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文章数：7篇

批判性评估

Nature子刊：CAMI2宏基因组分析评测第二阶段成果

在过去的二十年里，宏基因组学的进步极大地增加了我们对微生物世界的了解，并加强了数据分析技术的发展，这就需要对这些方法进行公正和全面的评估，以确定该领域的最佳实践和开放挑战，本研究描述了第二轮 CAMI 挑战的结果，在其中，作者评估了程序在更大、更复杂的数据集上的性能和进展，包括长读长数据和进一步的性能指标，例如运行时间和内存使用。CAMI数据集获取地址：https://data.cami-challenge.org/participate（包括金标准、基于基准数据创建的组装基因组、NCBI分类信息和NCBI RefSeq、nt和nr的参考序列集合）。

批判性评估长读长组装复杂数据集 CAMI

宏基因组组装基因组 (MAGs)

Naure子刊：从复杂的菌群中生成谱系分辨率的、完整的宏基因组组装基因组

本研究作者提出了一项原理验证研究，将 HiFi 测序应用于复杂菌群，使用来自寄生虫感染的羔羊的粪便样本的极深测序，并结合来自同一样本的 Hi-C 数据。作者记录并量化了具有 HiFi 读长的 MAGs 组装的改进，并提出了一种称为 MAGPhase 的计算方法来对这些 MAGs中的替代单核苷酸多态性 (SNP) 单倍型进行定相，以提供更精细的样本后代谱系变异分辨率。作者进一步表明，HiFi 组件极大地提高了将移动遗传元件分配给宿主基因组的精度，以及从宏基因组数据推断完整的生物合成基因簇。

宏基因组组装基因组 (MAGs) Hi-C 分箱变异单倍型移动遗传元件长读长

功能宏组学为长读长和短读长的组装提供重要见解

本研究中，作者评估了四种不同复杂性的宏基因组样本的仅有短读长、仅有长读长和混合组装的方法，揭示了组装方法对从低多样性到高多样性的样品，从模拟群落到人类粪便和瘤胃宏基因组的预测基因和蛋白质的影响。作者提出了一种与参考无关的解决方案，该解决方案利用多组学数据集成的协同效应，使用长读长测序数据对菌群进行原位研究。本研究的发现为宏基因组重建的关键评估铺平了道路。

三代测序长读长牛津纳米孔技术混合组装功能组学

Strainberry：使用长读长在低复杂度宏基因组中自动分离菌株

该研究，作者提出了一种使用易错配的长读长技术在低复杂度宏基因组中执行菌株分离的方法。其利用最先进的工具进行变体识别、单倍型定相和基因组组装，作者提出了一个名为 Strainberry 的自动化流程。它以比其他最先进的长读长组装工具更高的质量实现了菌株的单样本组装。Strainberry 结合了忽视菌株的组装程序，精心使用了长读长变体识别和单体型工具，然后是一个执行长读长宏基因组scaffolding的组件。作者在合成群落和真实样本上测试，结果表明其对现有长读长宏基因组样本的重新分析揭示了未表征的菌株。作者预计这项工作将成为在更复杂的环境中进一步改进菌株水平的宏基因组组装方法的起点。

长读长宏基因组组装菌株分离细菌群落 N50

Nature子刊：三代测序实现高精度的长读长扩增子测序

丹麦奥尔堡大学Mads Albertsen研究团队近日取得一项新成果，他们使用Nanopore或PacBio测序的独特分子标识技术完成了高精度长读长扩增子测序。相比于短读长测序技术，针对基因组长区域的高通量扩增子测序仍具有挑战性。在本研究中，研究人员开发了一种高通量扩增子测序方法，该方法结合了独特分子标识（UMIs）与牛津纳米孔技术（ONT）或Pacific Biosciences环形共有序列，可获得大基因组区域内高精度单分子共有序列。

分子标识牛津纳米孔技术长读长嵌合体单分子

Nature子刊：长读长纳米孔宏基因组测序，揭示口腔噬菌体与宿主细菌的相互作用

目前尽管一些宏基因组学研究已经聚焦于口腔噬菌体上，但其依赖于短读长测序。该研究中，作者使用PromethION测序仪进行了人类唾液的长读长宏基因组学研究，其分析整合了PromethION和HiSeq的数据（每个样品> 30 Gb且人类DNA污染少），可鉴定出数百个病毒重叠群。本文中作者的分析显示了增强的桥接功能，以及将噬菌体放置在其宿主基因组环境中并实现其分类学分类的能力，其分析还确定了一个链球菌噬菌体/原噬菌体组和9个巨型噬菌体/原噬菌体。该研究证明了利用PromethION进行的长读长宏基因组学研究在发现噬菌体及其与宿主细菌相互作用中的作用。

长读长宏基因组学口腔噬菌体宿主细菌重叠群

Nature子刊：三代长读长宏基因组序列组装新方法metaFlye

长读长测序技术已大大改善了许多筛选的细菌基因组的组装。但最先进的长读长组装软件，仍然很难装配出复杂的宏基因组数据集。在这里，作者介绍了metaFlye，它解决了重要的长读长宏基因组组装难题，例如细菌组成不均和种内异质性，并表明它可以产生准确且连续的装配。作者使用各种模拟的和真实的细菌群落对其进行基准测试，证明了它比最新的长读长装软件Canu，FALCON，miniasm，OPERA-MS和wtdbg结果都更好。

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