taxonomic_profiling_workflow 设计用于通过一系列生物信息学工具处理成对的宏基因组测序数据进行物种分类的分析流程，包括 KneadData、Kraken2、Krona 和 QIIME2。该流程包括以下主要步骤：
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使用 KneadData 进行质量控制：
- 使用 KneadData 对输入的成对读段进行处理，以去除污染物并进行质量过滤。KneadData 尤其适用于人类微生物组研究，因为它可以去除宿主 DNA 序列。
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使用 Kraken2 进行分类学分类：
- 对经过质量控制的读段使用 Kraken2 进行分类。Kraken2 是一种高度精确且快速的工具，用于将宏基因组序列分配到分类学标签。Kraken2 输出详细报告和汇总的 TSV 文件。
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合并 Kraken2 输出：
- 合并 Kraken2 输出文件，生成包含所有样本的分类学分类结果的整合 TSV 文件。
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生成 BIOM 文件：
- 从 Kraken2 报告中生成一个兼容 QIIME2 的 BIOM 文件，以用于下游分析。
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Krona 可视化：
- 使用 Krona 创建每个样本分类组成的交互式 HTML 可视化文件。
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QIIME2 分析：
- 将 BIOM 文件和分类学数据导入 QIIME2 进行进一步分析。这包括特征表过滤、分类学导入和各种多样性分析。
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使用 KneadData 进行数据预处理
- 输入：双端 FASTQ 文件
- 输出：清洗后的 FASTQ 文件
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使用 Kraken2 进行分类学分类
- 输入：来自 KneadData 的清洗后 FASTQ 文件
- 输出：Kraken2 报告和 TSV 文件
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BIOM 文件生成
- 输入：Kraken2 报告
- 输出：BIOM 文件
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Krona 可视化
- 输入：Kraken2 报告
- 输出：交互式 分类可视化HTML
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QIIME2 分析
- 导入特征表和分类学
- 过滤低丰度和罕见特征
- 稀疏化特征表
- 为成分数据分析添加伪计数
- 计算 alpha 和 beta 多样性
- 执行主坐标分析（PCoA）
- 特征丰度的热图
- alpha 多样性分析的箱线图
- 双端 FASTQ 文件
- KneadData 数据库文件
- Kraken2 数据库文件
- QIIME2 样本元数据文件
该流程生成各种输出，包括：
- 来自 KneadData 的清洗后 FASTQ 文件
- Kraken2 分类报告
- BIOM 文件
- Krona 可视化 HTML 文件
- QIIME2 结果（.qza 文件），用于特征表、多样性指标和 PCoA 结果
此流程依赖于以下工具：
- KneadData (v0.12.0)
- Kraken2 (v2.1.3)
- Kraken-biom (v1.0.0)
- Krona (v2.8.1)
- QIIME2 (2024.5)
该流程允许自定义各种参数，包括：
- KneadData 和 Kraken2 的线程数
- Kraken2 的置信度阈值
- Kraken2 的最小碱基质量和命中组
- QIIME2 中特征过滤的最小频率和样本存在
要自定义这些参数，请修改输入 JSON 文件中的相应值。