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Nature子刊：Emu或可实现16S rRNA全长牛津纳米孔测序数据的物种级微生物群落分析

基于16S rRNA的分析是解析微生物群落组成的常用方法，通过16S rRNA基因全长测序有可能提供物种级的注释结果，但现有的分类注释算法没有很好的对读长增加和错误率问题进行优化。近日，美国莱斯大学研究人员在Nature Methods发表最新研究，他们开发了Emu，一种专为高错误率16S rRNA全长度数据定制、基于参考数据库的微生物群落分析工具。通过与一个已建立的全基因组测序流程产生的临床样本组成比较，说明了Emu的实际应用。此外，将Emu与现有7种16S分析软件比较，发现Emu在属和种水平上的分析准确性最佳，但目前该工具仍需要进一步优化。

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