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只做宏基因组太单调？为什么不试试宏基因组Binning呢？一次测序，“宏基因组”+“Binning”两种分析，微生太帮您一站式处理宏基因组难题。现在，微生太免费向所有人分享Binning的整套分析流程，包含：生信分析代码和R语言绘图代码。我们一共设计了7个课时，每周一次，课表如下。
图1
对Binning分析、R语言绘图感兴趣的朋友千万别错过。错过也没关系，每次课程不仅有回放，还有技术贴带您回顾课程内容。
下面我们一起来回顾第一节课的主体内容吧。
一，What：什么是Binning？
1.1 Binning释义
宏基因组分箱（Binning）是将宏基因组测序得到的混合了不同微生物的序列reads或序列组装得到的contigs或scaffolds按物种分开归类的过程。这些分开归类的序列被称为宏基因组组装基因组（metagenome-assembledgenomes，MAGs)。
1.2 Binning图解
图2
说明：
菌群核酸经DNA提取，建库，测序后变成混合的短序列/reads。利用碱基互补配对的原理，将reads组装成更长的contigs。接着用Binning的算法可以把相同来源的contigs打包到一起。最后用可视化方法绘制基因组草图。
二，Why & When：为何做Binning？
2.1 比较：宏基因组分析VS Binning分析
图3
说明：
二者都是基于菌群样品的二代测序数据分析，都能进行物种、功能注释，统计学分析。宏基因组依赖数据库，适合常见样品的分析，适用于基于已知（数据库）寻找与感兴趣指标有关的细菌和功能基因。Binning常用于分析罕见样品中未知且有特殊用途的细菌，是一种更有意义、难度更大的探索性研究。
2.2 Binning的优势
图4
2.3 Binning高分文献
图5
说明：
早在2011年Science就刊出了一篇利用牛瘤胃样品进行宏基因组Binning的文章。近几年，随着宏基因组的兴起，把Binning分析用到研究中的案例也越来越多。仅2019年就多篇高分文献发表。
2.4 Binning文献举例
图6
图7
2.5 Binning/分箱：微生态文献解读
图8
图9
三，How：如何做Binning？
3.1 微生太公司Binning标准分析流程
图10
3.2 Binning原理
图11
说明：
通过计算分析contigs的四核苷酸频率能有效区分不同物种来源的序列，再结合丰度变化模式区分近亲物种使Binning更加准确。
3.3 Binning工具
图12
说明：
2015年的Metabat最受欢迎，2019年又出Metabat2。
3.4 Metabat2引用
图13
说明：
2019年多篇高分文献引用刚发表的Metabat2。
3.5 Metabat2比拼
图14
说明：
从Bin数量、完成度、Bin纯度、精确度、效率上来看，Metabat2表现都十分出色。
四，Bining报告展示
Binning报告为网页版，篇幅较大，且包含大量的附件。对我们的Binning分析感兴趣的老师同学可以通过联系微生太免费获取。
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