Metagenomic Intelligence and Comprehensive Omics Suite
MICOS-2024 是面向宏基因组学研究的端到端分析平台，整合 Kraken2、QIIME2、KneadData、HUMAnN 等主流工具，覆盖从原始测序数据到生物学洞察的完整流程。
- 标准化工作流 — 基于 WDL 的可重现分析流程，支持断点续传与错误恢复
- 容器化部署 — Docker / Singularity 支持，确保环境一致性与结果可重现
- 模块化设计 — 各分析组件可独立运行，也可按需组合为自定义流程
- 高性能计算 — 多线程并行处理，适配 HPC 集群环境
- 丰富的可视化输出 — Krona 交互式图表、多样性分析图、HTML 汇总报告
graph LR
A[原始 FASTQ] --> B[质量控制<br/>KneadData]
B --> C[物种分类<br/>Kraken2]
C --> D[格式转换<br/>BIOM]
D --> E[多样性分析<br/>QIIME2]
C --> F[可视化<br/>Krona]
E --> G[统计分析<br/>R/Phyloseq]
F --> H[交互式报告]
G --> H
| 模块 | 工具 | 说明 |
|---|---|---|
| 质量控制 | KneadData / FastQC | 宿主 DNA 去除、序列质量过滤 |
| 物种分类 | Kraken2 + kraken-biom + Krona | 基于 k-mer 的快速分类与可视化 |
| 多样性分析 | QIIME2 | Alpha / Beta 多样性计算 |
| 功能注释 | HUMAnN | 功能基因注释与通路分析 |
| 结果汇总 | Python | HTML 报告生成 |
scripts/目录还提供以下独立分析脚本（尚未集成到核心 CLI）： 差异丰度分析（R/DESeq2）、系统发育分析、16S rRNA 分析、宏转录组分析、网络分析。
| 项目 | 最低要求 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| 操作系统 | Linux (Ubuntu 20.04+) / macOS | — |
| 内存 | 16 GB | 32 GB+ |
| 存储 | 100 GB 可用空间 | — |
| CPU | 多核处理器 | 16 核+ |
# 安装 Miniforge（如尚未安装）
wget https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-Linux-x86_64.sh
bash Miniforge3-Linux-x86_64.sh
# 创建环境并激活
git clone https://github.com/LessUp/micos-2024.git
cd micos-2024
mamba env create -f environment.yml
conda activate micos-2024
# 验证安装
./scripts/verify_installation.sh# 1. 准备数据
mkdir -p data/raw_input
cp /path/to/your/*.fastq.gz data/raw_input/
# 2. 配置分析参数
cp config/analysis.yaml.template config/analysis.yaml
cp config/databases.yaml.template config/databases.yaml
cp config/samples.tsv.template config/samples.tsv
# 按需编辑配置文件...
# 3. 运行完整分析
./scripts/run_full_analysis.sh
# 4. 查看结果
firefox results/micos_summary_report.html./scripts/run_module.sh quality_control # 质量控制
./scripts/run_module.sh taxonomic_profiling # 物种分类
./scripts/run_module.sh diversity_analysis # 多样性分析
./scripts/run_module.sh functional_annotation # 功能注释
./scripts/run_module.sh summarize_results # 结果汇总java -jar cromwell.jar run \
workflows/wdl_scripts/meta-dev.wdl \
--inputs config/analysis.jsonconfig/
├── analysis.yaml # 分析参数
├── databases.yaml # 数据库路径
└── samples.tsv # 样本元数据
从模板复制后按需编辑：
cp config/analysis.yaml.template config/analysis.yaml
cp config/databases.yaml.template config/databases.yaml
cp config/samples.tsv.template config/samples.tsvMICOS-2024 依赖以下参考数据库：
- Kraken2 数据库 — 物种分类
- KneadData 数据库 — 宿主 DNA 去除
- QIIME2 分类器 — 分类学注释
下载与配置方法参见配置指南，路径填写参照 config/databases.yaml.template。
| 类型 | 路径 | 说明 |
|---|---|---|
| 汇总报告 | results/micos_summary_report.html |
HTML 格式全流程报告 |
| 质量控制 | results/quality_control/ |
FastQC 与 KneadData 结果 |
| 物种分类 | results/taxonomic_profiling/ |
Kraken2 分类结果、BIOM 表、Krona 图表 |
| 多样性分析 | results/diversity_analysis/ |
Alpha / Beta 多样性指标 |
| 功能注释 | results/functional_annotation/ |
HUMAnN 功能注释结果 |
.
├── micos/ # 核心 Python 包（质控、分类、多样性、功能注释）
├── scripts/ # 运行脚本与独立分析模块（Shell / Python / R）
├── steps/ # 分步骤 WDL 任务定义（01–09）
├── workflows/ # WDL 工作流定义
├── config/ # 配置模板（分析参数、数据库路径、样本元数据）
├── containers/singularity/ # Singularity 容器定义
├── data/raw_input/ # 原始测序数据输入目录
├── docs/ # VitePress 文档站（中英双语）
├── tests/ # 单元测试与集成测试
└── .github/ # CI 与 Issue 模板
| 文档 | 说明 |
|---|---|
| 快速开始 | 安装与使用入门 |
| 配置指南 | 配置参数详解 |
| 故障排除 | 常见问题与解决方案 |
| 物种分类分析 | 分类分析流程说明 |
| CLI 参考 | 命令行接口完整参考 |
"猛犸杯"国际生命科学数据创新大赛由华大生命科学研究院、深圳国家基因库等机构联合主办，面向全球招募参赛者，不限年龄、国籍和职业。大赛旨在推动多组学分析工具和算法的快速发展，降低工具使用门槛，促进生命科学领域的创新与发展，秉持以赛促训、以赛促学、以赛促教、以赛促创的理念。
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 全称 | 2024"猛犸杯"国际生命科学数据创新大赛——多组学生信开发者挑战赛 |
| 简称 | 2024"猛犸杯"大赛—生信开发者挑战赛 |
| 主办方 | 华大生命科学研究院、深圳国家基因库、崖州湾科技城管理局 |
| 支持单位 | 国际数据委员会（CODATA）、国家超算互联网、崖州湾国家实验室 |
| 参赛对象 | 全球高校、科研院所、企业从业人员等 |
| 竞赛类别 | 健康生命 & 医学、程序设计、大数据、计算机 & 信息技术 |
| 比赛平台 | STOmics Cloud |
| 赛事页面 | 赛氪 · DataCastle |
| 阶段 | 时间 |
|---|---|
| 初赛 | 2024 年 5 月 15 日 — 8 月 15 日 |
| 初赛评审 | 2024 年 8 月 16 日 — 9 月 14 日 |
| 线上公投 | 2024 年 9 月 18 日 — 10 月 8 日 |
| 线下决赛 | 2024 年 10 月 24 日（海南） |
背景：在新时代背景下，生命科学领域的多组学技术成为了推动生物医学、疾病防控、农业育种和种植、环境监测等领域发展的重要工具。随着空间组学、单细胞组学和基因组学等前沿技术的飞速发展，多组学工具和应用在维度、深度、广度上都有了很大提升和发展。然而，由于开发语言、环境和封装等差异的原因，科研人员与高校学生在探索多组学数据分析时，常遭遇分析工具开发困难、工具使用门槛高的挑战。
赛题要求：参赛选手在参赛平台上进行多组学工具的开发，创建和共享具有应用价值大、影响力高、易用性好的工具或工具系列。
大赛目标：
- 激发创新思维 — 鼓励参赛者在多组学技术领域进行创新工具和算法研究
- 提升技术水平 — 通过比赛提升参赛者的多组学技术水平和实践能力，培养高层次科研人才
- 推动科教融合 — 促进科学研究与教育教学的融合，推动从科研到教育的全链条发展
奖项设置：作品提交奖、初赛人气奖、决赛奖
MICOS-2024 是参加 2024 届"猛犸杯"大赛的参赛作品，聚焦宏基因组学方向。项目整合 Kraken2、QIIME2、KneadData 等主流工具，基于 WDL 工作流和 Docker 容器化，提供从原始测序数据到生物学洞察的完整、可重现、易用的分析流程。
欢迎社区贡献！详情请参阅贡献指南。
- 报告问题 / 功能建议：GitHub Issues
- 参与讨论：GitHub Discussions
- 故障排除：常见问题
本项目采用 MIT 许可证。
感谢华大生命科学研究院、深圳国家基因库、崖州湾科技城管理局举办的"猛犸杯"国际生命科学数据创新大赛为本项目提供的平台与支持。
感谢以下开源项目：
- Kraken2 — 分类学分类
- QIIME2 — 微生物组数据分析
- KneadData — 质量控制
- Krona — 交互式可视化
- DESeq2 — 差异丰度分析
- Phyloseq — 微生物组生态分析
MICOS-2024 | 2024"猛犸杯"国际生命科学数据创新大赛参赛作品