. ANI分析

用于计算菌株之间的平均核苷酸一致性。

可以回答:

两个菌株到底有多像?

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-143.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-141.html

32. 泛基因组分析

常用软件:

· Roary

· Panaroo

· PIRATE

可以将基因组划分为:

· Core genome

· Soft-core genome

· Shell genome

· Cloud genome

从而寻找菌株之间的特异基因。

即将上线。

33. 核心基因组SNP分析

适合研究:

· 菌株亲缘关系

· 克隆传播

· 医院暴发

· 地理传播

· 菌株进化

即将上线。

34. 同源基因分析

可以用于比较不同菌株、不同物种之间的基因保守性和差异。

即将上线。


十二、微生物组数据分析

如果研究的是16S、ITS或者宏基因组数据,还需要大量统计分析工具。

35. LEfSe差异分析

LEfSe用于寻找不同组之间具有统计学差异的微生物标志物。

适合:

“哪些菌在疾病组富集?”

“哪些菌是两组之间的潜在Biomarker?”

密码子云的LEfSe工具支持两个或多个分组之间的特征筛选和差异分析。

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-82.html

36. RDA/CCA分析

用于研究:

“哪些环境因子影响微生物群落?”

例如:

· pH

· 温度

· 盐度

· 有机质

· 氮磷含量

等环境变量与微生物群落之间的关系。

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-97.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-95.html

37. PLS-DA

用于多变量分类和模式识别,可辅助观察不同组样本之间的整体差异。

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-89.html

38. 随机森林

随机森林可以用于微生物特征筛选和分类模型构建。

适合寻找:

“哪些菌最能区分两组样本?”

需要注意样本量过少时模型稳定性会受到影响。

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-99.html

39. PICRUSt2

如果研究16S数据,可以进一步使用PICRUSt2进行微生物群落功能预测。

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-161.html

40. SourceTracker

如果研究的是微生物来源,可以使用SourceTracker回答:

“这些微生物来自哪里?”

例如:

· 母婴菌群来源

· 河流污染来源

· 土壤来源

· 环境污染来源

· 法医学来源追踪

密码子云已经提供SourceTracker在线分析工具。

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-177.html


十三、微生物科研常用统计绘图工具

很多时候,分析已经做完了,真正卡住的是:

“这个图到底怎么画?”

因此微生物科研中还需要大量绘图工具。

推荐关注:

41.火山图

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-219.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-48.html

42.热图

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-42.html

43.环状热图

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-217.html

44.PCA图

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-39.html

45.PCoA图

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-88.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-87.html

46.NMDS图

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-85.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-84.html

47.RDA排序图

工具:http://cloud.mimazi.net:9001/tool/article-95.html

48.聚类热图

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-43.html

49.箱线图

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-54.html

50.柱状图

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-45.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-102.html
 工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-44.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-20.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-19.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-18.html

51.散点图

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-94.html

52.相关性热图

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-53.html

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-52.html

53.全基因组注释结果可视化

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-120.html

54.SNP可视化

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-153.html

55.测序深度图

工具:http://cloud.mimazi.net/tool/article-57.html


十四、不会Linux,也可以做这些分析吗?

可以。

传统的微生物生信分析往往需要:

Linux服务器 → 安装软件 → 配置环境 → 安装数据库 → 设置参数 → 运行命令 → 处理报错 → 整理结果

对于刚开始做生信的科研人员来说,真正困难的往往不是理解分析原理,而是软件安装和环境配置。

因此,现在越来越多常见分析可以通过在线工具完成。

密码子·生信云目前将大量微生物科研常用工具整合到在线平台中,目前小工具库已经达到200+款,覆盖数据处理、序列分析、统计绘图、功能注释、比较分析、基因组评估等多个方向。

例如:

想做进化树 → 单基因进化树

想分析耐药突变 → PointFinder

想计算SNP距离 → snp-dists

想做COG注释 → COG

想找毒力基因 → VFDB

想做微生物来源分析 → SourceTracker

想做LEfSe → LEfSe

不需要先把几十个软件全部安装到自己的Linux服务器中。


十五、最后:不要记住100个软件,

而要记住100个“科研问题”

做微生物生信分析,最重要的不是:

“我会多少个软件?”

而是:

“面对一个科研问题,我知道应该选择什么分析方法。”

例如:

想知道菌株是不是同一个克隆?

→ 核心基因组SNP + 系统发育树

想知道不同菌株有哪些特异基因?

→ 泛基因组分析

想知道菌株之间有多相似?

→ ANI

想知道菌株为什么耐药?

→ 耐药基因 + PointFinder耐药突变

想知道毒力潜力有什么不同?

→ VFDB

想知道质粒是否参与耐药传播?

→ 质粒分析 + 移动遗传元件分析

想知道不同环境中的菌群有什么区别?

→ Alpha/Beta多样性 + 差异分析

想知道哪些菌能够区分两组样本?

→ LEfSe + Random Forest

想知道微生物群落受哪些环境因子影响?

→ RDA/CCA

这才是微生物生信分析真正应该掌握的思维方式。

密码子·生信云:让微生物分析更简单

如果你正在进行:

· 细菌基因组分析

· 真菌基因组分析

· 微生物比较基因组

· 微生物组分析

· 耐药与毒力研究

· 菌株进化分析

· 微生物数据统计绘图

可以直接进入密码子·生信云的小工具库,根据自己的科研问题选择对应工具。

200+款微生物科研小工具,持续更新中。

https://cloud.mimazi.net/tool/index.html

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