16S rRNA는 모든 미생물이 공통적으로 지니고 있으며 universal primer pair를 이용한 증폭이 가능하므로 이를 기반으로 미생물 집단의 다양성을 분석하는 metagenome analysis가 널리 시행되고 있다. 최근에는 단순한 taxonomic profiling에 그치지 않고 shotgun metagnomics에 의해서 미생물 집단의 기능 또는 대사경로를 비교 분석하는 방법의 중요성도 부각되고 있다. 미생물 프로파일링에 널리 쓰이는 16S rRNA 유전자의 구조와 증폭용 프라이머의 위치 및 서열 정보는 EZBioCloud 웹사이트를 참고하기 바란다. 천랩에서는 iSeq 100을 이용한 16S rRNA microbiome protocol을 개발하여 공개하기도 하였다(링크). 참고로 천랩은 CJ바이오사이언스가 되었다.
QIIME 1은 v1.9.1을 끝으로 2018년 1월 QIIME 2로 공식 승계되어(관련 글) 더 이상의 기술적 지원은 이루어지지 않는다. 처음 공부하는 사람은 성능이 더욱 향상된 QIIME 2를 처음부터 배우기를 강력히 권고한다. 따라서 이 섹션은 '역사적' 기록 목적으로 작성되었음을 미리 밝혀 둔다.
454 sequsequencing data를 다루기에는 QIIME 1이 아직 편리한 것 같다. 좀 더 정확히 말하자면 denoising step은 QIIME 1에서 실시한 다음 중간 결과물을 QIIME 2 로 임포트하여 후속 분석을 하는 것이 바람직하다고 여겨진다('Denoising of 454 Data Sets' 문서 참조). 다른 16S rRNA 분석 파이프라인으로는 MOTHUR가 잘 알려져 있다.
QIIME 1은 기본 파이썬 환경(v2.7.5)에 설치되어 있었으나 시스템을 지속적으로 업그레이드하면서 작동이잘 되지 않는 상태가 되었다. 다행스럽게도 QIIME 1.9.1 버전의 bioconda 패키지가 있어서 conda qiime-1.9.1 environment을 만들어 설치하였다. 낮은 버전의 fasttree(v2.1.3)과 usearch(v.5.2.236)을 요구하므로, 실행 전에 다음과 같이 PATH를 설정해 두어야 한다. 단, print_qiime_config.py 스크립트는 usearch의 설치 여부를 점검하지는 않는다. 16S rRNA 레퍼런스 DB가 어디에 설치되어 있는지를 유의하여 관찰하자.