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环境微生物多样性

描述说明:环境微生物多样性云分析流程,基于二代测序平台,对16S/18S/ITS/功能基因等特定区段PCR产物进行高通量测序,探索环境样本中微生物群落结构、进化关系以及微生物与理化指标相互作用等信息。
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  • 微生物多样性V4.0版一站式解决方案

    以环境中的微生物群落作为研究对象,扩增16s rDNA,18s rDNA,ITS,功能基因等目标区域,采用高通量测序平台和前沿的生物信息分析研究微生物群落多样性及群落结构差异,充分挖掘物种丰度、分类学及进化关系等信息。探究人类疾病、环境治理、农业耕作、畜牧养殖、地球科学等研究领域微生物多样性问题,全面、精准地为您的科研助力。

    美吉生物云引领微生物多样性进入交互式时代

    基因测序和云计算技术的蓬勃发展引发美吉生物的研发人员对生物信息大数据处理的重新思考,美吉生物迎合并满足了高等院校、科研院所、医疗单位的科研工作者的科研需求,推出了美吉生物信息云,推动生物学大数据信息挖掘进入以美吉生物云呈递的交互时代。

    微生物多样性V4.0版,交付媒介再度升级

    美吉微生物多样性产品依托于美吉生物云完成交付结果的华丽升级。突破传统的网页版结题报告冰冷刻板的属性,赋予交付结果更专业、更便捷、更全面、更自主的交互式时代特色。

    微生物多样性V4.0版,分析服务持续提升

    美吉生物更懂得用户日益增长的生信分析需求,为客户源源不断的提供更丰富、更全面的微生物多样性分析服务。微生物多样性流程中的每项生信分析,涵盖了不同的分类水平、统计算法、多种参数设置,客户根据项目实际情况灵活选择,数据挖掘更全面更深入。

    微生物多样性V4.0版,交互体验不断优化

    在微生物多样性交互分析中,大到挑选部分样本聚类、重新分组、筛选物种,小到搭配图案颜色、调整大小、修改图题,只需鼠标点一点,个性化图表即刻呈现。分析结果符合高水平专业期刊的发表要求。

    多样性分析流程集成业内普遍认可的QIIME、mothur等软件对测序数据进行分析,生成的图表符合专业期刊的要求。微生物多样性V4.0版的交互分析主要包括九个分析模块:数据质控,物种注释与评估,物种组成分析,样本比较分析,物种差异分析,关联与模型预测分析,进化分析等。上述分析全面的覆盖微生物多样性生信分析内容,美吉生物云会依据用户的诉求对分析内容持续更新和扩展。


    多组学技术的发展推动生物科学研究的深入化,随之产生的海量数据及庞大的分析工作困扰着大多数的科研人员。他们需要花费大量的时间与精力了解Linux、学习R语言,占用了挖掘解析大数据生物学意义的宝贵时间。基因测序与云计算技术的发展引发了美吉生物研发人员对大数据处理的重新思考,基于高校、医疗单位、企业等科研人员的实际需求,美吉生物推出了美吉生物云,引领生物信息挖掘进入以云平台呈现数据可视化展示的交互时代。

    《美吉生物引领生物信息挖掘进入交互时代》的文章发布当日,引起了整个测序产业的广泛关注,受到了各大主流媒体的青睐。新浪教育、网易新闻、搜狐教育、环球网、生物谷、转化医学网、中国生物技术信息网、光谱网等数十家媒体竞相转载、报道了交互时代的大数据分析,美吉生物云将强化“易学、实用、专业、安全”的平台优势,并重新定义科研服务的标准与理念。

    媒体报道

    光谱网

    网易新闻

    环球网

    中国生物技术信息网

    生物谷

    新浪内蒙古

    转化医学网


      2016年9月29日是美吉生物云的第一个里程碑大事件——微生物多样性云分析首发公测。公测阶段,收获了广大科研工作者的关注、互动与青睐。美吉生物云在5000余用户的关爱与陪伴下,稳健成长。微生物领域的专家学者们充满正能量的温暖鼓励以及期盼美吉生物云日臻完善的中肯建议,是对每一个志同道合的美吉开发者服务观的重塑和激励。

    用户评价

    • 中科院生态中心
      中科院生态中心马老师

      你们好先进,我们课题组还停留在等你们的报告上,你们都已经准备让我们DIY了。

    • 香港理工大学
      香港理工大学林博士

      平台比较好,有了平台就越来越懒了,希望基因功能也能在平台中。

    • 哈工大
      哈工大高老师

      系统很好,花了很大的功夫,对我个人很有用的,我可以快速知道一些结果。

    • 同济大学
      同济大学乔老师

      用的时候就发现了好多新东西,现在已经变身成云平台的脑残粉了。

    • 贵州大学
      贵州大学梁教授

      第一次体验你们的“云”,你们的支持已让我们的研究工作得到了加速和扩展了对研究结果的认识,我为之欣喜和新的憧憬。

    • 南开大学
      南开大学何博士

      体验demo以后,认为该分析平台很适合生信基础薄弱的研究人员,页面中包含详尽的分析介绍,为分析学习带来便利。

    合作文章1:

    Shi W , Li M , Wei G , et al. The occurrence of potato common scab correlates with the community composition and function of the geocaulosphere soil microbiome[J]. Microbiome, 2019, 7(1).

    研究背景:

    马铃薯疮痂病(CS)是由致病性链霉菌(Streptomyces)引起,在世界范围内发生的重大经济疾病。许多研究表明通过生物防治剂和某些微生物,如芽孢杆菌、假单胞菌和一些非病原性链霉菌等可以降低CS的发生率和严重性,但关于CS与土壤微生物相互作用的研究仍然较少。本研究选取10株不同发病程度的马铃薯植株(H:发病较重; L:发病较轻),在每株植物周围采集四种土壤样本即薯表土(GS)、根际土(RS)、根区土(ZS)、垄沟土(FS),通过16S rRNA测序、宏基因组测序和qPCR技术揭示马铃薯疮痂病与土壤微生物组结构和功能之间的关系。


    图1基于PCoA分析不同土壤样本微生物群落组成差异


    图2 基于Network分析属水平物种丰度与基因丰度、结痂程度之间的相关性


    图3 不同土壤样本菌群属水平组成差异heatmap图

    结果表明:

    • 相比发病重的样本,发病轻的GS中病原菌和细菌丰度较低、细菌多样性较高,菌群共存网络较复杂。参与ABC transporters、bacterial secretion system、quorum sensing、nitrogen metabolism和一些cytochrome P450相关代谢途径的基因显著富集在发病重的GS中;而一些抗生素合成相关代谢途径显著富集在发病轻的GS中。该研究首次系统研究了土壤微生物组成和功能与疮痂病的关系,为阐明CS发生与土壤微生物群落相互作用的机制提供了新的见解。

    当前版本为V4.0