研究背景:近几年,高通量测序技术的发展极大地加速了微生物组学相关研究的数据增长。然而如何快速有效地挖掘这些数据仍然存在一定困难。在目前的微生物组学下游数据分析的计算方法中,仍然缺乏有效的数据结构来存储与管理相关数据,缺乏灵活、可组合的统一的分析语法来进行统计分析与可视化。研究目标:针对这两个问题,本论文首先对当前解析微生物组学上游分析产生的结果数据的工具进行调研分析,设计了一个综合的数据结构,并开发了统一的简洁分析语法,构建了相应的开源R软件包,进一步采用这些软件包,分析相关疾病人群的肠道微生物组数据。研究方法:第一章设计并开发了 MicrobiotaProcess的R软件包。它提供了一个全面的数据结构MPSE,从而能够更好地整合初始数据与中间分析结果数据,提高了下游分析数据的整合与探索。围绕这个数据结构,本人对下游分析任务进行了模块化划分,并且基于整洁框架（tidyframework）设计了一系列分析功能。这些功能既能独立地执行简单任务,也可以组合执行复杂任务,这使得用户能够有效地探索数据,进行个性化分析以及搭建相关的分析工作流程。除此之外,由于MPSE数据结构继承了一些R社区中的一些基础结构,如SummarizedExperiment与treeedata,使得MicrobiotaProcess也可以与R社区中的其他软件包进行互操作,进一步拓展了其分析能力。同时还通过几个示例说明MicrobiotaProcess用于分析微生物组数据以及其他生态数据的简洁性。其可以连接上游数据,提供灵活的下游分析组件,并提供可视化方法来帮助用户呈现和解释结果。第二章为了使用户能够使用统一整洁（tidy）的语法进行微生物组学中的系统发育树或者微生物物种分类树的注释以及比较分析,本人在本章中设计并开发了ggtreeExtra的R软件包。该软件包继承了 ggtree以及ggplot2的图形语法。它提供了一个geomfruit图层,用来连接ggtree可视化的进化树以及ggplot2或者ggplot2拓展包定义的几何图层。该软件包是一个通用系统发育树注释可视化的工具,可以被用于多种相关领域,在本论文中,该软件包主要被用于不同分组中差异物种的比较可视化分析。第三章应用本论文开发的相关软件包,对绝经后骨量减少及骨质疏松人群的肠道菌群数据进行挖掘分析,发现绝经后骨质疏松人群的肠道菌群多样性与对照组之间具有显著差异。而且,与对照组相比,绝经后骨量减少患者中变形菌门下相关物种的丰度显著更高。研究结果本研究主要设计开发了用于微生物组学数据下游分析时的数据整合存储,分析与可视化的开源软件包来解决当前微生物组学数据分析中缺乏有效的数据结构来存储相关数据,缺乏灵活、可组合的统一简洁分析语法的问题。这些软件包将成为微生物组学以及其他生态学数据分析的重要资源。MicrobiotaProcess与ggtreeExtra 的开发版网址分别为 https://github.com/YuLab-SMU/MicrobiotaProcess与 https://github.com/YuLab-SMU/ggtreeExtra,其发行版网址分别为https://www.bioconductor.org/packages/MicrobiotaProcess 与https://www.bioconductor.org/packages/ggtreeExtra。