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用于宏基因组重叠群可视化和组装的分箱工具—BinaRena

探索宏基因组重叠群并将其“分类”到宏基因组组装基因组（MAG）中对于描绘微生物群落内的功能和进化关系至关重要。尽管自动分箱算法取得很大进步，但其恢复MAG的准确性和生物相关性的能力仍然有限。近日，亚利桑那州立大学研究人员在Microbiome发表最新研究，开发了一种用于宏基因组重叠群可视化和组装的分箱工具BinaRena（thttps://github.com/qiyunlab/binarena），在环境和人类样本中实测性能较好，值得关注。

BinaRena 分箱工具研究论文基础研究宏基因组组装基因组（MAGs）

Nature子刊：助力从Hi-C数据中识别高质量病毒基因组新工具—ViralCC

将高通量染色体构象捕获（Hi-C）技术引入宏基因组学，可以从微生物群落中重建高质量的宏基因组组装基因组（MAGs）。尽管最近利用Hi-C测序恢复了多种真核生物、细菌和古细菌基因组，但很少有基于Hi-C数据的工具被设计用于检索病毒基因组。近日，美国南加州大学研究人员在Nature Communications发表最细研究，开发了一种新的基于宏基因组Hi-C数据的开源分箱工具ViralCC（https://github.com/dyxstat/ViralCC），用于恢复高质量病毒基因组及检测病毒-宿主对，并在多种真实和模拟数据中应用，发现其分箱性能较好，值得进一步测试。

病毒组 ViralCC 研究论文基础研究 Hi-C测序

复旦大学：从复杂微生物群落中实现高性能分箱新工具MetaBinner

随着测序技术和生物信息学的快速发展，分箱工具不断革新以促进基因组的完整性和低污染率。近日，复旦大学的朱山风及团队在Genome Biology发表最新研究，开发出了从复杂微生物群落中恢复基因组的高性能和独立的集成装箱方法MetaBinner（https://github.com/ziyewang/MetaBinner），通过模拟和真实数据集测试该工具的性能也优于现有工具，值得关注和进一步测试。

MetaBinner 分箱工具研究论文基础研究宏基因组学