有勁的基因資訊

作者：張美虹/有勁生物科技

對微生物群落的觀察研究來說，群落物種豐富度(Species richness) 的測量可說是最簡單直觀的方式。此處要介紹如何進行16S總基因體的物種豐富度分析。

研究人員在進行16S序列相似性分類之後，先將得到的各個操作分類單元OTU (Operational taxonomic unit) 當作與資料庫可對應符合的菌種層級以上的分類物種；接著以分析軟體QIIME (Quantitative Insights Into Microbial Ecology)進行物種豐富度分析。

QIIME軟體分析物種豐富度的方法有下列兩種：

1. 1. 計算所觀察到的物種豐富度 (Observed species richness)

Observed species richness計算的是單一樣本中實際觀察到的物種數目；為定性指標，會將所得到的每個物種作「觀察到」與「未觀察到」的區分。此方法並不在意物種實際被觀察到的次數。

2. 2. Chao1 豐富度估計 (Chao1 richness estimator)

Chao1量測方法¹則同時也考量群落在抽樣樣品中僅出現過一次的物種數量。如果抽樣觀察到的多數物種都屬於只出現一次的物種，就表示該群落中可能還蘊藏著更多物種尚待發現，亦即，可以預期該群落的物種會有比較高的豐富度。倘若所有物種都已出現至少兩次，則該群落出現新物種的機會就不大。

這兩種方法的分析指數均可反映樣本中物種數目(OTU)的多寡，指數越高表示樣本中的物種豐富度越高；計算結果常以稀釋曲線(Rarefaction Curve)來呈現，如圖一所示。圖中的稀釋曲線除了可以比較不同樣品間的物種豐富度──在抽樣出相同序列數的條件下，樣本中所含的物種數目越多代表其中物種豐富度越高；還可以看出樣品的定序深度是否足夠──稀釋曲線已經趨於平緩，代表此時定序深度已經足以涵蓋該整體微生物群落，即使再繼續抽樣，出現新物種的機會也是極少。

圖一、16S總基因體物種豐富度分析稀釋曲線

各樣品先以序列相似程度大於97%的條件產生操作分類單元(OTU)，再進行物種豐富度估算，計算結果以稀釋曲線表示 (左圖：Observed species richness 分析法；右圖：Chao1分析法)。x軸為各樣品的抽出序列數目；y軸是針對各抽出序列進行豐富度估算後得到的OTU數目。（圖片來源：Scandinavian Journal of Statistics, 11, 265-270.）

參考文獻：

1. Chao, A. (1984). Nonparametric estimation of the number of classes in a population. Scandinavian Journal of Statistics, 11, 265-270.