利用mothur进行otu划分

一代测序otu划分，三百四十多个样品，有谁知道详细的步骤吗？（我什么都不懂）包括前期数据的准备，紧急……

引用new bing部分指引作答：
mothur是一个广泛用于微生物组学分析的软件工具包，其中包含了OTU聚类、多样性分析、分类学注释等多个分析功能。以下是利用mothur进行OTU划分的详细步骤：

1 准备数据
将测序结果的fastq文件转化为fasta格式，并去除低质量序列、引物序列、接头序列等，并合并成一个总的fasta文件。

2 去除嵌合体序列
利用mothur的unique.seqs命令去除相同序列，然后使用pre.cluster命令将具有不同序列但存在一定误差的序列合并成一个单一序列，这样可以去除大部分PCR嵌合体产生的错误序列。
3 序列质量控制
利用mothur的screen.seqs命令去除长度不足、含有低质量碱基的序列，并去除有误差的序列。
4 序列比对
利用mothur的align.seqs命令将所有序列比对到同一模板序列上，一般选择SILVA数据库的16S rRNA参考序列作为模板。

5 利用mothur进行OTU聚类
利用mothur的pre.cluster命令对序列进行聚类，一般选择97%相似度作为OTU定义的标准。

6 去除单序列OTU和低丰度OTU
利用mothur的remove.rare命令去除低丰度OTU，一般将丰度阈值设为0.005%。同时，去除只含有一个序列的OTU。
7 OTU注释
利用mothur的classify.seqs命令将OTU序列注释为对应的细菌分类。

8 OTU多样性分析
利用mothur的summary.single命令对每个样品的OTU进行多样性分析，包括物种丰度分布、稀有物种分析、Alpha多样性指数、Beta多样性分析等。

以上是利用mothur进行OTU划分的详细步骤，但是每个步骤的具体参数设置可能需要根据数据质量、样品特性等情况进行调整。建议先了解mothur的文档和使用方法，然后再进行OTU划分分析。

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
mothur是一个强大的OTU分析工具，它可以帮助我们从原始的高通量测序数据中进行OTU聚类，生成OTU表。下面是简单的步骤：

  1. 安装mothur：可以在http://www.mothur.org/wiki/Download_mothur 下载对应平台的安装包，安装完成后打开终端（Mac或者Linux系统）或者命令行窗口（Windows系统）。

  2. 将测序数据转换为mothur可处理的格式，常见的格式包括fasta格式和fastq格式。可以使用mothur的make.file命令将文件转换为mothur可识别的文件格式：

mothur "#make.file(inputdir=/path/to/files, type=fastq, outputdir=/path/to/outputfolder)"

其中inputdir为原始数据存放的目录，type为数据格式（这里是fastq格式），outputdir为输出文件的存放目录。

  1. 运行mothur预处理数据，建议使用trim.seqs命令对测序数据进行去噪、去低质量碱基、截断等处理。示例代码：
mothur "#trim.seqs(fasta=/path/to/fastafile, qfile=/path/to/qualityfile, qwindowsize=50, qwindowaverage=30, maxambig=0, maxhomop=8, minlength=250, maxlength=450)"

其中fastafile和qualityfile是前一步中生成的fasta格式和质量控制文件。上述代码中，去噪时设置了最大模糊碱基数为0，最大同源碱基数为8，截断时设置最小长度为250，最大长度为450。

  1. 运行mothur进行OTU聚类，可使用dist.seqs和cluster命令将reads聚类到OTUs。示例代码：
mothur "#dist.seqs(fasta=/path/to/fastafile, cutoff=0.03)"
mothur "#cluster(column=/path/to/fastafile.dist, method=furthest)"

上述代码中，cutoff为聚类的距离阀值（这里是0.03），method为聚类方法（这里是furthest）。

聚类完成后，可以使用make.shared和classify.otu命令进行后续分析，生成OTU表和物种注释。示例代码：

mothur "#make.shared(list=/path/to/fastafile.fn.list, label=0.03)"
mothur "#classify.otu(list=/path/to/fastafile.fn.list, taxonomy=/path/to/taxonomyfile, label=0.03)"

上述代码中，list为OTU信息文件，taxonomyfile为物种注释文件，label为聚类的距离阀值。

以上是简单的步骤和示例代码，但是具体操作还需要根据实际的数据和分析目的进行调整和优化。在分析之前，建议先了解一些基本的生物信息学知识，并参考mothur官方文档和相关的研究论文。
如果我的回答解

最简单直接粗暴的Mothur分析OTU教程

可以借鉴下
https://blog.csdn.net/jirunjia/article/details/107022921