微生物宏基因组数据分析方法研究进展

随着测序技术的迅速发展,人们对宏基因组的研究逐渐深入。通过宏基因组学对微生物群落的测序和分析,以理解微生物组成与环境之间的相互作用。微生物宏基因组的分析摆脱了传统研究中微生物分离培养的技术限制,并获得了微生物群落的相对丰度和群落的功能等信息。用于微生物数据分析的工具和软件较多,对于研究者选择合适的分析方法具有一定困难。概述了微生物宏基因组分析方法的流程,总结了分析中常用的工具及软件,为研究者快速筛选分析方法,揭示数据背后的生物学意义提供参考。     

宏基因组重叠群分箱方法研究综述

宏基因组学技术可以直接从环境中提取微生物的全部遗传物质,而不需要像传统方法一样在培养基上纯培养。这种技术的出现为科学家对微生物群落的结构和功能的认识提供了重要的方法,同时对疾病的诊治、环境的治理以及生命的认识具有重大的意义。从环境中提取出微生物全部遗传物质,对其进行测序从而得到它们的reads片段,通过reads组装工具可以进一步组装成重叠群片段。对重叠群片段进行分箱,可以从宏基因组样本中重建出更多完整的基因。分箱效果的好坏直接影响到后续的生物分析,因此如何将这些含有不同微生物基因混合的重叠群序列进行有效的分箱成为了宏基因组学研究的热点和难点。机器学习方法被广泛应用于宏基因组重叠群分箱,通常分为有监督重叠群分类方法和无监督重叠群聚类方法。该综述针对宏基因组重叠群分箱方法进行了较为全面的阐述,深入剖析了重叠群分类方法与聚类方法,发现其存在分类准确率较低、分箱时间较长、难以从复杂数据集中重建更多微生物基因等问题,并对未来重叠群分箱方法的研究和发展进行了展望。作者建议可以使用半监督学习、集成学习以及深度学习方法,并采用更有效的数据特征表示等途径来提高分箱效果。