测序深度

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刘洋彧等Nature子刊：限制性内切酶或可助力解决宏基因组假阳性鉴定问题

尽管现有的宏基因组分析器前景看好，它们也存在一些局限性。目前多数宏基因组分析器面临的主要瓶颈是它们依赖于通用的单拷贝标记或整个微生物基因组作为参考，因此受限于构建参考数据库时的标记缺失，抑或保守区域的多重比对问题。近日，哈佛大学医学院刘洋彧及团队在Nature Communications发表最新研究，利用物种特异性IIB型限制性内切酶酶切位点作参考，不采用通用标记或整个微生物基因组，构建基于IIB型限制性内切位点的宏基因组分析器MAP2B，MAP2B可以有效的消除微生物组数据鉴定时存在的假阳性，并生成更高精度、更准确的物种分类结果，值得关注。

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RExMap或可助力识别人类肠道核心物种？

人类肠道菌群与健康和疾病相关，人类微生物组的研究主要采用16S扩增子测序，在物种水平上区分微生物的能力有限。近日，美国加利福尼亚大学Tao Long及团队在Nucleic Acids Research发表最新研究，开发了一个针对16S数据的基于参考的精确映射（RExMap）数据库，在物种水平上识别到15种核心微生物在人类中普遍存在，独立于生活方式、环境或地理区域。这些微生物通常在出生时就已形成，并与营养代谢有关，值得关注。

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基于宏基因组学改进流程可准确高效监测医疗环境的病原菌

有效监测医疗环境中微生物群落在感染预防中越来越重要，利用宏基因组学可监测医疗环境中病原菌，但仍存在一定的局限性。近日，美国西北大学研究人员在Microbiome发表最新研究，结合溶剂萃取、叠氮溴化丙锭（PMA）处理、qPCR、机器学习模型、全细胞过滤和培养组等开发出加强版宏基因组学的环境监测工作流程，适用于低生物量样品，可实现病原菌定量，并可预估测序资源。总之，该流程比较适用于环境监测工作流程的感染预防和消毒评估，值得关注。

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宏基因组数据

对于宏基因组测序，数据测得越多越好？

在鸟枪法宏基因组测序 (SM) 中，处理大量数据需要密集的计算和磁盘存储空间，有研究报道浅层测序是解析SM数据分析有前途的途径，但缺乏使用真实数据的详细基准。近日，研究人员在Briefings in Bioinformatics发表最新研究，纳入1个测序量大的数据集（12232Gbp，912个中国人肠道样本）、和3个测序量较小的数据集包含南极极端自然环境SM数据集（523.16Gbp，18个样品）、农业土壤样本（202.09Gbp，72个样品）和一个含20个细菌基因组的模拟群落，使用迭代子采样策略对其进行处理，以确定在这些数据集中抽取更小子集是否可得出合理的生物学结论。对质控序列进行子采样，得到0.1M（相当于0.03G）、0.5M（0.14G）、1M（0. 27G）、4M（1.07G）、8M（2.14G）和12M（3.21G）个测序簇（每个测序簇代表两个150 bp的reads）。发现浅层SM测序是获得可靠微生物群落结构的可行途径，与低测序深度数据集相比，高测序深度数据集可发现罕见的分类群和功能，但不会影响整个生态结构。但对于组装MAGs，超深度测序和最大限度利用数据是有益的。

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宏基因组学

宏基因组测序深度对牛粪样品分析的影响

Scientific Reports近期发表的一项研究，在牛粪菌群中，比较3种测序深度对于分析菌群结构和耐药基因的影响。

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