Материалы для мастер-класса по анализу данных метабаркодинга

(13 - 17 сентября 2021, ИЭРиЖ УрО РАН, Екатеринбург)
https://ipae.uran.ru/Soil_Zoology_2021

Содержание

1. Установка необходимого ПО
2. Анализ с использованием USEARCH
3. Анализ с использованием DADA2
4. Анализ с использованием PipeCraft2

Рекомендованная литература

• Семёнов МВ. Метабаркодинг и метагеномика в почвенно-экологических исследованиях: Успехи, проблемы и возможности // Журнал общей биологии 80-6 (2019). DOI:10.1134/S004445961906006X

• Шеховцов СВ, Шеховцова ИН, Пельтек СЕ. ДНК-штрихкодирование: методы и подходы // Успехи современной биологии 139-3 (2019). DOI: 10.1134/S0042132419030074

• Микрюков ВС, Дуля ОВ, Лиходеевский ГА, Воробейчик ЕЛ. Анализ экологических сетей многокомпонентных сообществ микроорганизмов: Возможности, ограничения, потенциальные ошибки // Экология 3 (2021). DOI:10.31857/S0367059721030082

• Antich A, Palacin C, Wangensteen OS, Turon, X. To denoise or to cluster, that is not the question: optimizing pipelines for COI metabarcoding and metaphylogeography // BMC Bioinformatics 22 (2021). DOI:10.1186/s12859-021-04115-6

• Tedersoo L, Bahram M, Zinger L, Nilsson H, Kennedy P, Yang T, Anslan S, Mikryukov S. Best practices in metabarcoding of fungi: from experimental design to results // Molecular Ecology (2021, under review) DOI:10.22541/au.163430390.04226544/v1

• Tedersoo L, Albertsen M, Anslan S, Callahan B. Perspectives and benefits of high-throughput long-read sequencing in microbial ecology // Applied and Environmental Microbiology 87 (2021) DOI:10.1128/AEM.00626-21

• Zaiko A, Greenfield P, Abbott C, von Bilewitch J, Bunce M, et al. Towards reproducible metabarcoding data: Lessons from an international cross-laboratory experiment // Molecular Ecology Resources (2021). DOI:10.1111/1755-0998.13485

• Bálint M, Bahram M, Murat E, Faust K, Fuhrman JA, Lindahl B, O’Hara RB, Öpik M, Sogin ML, Unterseher M, Tedersoo L. Millions of reads, thousands of taxa: microbial community structure and associations analyzed via marker genes // FEMS Microbiology Reviews 40-5 (2016). DOI:10.1093/femsre/fuw017

Для тех, кто работает в R:

• Callahan BJ, Sankaran K, Fukuyama JA et al. Bioconductor Workflow for Microbiome Data Analysis: from raw reads to community analyses // F1000Research 5 (2016). DOI:10.12688/f1000research.8986.2