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使用 KMA 分析的散弹枪宏基因组学长读测序数据以检测细菌病原体及其抗生素耐药性基因
1 比利时布鲁塞尔 Sciensano 应用基因组学横向活动，2 英国威布里奇动植物健康局细菌学系，3 德国柏林联邦风险评估研究所生物安全系，4 丹麦哥本哈根 Statens 血清研究所细菌参考中心，5 丹麦技术大学国家食品研究所，孔恩斯灵比，6 意大利罗马高级卫生研究所食品安全、营养和兽医公共卫生系，7 西班牙马德里康普顿斯大学动物健康系，8 荷兰莱利斯塔德瓦赫宁根大学与研究中心瓦赫宁根生物兽医研究分部，9 意大利泰拉莫阿布鲁佐和莫利塞“G. Caporale”动物研究研究所
南亚糖尿病中贫血的患病率 长的非编码RNA在植物免疫中的作用 在神经影像学数据中建立大脑状态 apobecs：我们的善变的朋友？
使用博物馆标本用于微生物进化生态学研究的研究仍然是一个未充分利用的研究维度，具有重要潜力。尽管存在这种潜力，但在方法论和分析中仍然存在广泛采用此类研究的博物馆标本的障碍。在这里，我们假设样本类型（博物馆或新鲜）和测序策略（中等深度shot弹枪元基因组或16S rRNA基因）之间的分类预测和相关多样性将存在显着差异。与博物馆和新鲜样品中的16S rRNA基因测序相比，shot弹枪宏基因组学的预测多样性较高，博物馆标本中这种差异更大。广泛证实了这些假设，新鲜样品中发现的最高多样性是使用REP200参考的shot弹枪测序，其中包括病毒和微核素，然后是WOL参考数据库。在博物馆特殊的情况下，测序策略之间的社区多样性指标也有很大差异，而alpha-doverity Ace差异显着大于对新样本进行的相同比较。beta多样性结果的变化更大，并且依赖于所使用的参考数据库。综上所述，这些发现存在多样性结果的重要差异，并迅速考虑了未来的实验和下游分析，旨在纳入博物馆标本中的微生物组数据集。
稳定同位素探测宏基因组学的标准化定量分析策略
抽象稳定的同位素探测（SIP）促进了通过核酸的同位素富集对复杂生态系统中活性微生物种群的培养无关鉴定。许多DNA-SIP研究依赖于16S rRNA基因序列来识别活性分类单群，但是将这些序列与特定细菌基因组联系起来通常具有挑战性。在这里，我们描述了一个标准化的实验室和分析框架，用于使用shot弹枪元基因组学而不是16S rRNA基因测序以人均基因量化同位素富集。为了开发此框架，我们使用设计的微生物组探索了各种样本处理和分析方法，其中标记的基因组的身份及其同位素富集的水平得到了实验控制。使用此基础真理数据集，我们经验评估了不同分析模型的准确性，以识别活性分类单元，并检查了测序深度如何影响同位素标记的基因组的检测。我们还证明，使用合成DNA内部标准来测量SIP密度分数中的绝对基因组丰度可改善同位素富集的估计值。此外，我们的研究说明了内部标准的效用，以揭示样品处理中的异常情况，如果未被发现，可能会对SIP元基因组分析产生负面影响。最后，我们提出了SIPMG，这是一个R软件包，可促进绝对丰度的估计并执行统计分析，以识别SIP元基因组数据中标记的基因组。这个经过实验验证的分析框架增强了DNA-SIP宏基因组学的基础，作为准确测量环境微生物种群的原位活性并评估其基因组潜力的工具。
尿路感染诊断的精确宏基因组学的优势
尿路感染（UTI）是人类常见的人类疾病，一生中至少有近50％的人影响成年女性（Sihra等，2018）。仅在美国，每年有超过100万人患有困难或慢性UTI。在临床环境中，UTI是成人抗生素处方的主要原因之一，它改变了尿路微生物组，并导致抗菌耐药性 - 近年来对公共卫生的重大挑战（McAdams等人，2019年； Finton等，2020年）。另一个重要的考虑因素是，复杂的感染性可以引发有害伤害的全身感染（Neugent等，2020； Kaushik等，2021）。此外，由于对大多数β-内酰胺抗生素的抵抗，UTI的临床管理变得更加困难（Rajabnia等，2019）。毫无疑问，尿路感染性会导致昂贵且无效的治疗和复发性疾病，并引发不良生活质量的结果（Zhang等，2022）。，很可能会有很多UTI诊断挑战来自配对一个矩阵和微生物组，该基质和微生物组有利于大量潜在病原体具有分子测试的当前限制（Mouraviev和McDonald，2018; Lee等人，2020; 2020; Jones-Freeman et; Jones-Freeman et al。，2021）。标准的肝病诊断方法通常是微生物培养和敏感性测试。但是，由于先前的抗生素暴露，敏感性差，难以培养或不可养殖的微生物的诊断产量经常受到影响，因此多达50％的症状女性（Price等，
用宏基因组学解码微生物宇宙
地球上任何生物系统的主要部分都涉及微生物，其中大多数尚未培养。培养微生物的常规方法给出了富有成果的结果，但有局限性。对更好理解的好奇心导致了与文化无关的分子方法的发展，这些方法有助于抛弃早期方法的障碍。宏基因组学统一了科学界，以更好地了解生态系统及其组成生物的功能。这种方法开辟了高级研究的新范式。它揭示了微生物群落及其基因组之间的广泛多样性和新颖性。本综述着重于随着时间的流逝，通过测序平台生成的数据及其突出的解释和表示的数据和分析。
探索宏基因组学：应用和未来方向。
宏基因组学的关键方法之一是DNA测序，这使我们能够确定微生物群落的遗传含量。高通量测序技术，例如下一代测序（NGS），通过从环境样品中对大量DNA进行快速且具有成本效益的测序，彻底改变了宏基因组学。元基因组测序生成大量数据，然后可以使用生物信息学工具对其进行分析，以识别和表征样本中存在的不同微生物分类单元，以及它们的功能潜力。宏基因组数据也可用于重建未培养的微生物的整个基因组，从而提供有关其生理学，代谢和进化史的见解。
Ganon：针对大型和最新的参考序列集的精确元基因组学分类
动机：组装基因组序列的指数增长极大地构成了宏基因组学研究。但是，当前可用的方法难以管理序列的增加及其频繁更新。索引当前的RefSeq可能需要几天和数百GB的内存在大型服务器上。到目前为止，很少有方法可以解决这些问题，即使许多方法在理论上可以处理大量参考文献，但在实践中的时间/内存要求也很刺激。因此，许多需要序列分类使用的研究通常过时，并且几乎从未真正最新的指数。结果：受这些局限性的激励，我们创建了Ganon，这是一种基于K的读取分类工具，该工具与分类学聚类和K -Mer -Mer -Counting/Filtering方案一起使用了交织的Bloom过滤器。Ganon提供了一种有效的方法来索引参考，并使其更新。需要<55分钟才能索引细菌，古细菌，真菌和病毒的完整反应。该工具可以在创建它们所需的一小部分时间内将这些索引进一步保持最新。ganon可以对非常大的参考集进行查询，因此，与类似方法相比，它的读取和鉴定要多得多。与最新工具相比，Ganon在针对RefSeq的完整基因组的高复杂性CAMI挑战数据集分类时，具有相等或更好的灵敏度的精度，其精度具有相等或更高的灵敏度。使用相同的数据集针对完整的RefSeq，Ganon在属水平上将F 1分数提高了65％。它支持分类和组装级分类，多个索引和分层分类。可用性和实现：该软件是开源的，可在以下网址提供：https：//gitlab.com/rki_bioinformat ICS/Ganon。联系人：bernhard.renard@hpi.de补充信息：补充数据可在BioInformatics Online获得。