A. 宏基因組CAG、MGS、MLG、MAG傻傻分不清
在宏基因組研究中，我們經常需要對大量序列信息進行聚類分析，以揭示潛在的單菌基因組信息。除了基於Contig進行的聚類，我們還可以通過基因豐度來進行序列聚類。通過Canopy聚類演算法、Chameleon演算法等，可以得到CAG、MLG、MGS等集合，這些集合分別代表不同的聚類方法或集合質量信息。基因的聚類旨在探究"種層級"的功能特徵，核心思想是將來自同一菌株的基因在不同樣本間具有高度一致的豐度變化，從而形成潛在的基因組集合。
在實際研究中，面對復雜多樣的群落組成和眾多樣本，實現基因聚類並非易事。為了獲得足夠的變化信息，我們需要確保實驗樣本量充足（一般建議15個以上樣本）或挑選普遍存在的基因，確保每個基因在至少10個樣本中都有存在，以避免干擾數據分析。
Canopy聚類演算法基於基因豐度的Pearson相關系數進行聚類，通過隨機挑選種子序列、計算相關系數、分組、合並等步驟，將基因根據豐度一致性進行分類。這種演算法能夠高效處理宏基因組數據量大、復雜度高的挑戰。而Chameleon演算法則採用兩階段層次聚類方法，通過構建初始子集、動態模型拆分、計算相似度合並等步驟，綜合考慮物種注釋和基因豐度信息，實現半參考的聚類。
在完成基因聚類後，我們可以通過分析每個CAG包含的基因組成信息，將其視為一個物種進行深入研究。這一步驟通常包括基因注釋、統計每個CAG代表的物種、功能信息，以及挑選關鍵CAG進行差異分析，以鑒定微生物與特定疾病（如炎症性腸病、結直腸癌）之間的關聯。
研究者可以通過盒型圖直觀展示目標CAG在不同組間的豐度差異，以及與疾病相關的CAG的物種、功能特徵。這些分析有助於揭示微生物與疾病之間的潛在關聯，並為疾病預防、診斷和治療提供重要信息。
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