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使用纳米孔测序解决宏基因组学的挑战
此外，传统测序技术依赖于通过PCR扩增的，从而消除了诸如甲基化的基础修饰，这意味着如果没有额外的时间消耗且经常效率低下的样品处理方法22。不需要纳米孔测序，不需要PCR，可以保留并直接测序碱基的修改。基础修饰检测不仅提供了更大的基因组表征深度，而且还可以用于支持元基因组重叠式嵌合，移动遗传元件与其宿主基因组的关联以及识别错误的元原核重叠群的鉴定23。元基因组数据的应变特异性甲基化模式可以进一步支持复杂微生物基因组的分辨率。
整个基因组宏基因组学作为益生菌分析的工具
许多可用于消费者的饮食产品，例如饮食补充剂，含有据称赋予人类健康益处的活微生物。有关于商业益生菌标签差异的报道，其中物种经常被错误分类或不存在，以及标签上未列出的微生物污染。这项研究的目的是更好地了解益生菌产品的质量，其标签的准确性以及使用整个基因组测序（WGS）宏基因组学鉴定潜在污染物和低水平成分的能力。在这项研究中，DNA从123种益生菌产物中纯化，并使用Illumina Miseq平台进行了元基因组测序。生成的序列用于鉴定具有基于新型内部K-MER数据库的独特物种特异性特异性特异性特异性特异性特异性标志的微生物成分。并行，使用培养依赖性方法，将产物的微生物含量生长用于单个集菌分离，然后使用WGS创建有益微生物的基因组序列数据库。此外，使用抗性基因识别剂和毒力发现者生物信息学工具来识别抗生素耐药性和毒力因子基因的存在。宏基因组方法中的一个挑战是在存在大量有意添加的物种（如乳杆菌和双叶杆菌）的情况下，以较少的数量（成分，污染物和病原体）来检测微生物。这些研究将使消费者可用的实时微生物补充剂的内容有更好的了解，并提供一种分析途径来检测低量的有害病原体。避免了这两种方法：使用特定的噬菌体和/或纯化的噬菌体赖氨酸来减少产品的本地微生物，以改善对低水平微生物成分的检测并使用靶标的物质测序。
基于宏基因组学的烟熏三文鱼能力测试......
1 博洛尼亚大学物理与天文学系，意大利博洛尼亚 40127；claudia.sala3@unibo.it 2 丹麦技术大学国家食品研究所基因组流行病学研究组，Kemitorvet, DK-2800 Kgs, 2800 Lyngby，丹麦；hamr@food.dtu.dk (HM)；tnpe@food.dtu.dk (TNP)；casper.sahl.poulsen@sund.ku.dk (CP)；fmaa@food.dtu.dk (FMA)；rshe@food.dtu.dk (RSH)；sjpa@food.dtu.dk (SJP) 3 德国联邦风险评估研究所生物安全部，德国柏林 12277； Josephine.gruetzke@bfr.bund.de 4 高致病性病毒，ZBS 1，生物威胁和特殊病原体中心，罗伯特·科赫研究所，13353 柏林，德国；BrinkmannA@rki.de（AB）；NitscheA@rki.de（AN） 5 APC 爱尔兰微生物组和 Vistamilk，Teagasc 食品研究中心，Moorepark，T12 YN60 Co. Cork，爱尔兰；paul.cotter@teagasc.ie（PDC）；fiona.crispie@teagasc.ie（FC） 6 监测和实验室服务部，动物和植物健康机构，APHA Weybridge，Addlestone，Surrey，KT15 3NB，英国；Richard.Ellis@apha.gov.uk 7 博洛尼亚大学实验、诊断和专科医学系，40127 博洛尼亚，意大利； gastone.castellani@unibo.it 8 欧洲分子生物学实验室、欧洲生物信息学研究所、Wellcome Genome Campus、Hinxton、Cambridge CB10 1SD、英国；amid@ebi.ac.uk 9 国家兽医研究所，Ulls väg 2B, 75189 Uppsala，瑞典；mikhayil.hakhverdyan@sva.se 10 微生物实验室，CEDEX 03, 44311 Nantes，法国；soizick.le.guyader@ifremer.fr (SLG)；julien.schae ffi er@ifremer.fr (JS) 11 博洛尼亚大学农业与食品科学系，40064 Ozzano dell'Emilia，意大利； gerardo.manfreda@unibo.it 12 流行病学和微生物基因组学，国家卫生实验室，L-3555 Dudelange，卢森堡；joel.mossong@lns.etat.lu (JM)；catherine.ragimbeau@lns.etat.lu (CR) 13 南洋理工大学食品技术中心 (NAFTEC)，南洋理工大学 (NTU)，62 Nanyang Dr，新加坡 637459，新加坡；jschlundt@ntu.edu.sg (JS)；moon.tay@ntu.edu.sg (MYFT) 14 博洛尼亚大学兽医学系，Via Tolara di Sopra 50，40064 Ozzano dell'Emilia，意大利 * 通讯地址：alessandra.decesare@unibo.it
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，
人类粪便的宏基因组学采样，存储和测序方案
DNA准备（M）标记（鳕鱼20060059）准备参考指南，没有任何修改。这是完整的Illumina文档（https://emea.support.illumina.com/downloads/illumina-dna-prep-reference-guide-guide-1000000025416.html）的链接。填写Illumina DNA库准备清单可能很有用：https：//emea.support.illumina.com/downloads/illumina-dna-dna-prep-checklist- 100000000033561.html
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。
在人类肠道微生物组的代谢组学和宏基因组学及其临床应用的整合进步
人类微生物组及其代谢产量在塑造人类健康和疾病中起着重要作用。通常使用代谢组学和宏基因组来表征宿主微骨串扰，但是很大一部分微生物代谢物和肠道微生物的分子功能仍然未知。本评论总结了人类肠道微生物组的注释和发现新代谢产物的策略，即单独使用代谢组学或与元基因组相结合，并提出了将这两种类型的数据组合以获得生物学见解的数据分析方法。还讨论了肠道微生物组研究在生物标志物筛查，精密医学，微生物组医学和药物发现中的应用，以及该研究领域的观点，挑战和局限性。
resfinderfg v2.0：通过功能宏基因组学获得的抗生素抗性基因数据库
宏基因组学可用于监测抗生素耐药基因的扩散（ARGS）。args在诸如分解和纸牌原理等数据库中发现的源自可培养和致病性细菌，而来自不可培养和非病原细菌的ARG仍然研究了。功能元素基于表型基因的选择，并且可以从具有与已知ARGS共享的潜在低认同性的不可培养的Bacteria中识别出ARG。在2016年，创建了ResfinderFG V1.0数据库，以从功能性研究中收集ARG。在这里，我们介绍了数据库Resfinderfg v2.0的第二个范围，该v2.0可在基因组流行语Web服务器中心（https：//cge.food.dtu.dtu.dk/ services/ resfinderfg/）中获得。它包括3913 ARG，由50个精心策划的数据集的功能性宏基因组学鉴定。我们评估了与肠道，土壤和水（海洋 +淡水）全球微型基因目录（https://gmgc.embl.de）相比，我们评估了其检测ARG的潜力。res- finderfg v2.0允许检测未检测到使用其他数据库检测的ARG。这些包括对β-甲酰胺，环素，苯酚，糖肽 /环烯烯和甲氧苄啶 /磺胺酰胺的抗性。因此，ResfinderFG v2.0可用于识别与常规数据库中发现的ARG，从而改善了抗抗性的描述。
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。
估计折叠的变化，其中部分观察到的结果与微生物宏基因组中的应用
我们考虑了在多变量结果的预期值中估算倍数变化的问题，该结果被观察到，这些结果受到未知样品特异性和类别特异性扰动的约束。我们是由对微生物分类单元的丰度进行高通量测序研究的动机，其中微生物相对于它们的真实丰度是系统地过度检测和未检测到的。我们的日志线性模型允许部分可识别的估计，我们通过施加可解释的参数约束来建立完整的可识别性。为了减少偏见并保证存在稀疏观测的参数估计值，我们将渐近可忽略不计和约束的惩罚应用于我们的估计功能。我们开发了一种快速坐标下降算法进行估计，并在零假设下进行估计的增强Lagrangian算法。我们构建模型得分测试，即使对于小样本量和违反分布构成的量，也证明了有效的推断。通过微生物关联与结直肠癌的荟萃分析来说明了方法和相关方法的比较。