QIIME 2教程. 01简介和安装Introduction Install(2021.2)
寫在前面
QIIME是微生物組領域最廣泛使用的分析流程，10年來引用20000+次，2019年Nature雜志評為近70年來人體菌群研究的25個里程碑事件——里程碑16：生物信息學工具助力菌群測序數據分。為滿足當前大數據、可重復分析的需求，北亞利桑那大學Gregory Caporaso教授于2016年起從頭開發了QIIME 2，并獲得了來自全世界79家單位的112名同行參與，于2018年全面接檔QIIME，文章于2019年8月刊正式發表于世界頂級雜志Nature Biotechnology：QIIME 2可重復、交互和擴展的微生物組數據分析平臺
宏基因組團隊于2017年6月加入了項目的測試、教程編寫及文章投稿全過程，主要負責中文文檔的翻譯和傳播。
2017年9月完成了QIIME 2 2017.6版本9節約5萬字用戶文檔的全面翻譯和測試工作。發表后受到了大家的歡迎，在公眾號、CSDN和官方論壇閱讀均閱讀過萬次。
2019年1月完成了QIIME 2 2018.11版本18節約10萬字用戶文檔的全面翻譯和測試工作。
2019年8月文章于Nature Biotechnology正式發表，宏基因組公眾號將陸續更新最新2019.7的中文用戶文檔和配套的視頻教程，共22節，十余萬字。助力同行快速上手QIIME 2的使用，輕松分析大數據。
2020年3-5月完成了QIIME 2 2020.2版本32節約12萬字用戶文檔的全面翻譯和測試工作。
2021年3月， QIIME 2已經被引用近2000次 。最近推出了最新的QIIME 2 2021.2版本，中文教程也將同步更新。
近一年來，QIIME 2新增了較多功能，如vsearch、時間序列分析、宏基因組和代謝組等眾多新插件的加入，預計將來還有宏轉錄組、宏蛋白組等功能開放，使QIIME 2發現成為多組學分析平臺。
QIIME 2文章于2019年7月24日在線發表，于8月2號正式發表于《自然生物技術》，現全面更新2021.2版本官方用戶文檔中文版，將在宏基因組公眾號首發，官方論壇、Github、CSDN和科學網同步更新。
QIIME 2的優勢
易安裝：曾經QIIME的安裝讓無數生信人競折腰，QIIME 2采用Conda軟件包管理器，沒有管理員權限也可以輕松安裝；同時發布了Docker鏡像、VirtualBox虛擬機等下載即可運行；
使用方式多樣：支持命令行模式(q2cli)，也支持圖型用戶界面q2studio；還有Python用戶喜歡的Artifact API(類似IPython notebook)；不安裝軟件也可以在網頁中查看和交互探索數據結果圖表；
分析可重復：全新定義了文件系統，即包括分析數據、也包括分析過程和結果，每一步的結果均可追溯分析過程，方便檢查和重復；
可視化增強：QIIME后發制人，引用量超越早它一年發表的mothur，就是其可視化方面的優勢，現可視化結果更加多樣、美觀，采用全新可交互式圖形系統，探索數據更方便；
方便合作：項目很少一個人可以完成，多人多地結果圖表方便共享，適合當下科研多人合作的需求；
可擴展：QIIME 2不再是一個軟件，更是一個平臺，支持自定義功能并定制分析流程；高手可以自己寫插件，加入QIIME2的流程中了；
社區優勢：目前已經有100多位作者參與本項目，有新功能想要增強QIIME 2的小伙伴，趕快行動為QIIME 2添磚加瓦吧！
中文教程支持：在宏基因組公眾號、QIIME 2官方論壇、CSDN和科學網會更新中文教程，而且配有視頻講解，還有QIIME 2專題微信群(掃碼文末添加主編好友，務必備注“姓名-單位-研究方向-職務/年級-QIIME2”方可入群)。
QIIME 2用戶文檔(版本:2021.2)
https://docs.qiime2.org/2021.2/
正文共：8575 字 1 圖 2 視頻
預計閱讀時間： 20 分鐘，視頻 21 + 27 分鐘
更新時間：2021年3月14日
視頻：QIIME 2用戶文檔01.1 簡介
https://v.qq.com/x/page/r0910dnzmof.html
視頻有廣告，清晰度不夠高嗎？后臺回復“qiime2”獲得1080p視頻、測試數據下載鏈接。
入門指南
Getting started
https://docs.qiime2.org/2021.2/getting-started/
微生物組（目前以擴增子16S為主）分析是一個即復雜又成熟的領域。復雜是指它的分析種類、方法、步驟特別多，初學者會感到壓迫感，但只要肯花幾天時間還是可以輕松上手的，再經過幾個月的練習和實踐，很快很成為領域內的技術小達人，相對于國內5-8年的碩博生涯，如果課題涉及擴增子分析，還是值得投入時間學習，花上2周時間系統學習本教程。如果你只是課題小部分涉及擴增子分析，可學習即將推出的簡明教程，6千余字半天即可完成。
本指南將幫助你學習必備的知識，來完成理解、安裝和使用QIIME 2，并實現分析你自己的微生物組數據。
下面是學習的順序：
先熟悉QIIME2的核心概念；
安裝QIIME2；
通篇跟著QIIME2教程完成微生物組分析。推薦先學習概述(grand overview)和人體微生物組(Moving Pictures)的教程，接下來再學習糞菌移植(FMT study)和沙漠土壤(Atacama Desert soils)分析教程。
最后可以嘗試不同的工作界面，QIIME 2運行多種用戶界面，之前你使用的是q2cli的命令行模型。可以查看interfaces文檔了解不同的工作界面。例如，喜歡使用圖型界面的用戶，可以使用QIIME2 Studio；喜歡Python3 Jupyter Notebook的用戶可選Artifact API界面。
什么是QIIME 2？
What is QIIME 2?
https://docs.qiime2.org/2021.2/about/
QIIME 2是一款強大、可擴展和去中心化的微生物組分析平臺，強調數據分析透明。QIIME 2可以使研究者從原始DNA序列開始分析，直接獲取出版級的統計和圖片結果。
主要特點：
整合分析流程、自動化追蹤數據來源
語義類型系統，自動識別輸入文件類型
插件系統可擴展微生物分析功能種類
支持多種用戶界面，如API、命令行、圖形界面
QIIME 2是對QIIME 1完全重新設計并重寫的微生物組分析流程。QIIME 2保留了QIIME 1強大和廣泛使用的優點，同時改進了其眾多不足之處。
QIIME 2當前支持從頭到尾的完整微生物組分析流程。通常QIIME 2插件功能，不斷有新功能可用。可以在可用插件列表中查找當前可用的插件。在未來可用插件頁列出了正在開發的插件。
核心概念
Core concepts
https://docs.qiime2.org/2021.2/concepts/
基本概念的學習信息量較大，有基礎的同行可直接跳過本章，進行下面的軟件安裝和接下來的數據分析。學習中有疑問和不懂的詞，請返回本章掃清新詞和概念的障礙。
想要深入理解QIIME2的分析過程，QIIME定義的核心概念需要了解一下。
數據文件: QIIME 2對象/文件格式
Data files: QIIME 2 artifacts
詳者注：QIIME2為了使分析流程標準化，分析過程可重復，制定了統一的分析過程文件格式.qza；qza文件類似于一個封閉的文件格式(本質上是個標準格式的壓縮包)，里面包括原始數據、分析的過程和結果；這樣保證了文件格式的標準，同時可以追溯每一步的分析，以及圖表的繪制參數。這一方案為實現可重復分析提供了基礎。比如文章投稿，同時提供分析過程的文件，方便同行學習、重復結果分析以及結果的再利用。
由QIIME 2產生的數據類型，叫QIIME 2對象(artifacts)，通常包括數據和元數據/樣本信息(metadata)。元數據描述數據，包括類型、格式和它如何產生。典型的擴展名為.qza。
QIIME 2采用對象代替原始數據文件(如fasta文件)，因此分析者必須導入數據來創建QIIME 2對象。雖然典型的分析是從原始數據開始導入QIIME 2，但你可以在分析的任何步驟導入數據為對象。QIIME 2也有工具可以從QIIME2文件中導出數據，詳見導出(importing)章節。
使用QIIME2對象代替簡單的數據，可以自動追蹤文件類型、格式和分析過程。使用QIIME 2文件，研究者可以專注于分析，而無需考慮過程中的各種數據類型。
QIIME2對象可以查看之前的分析過程，每步使用的輸入數據。這種自動化、整合和去中心化的數據追溯，可以使研究者保存QIIME2跟蹤、發送給合作者、準確知道它的分析步驟。這樣使分析過程可重復，可學習，也可以產生在方法中使用的文本和圖表。追溯支持和鼓勵使用適合的屬性產生QIIME2對象(如FastTree構建系統發生樹).
注意：我們已經注意到使用artifact(對象)一詞可能產生混淆，因為生物學家通常理解的意思為實驗偏差的來源。我們這里artifact的意思是指被多步處理的對象，有點像考古學中的文物。在我們的文檔和其它教程中，我們要清楚這里說明的QIIME2對象(artifact)的含義。
數據文件：可視化
Data files: visualizations
QIIME2生成的圖表結果對象或文件類型，以.qzv為擴展名，末尾的v代表visual；它同qza文件類似，包括分析方法和結果，方便追溯圖表是如何產生的；唯一與qza不同的，它是分析的終點，即結果的呈現，不會在流程中繼續分析。可視化的結果包括統計結果表格、交互式圖像、靜態圖片及其它組合的可視化呈現。這類文件可以使用QIIME2 qiime tools view命令查看。
提示：不安裝QIIME2程序也可在線 https://view.qiime2.org/ 導入文件并顯示結果圖表，同時可查看數據分析過程；這將方便與不使用QIIME 2的合作者分享結果。
語義類型
Semantic types
QIIME2每步分析中產生的qza文件，都有相應的語義類型，以便程序識別和分析。例如，分析期望的輸入是距離矩陣，QIIME2可以決定那個文件擁有距離矩陣的語言類型，以防上不合理的輸入文件進行分析(如一個QIIME2對象代表的是系統發生樹)。
語言義型了也幫助用戶避免引入不合理的分析過程。例如，一個特征表(feature table)包括有、無的數據(1代表OTU觀察到至少1次，0代表沒有)。然而，當它作為輸入計算有權重的UniFrac時可成功運算，但結果無意義。
了解分析各步的結果，才能對分析有更深入和全面的認識。語義類型頁查看所有支持的語義類型
插件
Plugins
QIIME2中的用戶的某個特定功能即為插件，你可以安裝并完成分析，比如拆分樣品的q2-demux插件、Alpha-或beta-多樣性分析的q2-diversity插件等。
插件是軟件包，每個人都可以開發。QIIME 2團隊已經開完了一套完整的微生物組分析流程，也鼓勵第三方工具作為插件來提供額外的分析功能。QIIME 2社區建立了標準化分析插件的開發說明，其他用戶按其標準開發的特定分析，并可與團隊聯系發布，并整合入分析平臺。這種去中心化的方法，可以使最新的技術、方法快速部署于QIIME 2平臺中，方便QIIME 2用戶使用。插件也允許用戶為某種特定需求選擇、自定義分析流程。
檢查可用插件頁面，查看當前可用的插件。查看未來插件頁，查看正開發的功能。
方法和可視化工具
Methods and visualizers
QIIME 2插件定義的用于進行分析的方法和可視化工具類型。
方法是對QIIME2定義的輸入對象進行操作的過程，包括命令和參數，并產生1個或多個標準格式的輸出。這一結果可以后續分析或可視化，產生中間或末端的輸出。例如rarefy方法，輸入文件為q2-feature-table插件產生的特征表，輸出文件為樣本深度一致的特征表。它可以作為輸入文件，用于alpha多樣性分析中的q2-diversity方法。輸入和輸出均為qza文件；
可視化工具定義了標準輸入，包括QIIME 2對象和參數的組合，產生統計表格或可視化圖形，方便用戶解讀，輸入為qza格式，輸出為qzv，文件不僅包括結果，還包括處理的分析命令和參數，方便重復和檢查分析過程是否準確。可視化的結果文件qzv是分析的終點，不可以進一步分析。
安裝QIIME 2
Installing QIIME 2
https://docs.qiime2.org/2021.2/install/
有多種安裝方法，有Linux服務器的伙伴推薦使用Conda安裝，如果還存在兼容性問題可嘗試Docker安裝解決，想在windows筆記本上體驗的朋友可使用Virtualbox虛擬機安裝并學習。其它情況根據自己的環境選擇以下方法其一即可。
視頻：QIIME 2用戶文檔01.2 安裝
https://v.qq.com/x/page/v0910kbk3o0.html
視頻有廣告，清晰度不夠高嗎？后臺回復“qiime2”獲得1080p視頻、測試數據下載鏈接。
原生安裝QIIME 2
Natively installing QIIME 2
https://docs.qiime2.org/2021.2/install/native/
下面的教程將介紹如何安裝 QIIME 2 Core 2021.2 distribution
注意：QIIME 2當前不能在Windows環境下運行，我們建議使用QIIME 2 virtual machines虛擬機方式運行（譯者注：虛擬機效率較低，一般無法運行大數據，只建議學習、開展100樣品以內小數據分析體驗）。
Miniconda軟件包管理器安裝(需要有Linux服務器，但無需管理員權限)提供的conda命令，可以快速安裝QIIME 2程序和相關插件。
本人測試采用Miniconda2安裝QIIME 2 2019.7于18.04.3 LTS(64-bit)，當然，你也可以是其它的Linux發行版如CentOS 7，或macOS 64-bit也可。
安裝Miniconda
Install Miniconda
miniconda官網：https://conda.io/miniconda.html
有conda的請跳過安裝Miniconda段落，更多conda的使用經驗請閱讀
《Nature Method：Bioconda解決生物軟件安裝的煩惱》
下載并安裝MiniConda2
# 下載最新版miniconda2 wget -c https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh # 運行安裝程序 bash Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh # 刪除安裝程序，下次你會下載新版 rm Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh按安裝過程中按提示操作：
Please, press ENTER to continue，按回車鍵查看許可協議，再按空格鍵翻頁完成全文閱讀；
Do you accept the license terms? [yes|no]，是否同意許可協議，輸入yes同意許可；
提示默認安裝目錄為你的家目錄下~/miniconda2目錄，可手動輸入一個你指定的安裝目錄，推薦按回車確認使用此目錄；
Do you wish the installer to initialize Miniconda2 by running conda init? [yes|no]，提示是否默認啟動conda環境，這里輸入yes并回車。
注：安裝成功，并提示如果想關閉自啟動conda base環境，可以使用conda config --set auto_activate_base false關閉。
如果你下面運行安裝沒有權限，請運行 export PATH="~/miniconda2/bin:$PATH" 手動添加新安裝的miniconda2至環境變量，或嘗試source ~/.bashrc更新環境變量
注：安裝結束時提示是否添加至你的環境變量~/.bashrc，我選一般選no。因為選yes可直接將conda環境加入環境變量的最高優先級，使用方便，但conda里的環境如 Python變為默認環境，破壞你之前依賴Python的軟件環境。而選no不添加保證之前軟件安裝環境不變，但運行conda及相關程序時，需要運行一條命令臨時添加~/miniconda2/bin目錄至環境變量，或使用絕對路徑執行相關程序 。
以后想要使用conda，需要運行如下命令將conda臨時添加環境變量
export PATH="~/miniconda2/bin:$PATH"
但如果是新環境，或要經常使用QIIME 2，推薦使用默認的添加環境變量更方便。你剛才同意添加環境變量，完成后關閉當前終端，新打開一個終端繼續操作才能生效。如果你系統已經有很多程序，添加conda至環境變量可能引起之前軟件的依賴關系被破壞。
(可選)添加常用軟件下載頻道，以及國內鏡像加速下載。
升級conda為最新版：新版的bug最少，碰到問題的機率也小。
注：軟件安裝時會提示是否安裝時，點y，再回車可完成安裝。也可像上面代碼加-y參數直接確定，無提示。
conda安裝時，有時在Collecting package metadata、和Solving environment等步驟需要等待較長時間，如幾分鐘至幾十分鐘，請耐心，一般還是會比手動安裝軟件要節約更多時間。
關于Conda的安裝和使用，教程詳見下文：
Nature Method：Bioconda解決生物軟件安裝的煩惱
conda環境安裝QIIME 2
Install QIIME 2 within a conda environment
有macOS和Linux(64-bit)兩種系統可選，這里以Linux (64-bit)為例
mkdir -p 2021.2 && cd 2021.2 # 下載軟件安裝列表，官方源不容易下載 # wget -c https://data.qiime2.org/distro/core/qiime2-2021.2-py36-linux-conda.yml # 只有6k，但數據來源于github，有時無法下載，可以從我的github或后臺回復“qiime2”獲取備份鏈接， # 或訪問 http://210.75.224.110/github/QIIME2ChineseManual/2021.2/qiime2-2021.2-py36-linux-conda.yml 下載 wget -c http://210.75.224.110/github/QIIME2ChineseManual/2021.2/qiime2-2021.2-py36-linux-conda.yml # 創建虛擬環境并安裝qiime2，防止影響其它己安裝軟件 # 我用時13m，供參考，主要由網速決定 time conda env create -n qiime2-2021.2 --file qiime2-2021.2-py36-linux-conda.yml # 刪除軟件列表 # rm qiime2-2021.2-py36-linux-conda.ymlMac軟件清單下載，及備用鏈接，詳細參閱官網
# 官方下載鏈接 wget https://data.qiime2.org/distro/core/qiime2-2021.2-py36-osx-conda.yml # 備用下載鏈接 wget -c http://210.75.224.110/github/QIIME2ChineseManual/2021.2/qiime2-2021.2-py36-osx-conda.yml # 安裝qiime2 conda env create -n qiime2-2021.2 --file qiime2-2021.2-py36-osx-conda.yml從yml的軟件列表文件中可以得知，QIIME 2依賴的軟件多達336個。
下載安裝所有依賴關系，時間主要由網速決定，我第一次安裝1個多小時還中斷了。再重試是可以繼續末完成的任務，很快就成功了。如果添加有國內的鏡像，半小時內可以搞定，詳細上文conda配置文章，本次33m搞定。
注：如果 https://data.qiime2.org/distro/core/qiime2-2021.2-py36-linux-conda.yml 下載失敗，可手動下載此鏈接，并上傳到服務器。或在后臺回復“qiime2”獲取鏈接。或訪問備用鏈接：http://210.75.224.110/github/QIIME2ChineseManual/2021.2/qiime2-2021.2-py36-linux-conda.yml
QIIME 2環境的啟動
Activate the conda environment
下面我們進入虛擬環境，
如果想不起來你建議的虛擬環境名稱，用如下命令查看：
conda info --envs
激活工作環境，需要幾十秒，命令如下：
conda activate qiime2-2021.2
測試安裝是否成功
Test your installation
檢查是否安裝成功，彈出程序幫助即成功
qiime --help
QIIME 2運行成功，顯示如下幫助信息：
Usage: qiime [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...QIIME 2 command-line interface (q2cli) ...... Commands:info Display information about current deployment. ......關閉工作環境
conda deactivate
不用QIIME 2時關閉環境，不然你其它程序可能找不到或運行可能會出錯
軟件升級
How do I update to the newest version of QIIME 2?
QIIME 2雖然經常更新，但每個版本獨立，不支持升級。如果有新版本可用，可按照說明安裝至另一個新的conda環境中，互不干擾，只是環境名稱不同，以版本號區分。
刪除舊版本的QIIME 2
比如我還有之前安裝的QIIME 2 2020.8
刪除的方法是：conda env remove -n qiime2-2020.8
可以瞬間刪除你這么久安裝的環境。
虛擬機安裝
Installing QIIME 2 using Virtual Machines
https://docs.qiime2.org/2021.2/install/virtual/
虛擬機安裝有三種可選方法，分別為VirtualBox，Amazon云服務，和Docker。目前只推薦上面提的conda方式安裝，可以滿足絕大多數用戶需求。如虛擬機安裝仍有需求較多，如留言超過10條，我們將會考慮更新虛擬機安裝詳細的中文教程。下面有簡明教程供參考，不詳之處參考原文。
使用VirtualBox方式安裝(不推薦)
https://docs.qiime2.org/2021.2/install/virtual/virtualbox/
此步至少需要 ~25 GB硬盤空間
Virutalbox是一款強大的虛擬機，可以在Windows / Linux / Mac平臺運行，并加載制作好的系統鏡像運行。適合Windows配置較高的臺式機、筆記本學習QIIME 2使用。
主要步驟（以Win操作系統為例）：
首先下載虛擬機，網址是：https://www.virtualbox.org。一定要注意，虛擬機版本需要和QIIME 2鏡像的版本匹配，否則無法使用。下面這個地址可以查看這二者匹配情況：https://s3-us-west-2.amazonaws.com/qiime2-data/distro/core/virtualbox-images.txt
下載QIIME 2鏡像，目前最新版本下載地址是： https://data.qiime2.org/distro/core/2020.8 ，大小4.8GB。注意該版本需要配合虛擬機6.1.12版本才能使用，該版本虛擬機下載地址是：https://download.virtualbox.org/virtualbox/6.1.12/VirtualBox-6.1.12-139181-Win.exe
解壓下載的QIIME2鏡像壓縮包；
雙擊壓縮包中的鏡像文件QIIME 2 Core - X.Y.Z (build_number).ovf，按提示導入鏡像。
啟動虛擬機，進入基于Ubuntu系統的QIIME 2工作環境；
菜單中安裝Guest Additions，獲取加載目錄功能，并設置共享目錄用于讀取外部數據。
詳細圖文教程見官方，中文Virutal box使用教程參考 《擴增子分析QIIME. 1虛擬機安裝配置及掛載外部目錄》
亞馬遜云安裝
Installing QIIME 2 using Amazon Web Services
我沒有亞馬遜云的測試平臺，有需要的用戶，詳見官方說明：
https://docs.qiime2.org/2021.2/install/virtual/aws/
使用Docker方式安裝
Installing QIIME 2 using Docker
一般僅當conda無法安裝、或安裝完無法使用時，嘗試本方法安裝，提高運行成功率。
安裝Docker，詳見 https://www.docker.com ，Linux可能需要在管理員權限安裝和設置用戶分組
以Ubuntu系統安裝為例（已安裝，請跳過）
sudo apt install docker.io
添加用戶至docker組，請在管理員權限下運行，并修改為自己的用戶名
USER=yourname sudo usermod -aG docker ${USER}我比較喜歡使用docker，直接下載預配置好的系統使用，對本地系統無影響
Dokcer的基本操作可參考宏基因組公眾號的教程《擴增子分析流程2.使用Docker運行QIIME》，和《Docker的基本使用-Ubuntu18.04》
下載QIIME 2鏡像
需要下載3Gb的鏡像數據，一般工作時間下載要1小時，下班時間單位不限速，7分鐘搞定啦，Docker服務器的速度還是相當可以的(測試時此版本docker還末更新)。
time docker pull qiime2/core:2021.2 # real 7m16.499s確定安裝是否成功
運行QIIME2 docker
docker run -t -i -v $(pwd):/data qiime2/core:2019.7 qiime # 啟動docker命令行，掛載當前目錄至虛擬機中/data目錄，運行qiime測試# 方法2. 進入鏡像分析數據 docker run --rm -v $(pwd):/data --name=qiime -it qiime2/core:2019.7 # 這就相當于打開了一個軟件工作環境，目錄/data為當前工作目錄，可方便分析數據 # 可以按Ctrl+D退出當前虛擬機的環境，詳見上面docker的使用教程使用Windows子系統Linux方式安裝(推薦)
此種方法推薦Windows 10用戶使用，安裝方便、效率高，詳見下文。
Windows10安裝Linux子系統Ubuntu 20.04LTS，輕松使用生信軟件，效率秒殺虛擬機
建議
Recommendations
通常建議使用本機conda安裝，但這并不總是可用，也不是在所有情況下都簡單易用的選項。 通常，我們建議以下內容：
macOS用戶
本地conda安裝通常效果很好
Docker和VirtualBox是很好的備份選項
Windows用戶
在較新版本的Windows上，通常可以很好地在Windows Linux子系統中執行本地conda安裝。
有關如何為Linux設置Windows子系統的說明，請參閱WSL指南。
Docker和VirtualBox是很好的備份選項
Linux用戶
本地conda安裝通常效果很好
Docker和VirtualBox是很好的備份選項
QIIME 2 2021.2版本核心插件
QIIME 2 Core 2021.2 distribution
https://docs.qiime2.org/2021.2/install/#qiime-2-core-2020-11-distribution
QIIME 2 2021.2版本默認安裝包括q2cli的命令行分析工作環境和如下插件，共22個主要功能模塊：
q2-alignment # 生成和操作多序列比對
q2-composition # 用于物種數據分析
q2-cutadapt # 從序列數據中刪除接頭序列，引物和其他不需要的序列
q2-dada2 # 序列質量控制
q2-deblur # 序列質量控制
q2-demux # 混池測序樣本拆分和查看序列質量
q2-diversity # 探索群落多樣性
q2-diversity-lib #多樣性分析插件，2020.8月新增
q2-emperor # beta多樣性3D可視化
q2-feature-classifier # 物種注釋
q2-feature-table # 按條件操作特征表
q2-fragment-insertion # 系統發育樹擴展，確定準確的進化地位
q2-gneiss # 構建組合模型
q2-longitudinal # 成對樣本和時間序列分析
q2-metadata # 處理元數據
q2-phylogeny # 生成和操縱系統發育樹
q2-quality-control # 用于特征和序列數據質量控制
q2-quality-filter # 基于PHRED的過濾和修剪
q2-sample-classifier # 樣本元數據的機器學習預測
q2-taxa # 處理特征物種分類注釋
q2-types # 定義微生物組分析的類型
q2-vsearch # 聚類和去冗余
插件的功能見上方qiime --help彈出的信息
注：QIIME 2 Core 2021.2發行版包括由QIIME 2開發團隊開發，維護，測試和發布插件和接口。 核心發布是運行QIIME 2教程中的命令所必需的。 如果您想安裝其他QIIME 2插件或接口，請參閱相關的軟件包文檔。 除了Core之外，未來還可以提供其他類型的發行版。
譯者簡介
劉永鑫，博士，高級工程師，中科院青促會會員，QIIME 2項目參與人。2008年畢業于東北農業大學微生物學專業，2014年于中國科學院大學獲生物信息學博士，2016年遺傳學博士后出站留所工作，任工程師。目前主要研究方向為宏基因組數據分析。目前在Science、Nature Biotechnology、Protein & Cell、Current Opinion in Microbiology等雜志發表論文30余篇，被引3千余次。2017年7月創辦“宏基因組”公眾號，目前分享宏基因組、擴增子原創文章2400余篇，代表作有《擴增子圖表解讀、分析流程和統計繪圖三部曲(21篇)》、 《微生物組實驗手冊》、《微生物組數據分析》等，關注人數11萬+，累計閱讀2100萬+。
Reference
https://docs.qiime2.org/2021.2
Evan Bolyen, Jai Ram Rideout, Matthew R. Dillon, Nicholas A. Bokulich, Christian C. Abnet, Gabriel A. Al-Ghalith, Harriet Alexander, Eric J. Alm, Manimozhiyan Arumugam, Francesco Asnicar, Yang Bai, Jordan E. Bisanz, Kyle Bittinger, Asker Brejnrod, Colin J. Brislawn, C. Titus Brown, Benjamin J. Callahan, Andrés Mauricio Caraballo-Rodríguez, John Chase, Emily K. Cope, Ricardo Da Silva, Christian Diener, Pieter C. Dorrestein, Gavin M. Douglas, Daniel M. Durall, Claire Duvallet, Christian F. Edwardson, Madeleine Ernst, Mehrbod Estaki, Jennifer Fouquier, Julia M. Gauglitz, Sean M. Gibbons, Deanna L. Gibson, Antonio Gonzalez, Kestrel Gorlick, Jiarong Guo, Benjamin Hillmann, Susan Holmes, Hannes Holste, Curtis Huttenhower, Gavin A. Huttley, Stefan Janssen, Alan K. Jarmusch, Lingjing Jiang, Benjamin D. Kaehler, Kyo Bin Kang, Christopher R. Keefe, Paul Keim, Scott T. Kelley, Dan Knights, Irina Koester, Tomasz Kosciolek, Jorden Kreps, Morgan G. I. Langille, Joslynn Lee, Ruth Ley, Yong-Xin Liu, Erikka Loftfield, Catherine Lozupone, Massoud Maher, Clarisse Marotz, Bryan D. Martin, Daniel McDonald, Lauren J. McIver, Alexey V. Melnik, Jessica L. Metcalf, Sydney C. Morgan, Jamie T. Morton, Ahmad Turan Naimey, Jose A. Navas-Molina, Louis Felix Nothias, Stephanie B. Orchanian, Talima Pearson, Samuel L. Peoples, Daniel Petras, Mary Lai Preuss, Elmar Pruesse, Lasse Buur Rasmussen, Adam Rivers, Michael S. Robeson, Patrick Rosenthal, Nicola Segata, Michael Shaffer, Arron Shiffer, Rashmi Sinha, Se Jin Song, John R. Spear, Austin D. Swafford, Luke R. Thompson, Pedro J. Torres, Pauline Trinh, Anupriya Tripathi, Peter J. Turnbaugh, Sabah Ul-Hasan, Justin J. J. van der Hooft, Fernando Vargas, Yoshiki Vázquez-Baeza, Emily Vogtmann, Max von Hippel, William Walters, Yunhu Wan, Mingxun Wang, Jonathan Warren, Kyle C. Weber, Charles H. D. Williamson, Amy D. Willis, Zhenjiang Zech Xu, Jesse R. Zaneveld, Yilong Zhang, Qiyun Zhu, Rob Knight & J. Gregory Caporaso#. Reproducible, interactive, scalable and extensible microbiome data science using QIIME 2. Nature Biotechnology. 2019, 37(8): 852-857. doi:10.1038/s41587-019-0209-9
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總結
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