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文章数:1篇
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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