本节开始我们将讲解如何进一步分析OTU表。
我们可以从多个角度、层面对OTU表进行分析。
首先可以从Alpha多样性的层面了解微生物的组成多样性，常用的指数有Shannon、Chao1等。
然后可以进一步分析Beta多样性，主要我们会采用PCA和PCoA的方法，探究不同的组别微生物是否存在差异，以及是哪些因素影响了微生物的组成。
通过统计检验的方法（Wilicox检验等），可以探究不同组微生物的具体差异，寻找出差异菌群，通常我们会研究Phylum、Family、Genus三大水平的差异，16S rRNA测序所得的Species水平被认为不够准确，所以通常不研究该水平的差异。其他Class等水平，我们也可以看一看。确定差异菌群后，我们可以通过文献查询的办法，探究这些菌群与我们研究目标之间的关系，比如这些菌群是否与免疫相关导致所研究疾病的发生。
研究完差异菌群后，我们可以构建Co-occurrence网络，查看哪些群菌是正相关的，聚集的正相关的菌群可能是受到了相同环境的影响。
虽然16S rRNA不能提供基因信息，只能提供物种信息，但是现在已经有生信软件可以基于物种信息对其的功能等进行预测，比如PICRUST等。因此，我们可以进行预测，探究是否在代谢水平功能上发生了变化。
大家可以参照下图，对自己的微生物项目进行后续的分析计划。至此，你就会发现最初的实验设计是很关键重要的，前期实验设计好坏对后续的分析会产生很大的影响。比如，我们探究某一疾病人群的肠道微生物变化，那么可能采集很多的临床指标以及饮食等信息就能够帮助我们获得更多有效信息。
Lozupone CA, Stombaugh JI, Gordon JI, Jansson JK, Knight R. Nature. 2012 Sep 13; 489(7415): 220–230.
