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我猜你说的应该是16SrDNA测序
16SrDNA测序不是一种测序技术，只是通过对目标区域DNA测序，对微生物进行种属鉴定的鉴定方法.
16S中的S指的是沉降系数，在微生物中沉降系数为16S的rRNA，它是核糖体上的一个亚基。其对应的rDNA在具有很高的保守型，能够反应物种间的亲缘关系；长度在1.5Kb左右，非常方便测序，所以把16SrDNA作为一种可靠的微生物种属鉴定方式。
当然，后续的测序技术一般也是高通量测序。
高通量测序技术是一种测序技术，16S rRNA基因测序是一种测序策略，类似的策略还有基因组、宏基因组鸟枪法测序，转录组测序，宏转录组测序等，这些测序策略是通过高通量测序技术来实现的。
高通量测序技术的关键创新在于可逆终止PCR和荧光显微拍照的结合。详情如下：
16S rRNA基因也叫16S rDNA，16S rRNA基因测序是指通过PCR将微生物DNA中的16S rDNA扩增出来，由于测序读长限制一般只扩增1-2个区例如V3-V4、V4-V5区，扩增出来后通过高通量测序仪进行测序，从而获得序列信息，优点是成本低，缺点是无法获得功能基因，群落信息有限，目前优秀文章大都是宏基因组鸟枪法测序而不是16S rRNA。
距离上次《生信宝典》联合《宏基因组》组织的扩增子分析线下培训结束己经有三个多月了。为方便广大读者的学习，现在开始陆续分享上次培训的内部资料——理论课程课件。希望对想自学分析的朋友起到一定帮助作用。(2018年版)
举一个简单的例子，学过高中生物的人都知道，孟德尔发现遗传学基本规律是(基因分离定律、基因自由组合定律)以豌豆为材料，传统的数量可以数过来，也发容易发现规律。现代基因组时代，从万亿的数据中挖掘信息，借助当代计算机每秒上十亿次，以及上万亿次的超级计算机。
计算机是模拟人脑进行简单重复劳动的过程。数据存储于硬盘，读入内存用于CPU高速计算，结果再返回硬盘保存。服务器和台式机差不多，只是配置高一点，再就是多。
扩增子却是大数据时代中数据量最小的测序类型，一般配置高一点的笔记本和服务器可以搞定。价格从几千-几百万。研究所几百万，课题组10以内几十万，人少几万，个人初学几千就够用。
举个例子，你有一千份Excel表，主要工作是计算表格每行均值，再按结果降序排列，筛选出前3均值最高的候选。Excel中操作量与时间成正比的，编程批量操作分三个阶段：1. 手动操作几十份找规律；2. 停下工作编写程序并测试；3. 运行程序完成工作。（单位的文员最需要学编程，但他们会编程就叫数据工程师/科学家）
上文来自维基百科，我的翻译。建议阅读原文。下图是Natureprotocols杂志十年专题文章，回顾了这个领域的发展，近似的时间线展示开展相关领域微生物组研究时间。200年开始极端环境、植物、白蚁后肠、人类肠道、海洋、永久冻土、土壤沉积物
每张图代表的是相同的群体，然而不同的方法可以定义此群体可提供的不同信息。- a. 微生物群：采用16SrRNA研究方法鉴定此环境中微生物的种类。- b. 宏基因组：微生物群的基因和基因组，包括质粒、强调群体的遗传学潜能。- c. 微生物组：微生物群的基因和基因组，以及微生物群的产物与宿主环境。
人——HMP，2008年，1.15亿美元，2016年二期5亿刀。Rob Knight领衔的。环境——EMP同时还有环境微生物种JackGilbert领衔的。动物；植物
基于二代测序，可以较容易获得大量数据；蛋白组、代谢组数据获取和分析更复杂，通量也不高；三代成本高。宏病毒组要测DNA+RNA
16S rDNA或16S rRNA基因，我们研究的绝对不是16S rRNA，我们扩增的是DNA
截止171218日，QIIME9297次；Usearch 5981次；mothur 7869次，密西根大学(Universityof Michigan) 的Dr.Patrick Schloss领衔的团队开发的，其团队还开发有DOTUR(2005年定义OTUs和计算物种丰富度)和SONS(OTUs丰度比较)软件。
定量分析微生物生态；去复杂化、质控、OUT鉴定、物种分类、进化关系重建、多样性分析及可视化；它把这个领域打通了，整理了200多个软件和包，编写了150+脚本，几乎可以做本领域的任何分析。内容太多，学习成本太高，新用户无从选择。
2018年由QIIME2全面接档，由Python3编写。不是升级版，而是全新的分析流程，由1的作者继续开发。格式标准化，新手体验差，适合团队强制标准化分析。
商用版1485$，近1万；学术版885$，5000多。
Usearch，有代表的核心算法。UCHIME和UPARSE，引用6500+，加上usearch 6500，有1.3万次。QIIME和Muthur都推荐使用UPARSE聚类。
一周前才只有2年前usearch8的水平，用着没有usearch10方便；3天前刚更新，功能与usearch10更接近
看了5个回答，感觉有点奇怪。
题主的问题不是很明确。16sRNA，一般语境下会指代核糖体的16S RNA。
S表示沉降系数，有回答说得很清楚。编码16S RNA的基因叫16S rDNA。
16S RNA本身极难测，丰度不是特别高，而且还跟核糖体蛋白掺和在一起。所以一般是测对应的DNA，也就是16S rDNA。
而测16S rDNA不一定要用高通量测序，用27F和1492R扩增，然后构建载体，转大肠杆菌，挑克隆测一代，两端都测，中间拼起来，这也是可行的。
当然现在很多人用16S的1-2个高变区的引物扩增，然后上高通量测序，然后利用生物信息学的方法进行分析，这就和
的回答接上了。这个思路不一定要用1-2个高变区，用上述的27F和1492R扩增全长的9个高变区也可以。以上是关于16sRNA的内容。
高通量测序是一类测序技术的统称，目前一般指的是Illumina、华大智造、ThermoFisher、PacBio、Nanopore等的测序仪，本质上是大规模并行测序。有的测序仪测得长，有的测得短。但是都可以测16S。需要注意，测16S不是必须用高通量测序，一代的Sanger也是可以的。
16S rDNA测序：16S rDNA为原核生物核糖体小亚基rRNA的DNA编码序列，结构稳定，具有9个高可变区和10个保守区。高可变区具有良好的物种特异性，对若干高可变区进行测序，可以在一定分类水平上解析细菌或者古菌的群落结构多样性。
关于16s rDNA测序和高通量测序技术可以问下，他们很专业。
个人理解是16s被包含于高通量测序。高通量测序是一种技术，然后16s是一种专门的方法是用于测细菌，18s测真菌。
高通量测序是个统称吧，就是测具体的碱基对技术。16s是一条片段上具有特异性的基因，所以它能反映出细菌物种。对应的18s是特异的真菌上的片段，也能反映出真菌物种。
又是检验员小纳发愁的一天。科里给了新课题研究传染病微生物的监测，实时监测不同传染病的疫情变化趋势。他正愁用什么方法展开研究，识别和分析微生物的组成。
在查找相关文献的时候小纳发现，不少人选用16S rRNA测序鉴定细菌并展开微生物多样性研究，他也决定效仿并联系了几家测序公司，不过测序公司又向他推荐宏基组测序、全基因组测序。测序公司的一顿输出，给小纳整的一时很懵逼。
知其然应知其所以然，单就细菌鉴定和研究微生物的多样性而言，16s rRNA测序确实是很好的选择。原因如下几点：
- 16s rRNA是核糖体RNA的一部分，参与蛋白质合成，具有高度保守性和变异性；将测序结果与数据库比对，可精确地识别细菌的存在（微生物的种类）。
- 利用生物信息学工具，对大量的16S rRNA序列进行处理、聚类和比对，可得出微生物多样性和丰度的信息。
- 16s rRNA测序不需要那么多经费，市面上16s rRNA测序价格一般在300元/个样本左右，与其他技术相比（比如全基因组测序）更为经济。
为什么测序公司会推荐宏基组测序或全基因组测序？
为了搞明白这事儿，小纳查了一堆资料：
- 16s rRNA测序：仅检测样本中16s rRNA这段序列信息。
- 宏基组测序：是对样本中的所有微生物基因组进行测序。
- 全基因组测序：需提取纯化的单个生物体的DNA样本。
总体上来说，这几种方法都支持细菌鉴定和微生物多样性研究；宏基组测序和全基因组测序都包含16s rRNA测序的结果，而提供更丰富的信息，因此测序公司会推荐。
也可看出16s rRNA测序是细菌鉴定和微生物多样性研究基础，但具体如何选择测序方案需要根据研究的问题和目标来判断。
相较16s rRNA测序，宏基因组测序提供包括功能基因、代谢途径等信息，能够更全面地了解微生物的功能和生态角色。全基因组测序提供包括所有基因、非编码RNA、重复序列等信息，更适用于了解个体或物种的基因组结构、功能、遗传变异等方面。
如上所述，16s rRNA测序是细菌鉴定和微生物多样性研究最具性价比的助手——在经济成本低的同时能有效地满足需求。
结合自己课题方向和经费，小纳最后选择了【纳全生物】的16s rRNA测序服务。
不过，看到数据报告模板的小纳，又蒙了？OUT分析、Alpha分析这专业词又是什么？
关注【纳全生物】，且待小纳研究一番！下期带你解读16s rRNA测序报告。
单细胞测序是一种基于高通量测序技术对单个细胞进行测序的方法，可以揭示细胞的基因表达谱和表观遗传学特征，从而揭示细胞之间的差异和功能差异。目前，最流行的单细胞测序技术是基于微流控技术的Smart-seq和基于高通量测序技术的10x Genomics单细胞测序技术。这两种技术在原理、技术和应用方面存在一些区别，本文将对它们进行比较和分析。
一、原理
Smart-seq是基于微流控技术的单细胞测序技术，该技术利用微流控技术将细胞悬液通过微孔过滤器，在单细胞水平上进行捕获、扩增和建库。该技术的基本原理是利用模板转换技术，将RNA转录成cDNA，然后利用高通量测序技术进行测序。该技术的优点是可以一次性处理大量的细胞，建库周期短，同时捕获效率高，能够获得高质量的测序结果。但是，该技术的缺点是需要对RNA进行转录，因此会引入一些误差。
10x Genomics单细胞测序技术是基于高通量测序技术的单细胞测序技术，该技术利用高通量测序技术对单个细胞进行测序。该技术的基本原理是利用高通量测序技术对单个细胞进行测序，然后对测序数据进行分析。该技术的优点是可以一次性处理大量的细胞，同时可以获得高质量的测序结果。但是，该技术的缺点是需要对单个细胞进行测序，因此会引入一些误差。
二、技术
Smart-seq是基于微流控技术的单细胞测序技术，该技术需要将细胞悬液通过微孔过滤器，在单细胞水平上进行捕获、扩增和建库。该技术的主要技术包括模板转换技术、单细胞捕获技术和建库技术。
模板转换技术是Smart-seq技术的核心技术，该技术将RNA转录成cDNA，并利用高通量测序技术进行测序。模板转换技术需要将RNA进行反转录，并使用反转录酶将RNA反转录成cDNA。然后，使用逆转录酶将cDNA反转录成RNA，并使用逆转录酶将RNA反转录成cDNA。最后，将cDNA与模板结合，并使用高通量测序技术进行测序。
单细胞捕获技术是Smart-seq技术的另一个核心技术，该技术需要将细胞悬液通过微孔过滤器，在单细胞水平上进行捕获、扩增和建库。该技术的主要技术包括微孔过滤器的设计、微孔过滤器的制造和单细胞捕获技术的实现。
微孔过滤器的设计需要考虑到细胞的大小和形状，以及捕获效率和建库效率。微孔过滤器的制造需要考虑到微孔的大小和形状，以及微孔的数量和排列方式。单细胞捕获技术的实现需要考虑到微孔过滤器的设计和微孔过滤器的制造，以及细胞悬液的流动和细胞的捕捉。
建库技术是Smart-seq技术的另一个核心技术，该技术需要将捕获的单细胞进行扩增和建库。该技术的主要技术包括单细胞扩增技术和建库技术。
单细胞扩增技术需要将捕获的单细胞进行扩增，以获得足够的DNA用于高通量测序。单细胞扩增技术需要考虑到扩增效率、扩增时间和扩增条件等因素。建库技术需要将扩增的DNA进行建库，以获得高质量的测序结果。建库技术需要考虑到DNA的质量、建库效率和建库时间等因素。
三、应用
Smart-seq技术主要应用于研究细胞的基因表达谱和表观遗传学特征，以及研究细胞的异质性和功能差异。该技术可以用于研究不同细胞类型之间的差异，以及研究细胞在不同条件下的基因表达谱和表观遗传学特征。Smart-seq技术还可以用于研究细胞在不同发育阶段的基因表达谱和表观遗传学特征，以及研究细胞在不同疾病状态下的基因表达谱和表观遗传学特征。
10x Genomics单细胞测序技术主要应用于研究细胞的基因表达谱和表观遗传学特征，以及研究细胞的异质性和功能差异。该技术可以用于研究不同细胞类型之间的差异，以及研究细胞在不同条件下的基因表达谱和表观遗传学特征。10x Genomics单细胞测序技术还可以用于研究细胞在不同发育阶段的基因表达谱和表观遗传学特征，以及研究细胞在不同疾病状态下的基因表达谱和表观遗传学特征。
四、优缺点
Smart-seq技术的优点是可以一次性处理大量的细胞，建库周期短，同时捕获效率高，能够获得高质量的测序结果。该技术的缺点是需要对RNA进行转录，因此会引入一些误差。
10x Genomics单细胞测序技术的优点是可以一次性处理大量的细胞，同时可以获得高质量的测序结果。该技术的缺点是需要对单个细胞进行测序，因此会引入一些误差。
五、总结
Smart-seq技术和10x Genomics单细胞测序技术都是基于高通量测序技术的单细胞测序技术，它们都可以用于研究细胞的基因表达谱和表观遗传学特征，以及研究细胞的异质性和功能差异。但是，它们的原理、技术和应用存在一些区别。Smart-seq技术需要对RNA进行转录，因此会引入一些误差；10x Genomics单细胞测序技术需要对单个细胞进行测序，因此会引入一些误差。在实际应用中，需要根据具体的研究需求选择合适的技术。
