USEARCH—最简单易学的扩增子分析流程(中国总代理)

2022年10月14日10:24:02 科技 1815

USEARCH —— 最简单易学的扩增子分析流程

USEARCH—最简单易学的扩增子分析流程(中国总代理) - 天天要闻

USEARCH官方英文主页:http://www.drive5.com/usearch/

本站经USEARCH作者Robert Edgar授权,由《宏基因组》公众号翻译的中文帮助文档和系列教程。

USEARCH简介

USEARCH是最好用的扩增子分析流程,在体积仅1 MB的软件中实现了近200种扩增子分析常用功能,安装方便且运行速度快。

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图1. USEARCH文章引用统计截图(截止2022年2月24日,Google学术统计引用16,532次)

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图1. USEARCH作者谷歌学术主页(截止2022年2月24日,Google学术统计引用101,538次)

USEARCH作者是Robert Edgar独立研究员(Independent Investigator)在本领域开发了一系列经典算法和软件,如扩增子分析流程USEARCH[1](引用1.6万次)、嵌合体检测软件UCHIME[2](引用1.1万次)、OTU聚类和代表性序列鉴定算法UPARSE[3](引用9253次)、和测序数据错误过滤和校正的去噪算法UNOISE[4]等。这些新算法和软件的推出,极大的提高了扩增子数据分析的速度和准确度。

USEARCH不仅分析速度快,而且软件可用性强,可有效降低入门学习成本并节约宝贵时间。进一步阅读,欢迎点击下方链接,阅读宏基因组公众号关于USEARCH的历史文章。

  • 扩增子分析神器USEARCH简介

  • USEARCH v11新功能介绍

  • USEARCH最新版v11命令大全

  • OTU表抽平otutab_rare

  • 核心OTU鉴定otutab_core

USEARCH的优点

  • 体积小巧:

    QIIME系统软件大小上G,而USEARCH只有1M的大小完成了市面上的大多数分析功能;

  • 安装方便:

    软件无依赖关系,下载后添加环境变量即可运行;

  • 运行速度快:

    R语言在大数据面前太低效,USEARCH采用C编写,数据处理速度为R的20倍。

    鉴定ASV的核心算法UNOISE3也比主流软件DADA2[5]快100倍,delbur快10倍以上[6],详见 主流非聚类方法dada2,deblur和unoise3介绍与比较;

  • 跨平台:

    绝大多数软件只能在Linux上运行。

    USEARCH支持三大主流操作系统,不仅在Linux服务上跑的溜,而且在你的Windows/Mac笔记本上也可以轻松分析多达上千个样本的扩增子大数据。

软件下载

32位版软件下载

32位版USEARCH对个人用户免费下载,请访问以下地址自助免费申请

http://www.drive5.com/usearch/download.html

专业版购买

USEARCH 64位版,分为商业版和学术版(需要提供学术邮箱)。

  • 商业版,原价$1,485美刀(~¥10,300元),现价10,300元,可开发票和合同(含税)

  • 学术版,原价$885美刀(~¥6,200元),现价6,200元,可开发票和合同(含税)

软件支持Linux / Mac OSX / Windows三大主流系统,可任选自己常用工作环境之一。

通过中文站购买专业版,即可享受价格优惠,又方便开发票单位报销,同时享受中文专业技术VIP群交流资格和获得专业解答。

联系方式

  • 邮箱:宏基因组公众号 [email protected]

  • 微信:meta-genomics

  • 电话:17001263056

参考文献

  1. Edgar RC: Search and clustering orders of magnitude faster than BLAST. Bioinformatics 2010, 26:2460-2461.

  2. Edgar RC, Haas BJ, Clemente JC, Quince C, Knight R: UCHIME improves sensitivity and speed of chimera detection. Bioinformatics 2011, 27:2194-2200.

  3. Edgar RC: UPARSE: highly accurate OTU sequences from microbial amplicon reads. Nature Methods 2013, 10:996.

  4. Edgar RC, Flyvbjerg H: Error filtering, pair assembly and error correction for next-generation sequencing reads. Bioinformatics 2015, 31:3476-3482.

  5. Callahan BJ, McMurdie PJ, Rosen MJ, Han AW, Johnson AJA, Holmes SP: DADA2: High-resolution sample inference from Illumina amplicon data. Nature Methods 2016, 13:581.

  6. Amir A, McDonald D, Navas-Molina JA, Kopylova E, Morton JT, Zech Xu Z, Kightley EP, Thompson LR, Hyde ER, Gonzalez A, et al.: Deblur rapidly resolves single-nucleotide community sequence patterns. mSystems 2017, 2:e00191-00116.

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