A. 宏基因组CAG、MGS、MLG、MAG傻傻分不清
在宏基因组研究中，我们经常需要对大量序列信息进行聚类分析，以揭示潜在的单菌基因组信息。除了基于Contig进行的聚类，我们还可以通过基因丰度来进行序列聚类。通过Canopy聚类算法、Chameleon算法等，可以得到CAG、MLG、MGS等集合，这些集合分别代表不同的聚类方法或集合质量信息。基因的聚类旨在探究"种层级"的功能特征，核心思想是将来自同一菌株的基因在不同样本间具有高度一致的丰度变化，从而形成潜在的基因组集合。
在实际研究中，面对复杂多样的群落组成和众多样本，实现基因聚类并非易事。为了获得足够的变化信息，我们需要确保实验样本量充足（一般建议15个以上样本）或挑选普遍存在的基因，确保每个基因在至少10个样本中都有存在，以避免干扰数据分析。
Canopy聚类算法基于基因丰度的Pearson相关系数进行聚类，通过随机挑选种子序列、计算相关系数、分组、合并等步骤，将基因根据丰度一致性进行分类。这种算法能够高效处理宏基因组数据量大、复杂度高的挑战。而Chameleon算法则采用两阶段层次聚类方法，通过构建初始子集、动态模型拆分、计算相似度合并等步骤，综合考虑物种注释和基因丰度信息，实现半参考的聚类。
在完成基因聚类后，我们可以通过分析每个CAG包含的基因组成信息，将其视为一个物种进行深入研究。这一步骤通常包括基因注释、统计每个CAG代表的物种、功能信息，以及挑选关键CAG进行差异分析，以鉴定微生物与特定疾病（如炎症性肠病、结直肠癌）之间的关联。
研究者可以通过盒型图直观展示目标CAG在不同组间的丰度差异，以及与疾病相关的CAG的物种、功能特征。这些分析有助于揭示微生物与疾病之间的潜在关联，并为疾病预防、诊断和治疗提供重要信息。
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