Metagenomic Sequencing and Functional Analysis of Arthrospira platensis Cultures Grown in Brewery Wastewater

Description:This dataset contains metagenomic sequencing data and annotations derived from Arthrospira platensis cultures grown in 90% brewery wastewater (BWW). Samples were collected at three key time points—day 0 (inoculation), day 2 (maximum microbial activity), and day 10 (stationary growth phase)—and analyzed to explore microbial diversity, functional gene composition, and metabolic pathways under these conditions. Experimental and Analytical Workflow: Sample Collection and Sequencing: Samples shipped on dry ice to Novogene for sequencing. DNA extracted and fragmented (~350 bp) for library construction and PE150 sequencing. Bioinformatics Pipeline: Quality Control: Removal of low-quality reads and host contamination. Assembly: Performed using MEGAHIT to generate scaftigs for gene prediction. Gene Prediction and Annotation: ORFs predicted using MetaGeneMark and redundancy reduced via CD-HIT. Annotated against functional databases (e.g., KEGG, eggNOG, CAZy, VFDB, CARD). Taxonomic Profiling: Species annotation using DIAMOND and the Micro_NR database. Diversity analysis: PCA, PCoA, NMDS, and heatmaps. Functional Analysis: Abundance tables for genes, taxa, and functional categories. Pathway-level metabolic comparisons using KEGG and other databases. Resistance gene identification via the CARD database. Statistical Analysis: MetaGenomeSeq, LEfSe, and RandomForest models used to detect intergroup differences and key species. Dataset Includes: Raw sequencing data (FASTQ files). Gene and species abundance tables. Functional annotation results (KEGG pathways, CAZy enzymes, resistance genes). PCA, PCoA, and heatmaps for diversity and functional analysis. QC and bioinformatics reports. Purpose:The dataset aims to uncover microbial community dynamics and functional potential of microalgal cultures in brewery wastewater, supporting research on wastewater valorization, microbial ecology, and bioresource applications.本数据集包含以90%啤酒废水（brewery wastewater, BWW）培养的钝顶节旋藻（Arthrospira platensis）培养物的宏基因组测序（metagenomic sequencing）数据及其注释信息。实验在三个关键时间点采集样本：第0天（接种时）、第2天（微生物活性峰值期）及第10天（稳定生长阶段），通过分析以探究该培养条件下的微生物多样性、功能基因组成及代谢通路。 实验与分析流程： 样本采集与测序： 样本以干冰冷链运输至诺禾致源（Novogene）进行测序。 提取DNA并将其片段化至约350 bp，用于文库构建及PE150双端测序。 生物信息学分析流程： 质量控制：去除低质量读段及宿主污染序列。 序列组装：采用MEGAHIT进行组装，生成用于基因预测的scaftigs序列。 基因预测与注释： 利用MetaGeneMark预测开放阅读框（open reading frame, ORF），并通过CD-HIT去除序列冗余。 针对多个功能数据库进行注释，包括KEGG、eggNOG、CAZy、VFDB、CARD等。 物种分类分析： 利用DIAMOND工具及Micro_NR数据库完成物种注释。 多样性分析：采用主成分分析（PCA）、主坐标分析（PCoA）、非度量多维尺度分析（NMDS）及热图进行分析。 功能分析： 生成基因、物种分类单元及功能类别的丰度表。 基于KEGG及其他数据库开展通路水平的代谢比较分析。 通过CARD数据库完成抗性基因鉴定。 统计分析： 采用MetaGenomeSeq、线性判别分析效应大小（LEfSe）及随机森林（RandomForest）模型，以检测组间差异及关键物种。 数据集包含： 原始测序数据（FASTQ格式文件）。 基因与物种丰度表。 功能注释结果（含KEGG代谢通路、CAZy酶类及抗性基因）。 用于多样性及功能分析的PCA、PCoA及热图结果。 质量控制及生物信息学分析报告。 数据集用途： 本数据集旨在揭示啤酒废水培养微藻体系中的微生物群落动态及功能潜力，为废水资源化、微生物生态学及生物资源应用相关研究提供支撑。