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高通量测序的发展极大地推动了微生物组/宏基因组领域的发展。微生物组的数据分析和解读需要微生物学、生物信息学、统计学、Shell和R语言、宏基因组学等多学科的知识，无论是中国还是世界范围内仍缺少系统的学习教材。宏基因组公众号成立的目的是打破微生物组数据分析解读的壁垒，推动本领域的发展。目前经常三年的积累，已发布数百篇本领域相关数据分析、可视化和科研经验的教程。但本领域发展迅速，很多教程需要更新，而且团队成员的知识和研究领域有限，需要更广泛的同行加入，打造宏基因组学入门百科全书，现向全球华人圈全面征集《微生物组数据分析与可视化实战》章节编写的创作者和审稿人。
创始人就是你，赶快加入贡献你的智慧吧！
本领域的专业同行，专业包括且不限于微生物学、生物信息学、微生物组学，或应用培养组学、扩增子、宏基因组、宏转录组、宏病毒组、宏蛋白组、宏代谢组、宏表观组等技术研究人类、动植物、环境的相关研究人员(年级和职称不限)；
认领下方目录中章节，按照参考模板(一周内陆续发布前几节样章)，采用有道云笔记markdown格式或Rmarkdown(加入后有免费培训)编写逻辑严谨、考虑读者感受、可重复性强的教程；
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创作者作为章节的作者之一；
结识宏基因组核心团队成员，见习编辑可获取编辑的基础培训；
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大众审稿人的姓名和单位可出现在章节的致谢部分；
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联系人：刘老师
微信：meta-genomics
广告营销人员较多，添加微信务必备注姓名-单位-职位-研究方向，否则无法通过好友申请
以下为目前整理本领域基础知识、常用分析、必备技能的目录。部分章节有前期发布的资源和教程供参考。有自己擅长章节的作者，欢迎认领相应章节进行更新或从头创作。如果你觉得有自己擅长而且重要的知识和方法，欢迎联系我们一起讨论目录的更新。
中文的宏基因组学百科全书期待你的贡献！
推荐序
编者序
微生物组分析(原始数据到特征表)
扩增子
宏基因组
USEARCH/VSEARCH
QIIME 2
有参分析Read-based
无参Assembly-based
功能注释数据库
分箱专题
生物信息
实验设计和元数据
分析的基本思路
Shell和Linux
R统计与绘图
R语言基础
ggplot2绘图基础
R语言绘图专辑
高级统计绘图
微生物组的概念
常用研究手段
扩增子16S
宏基因组
其他宏组学
微生物组
分析前准备
常用分析流程
认识特征表 Feature table
特征表的分析、可视化和解读
进化树构建
分类树构建
机器学习的常用算法
随机森林分类
随机森林回归
Adaboost/slime2
深度学习
其他常用算法
网络基础知识
可视化入门
可视化进阶
t检验和秩和检验
匀二项分布和计数型差异分析edgeR/DESeq2
STAMP与扩展柱状图
LEfSe和Cladogram
其他常用差异分析方法
堆叠柱状图
弦图
树图/气泡图
非限制性排序PCoA/NMDS
统计方法PERMANOVA
限制性排序
箱线图或柱状图
稀释曲线
维恩图
Alpha多样性
Beta多样性
物种组成
差异比较
网络分析
机器学习
树形图
统计学基础
正态性检验和方差齐性分析
t检验、方差分析、卡方检验使用注意事项
两组和多组秩和检验
多重比较的P值校正
物种数据标准化方法和注意事项
参考基因集
碳水化合物
抗生素抗性
扩增子
宏基因组
扩增子+宏基因组
其他研究热点
附录
实验设计
测序平台和测序技术
数据备份与发布
图片排版和美化
杂志点评
论文写作、投稿和文献整理
机遇与挑战
三代测序
经验和资源推荐
找在本领域积累多年的专家、学者，如朱永官院士、蓝灿辉总裁、赵方庆研究员、王军研究员、褚海燕研究员、韦中教授等对本书进行点评。
概述、历史背景、我们的基础、主要动机，以及你将学到什么？
发展史：摸索，初步探索，建立方法，百花齐放。
测序平台和数据
真菌组 18S/ITS
功能基因
代谢组
基因组
转录组
有时研究也会涉及宿主、微生物的基因表达研究。更多转录组、单细胞的文章可关注生信宝典公众号。
盘点主流软件。高级阶段应该是各种方法步骤的自由组合，甚至是根据需要设计、开发方法。
64, 33格式转换
特征表是上游大数据分析的终点，是里程碑式的成果，同时也是下游分析的起始。