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微生物：一种用于微生物代谢组学数据的分类学知情质谱搜索工具
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微生物驱动全球碳循环1，并可以与宿主生物体建立象征关系，从而影响其健康，衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明，该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而，这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射，其中通常<1％的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱（MS）基于非靶向代谢组学，这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术，该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物，药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时，也需要进行广泛的文献搜索，以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础，例如Kegg 12，Mimedb 13，Npatlas 14和Lotus 15，可以帮助进行这种解释，但它们大部分限于已建立的，很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外，虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16，但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此，尽管MS参考文库不断扩大，但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白，我们已经开发了Microbemasst（https://masst.gnps2.org/microbemasst/），这是一种利用的搜索工具
Optimutu：具有优化阈值的分类学意识到OTU聚类和用于元编码数据的生物信息学工作流程
要将以环境得出的元编码数据转换为社区矩阵进行生态分析，必须首先将序列聚集到操作分类单元（OTU）中。此任务对于包括大量带有不完整参考库的数据，包括大量的分类单元。OptimoTU提供了一种具有分类学意识的OTU聚类方法。它使用一组分类学识别的参考序列来选择最佳的遗传距离阈值，以将每个祖先分类群分组为最与后代分类单元最匹配的集群。然后，查询序列根据初步分类学标识和其祖先分类群的优化阈值聚类。该过程遵循分类学层次结构，从而将所有查询序列的所有查询序列完全分类为命名的分类学组以及占位符“ Pseudotaxa”，这些序列适合无法分类为相应等级的命名分类单元的序列。Optimutu聚类算法是作为R软件包实现的，在C ++中实现了速度的计算密集步骤，并合并了成对序列对齐的开源库库。距离也可以在外部计算，并且可以从UNIX管道中读取，从而允许大型数据集聚类，在该数据集中，整个距离矩阵将不方便地存储在内存中。Optimutu生物信息学管道包括一个完整的工作流程，用于配对端的Illumina测序数据，其中包含了质量过滤，DeNoising，Wratifact删除，分类学分类以及与Optimotu的OTU集群。开发了用于高性能计算簇的OptimoTU管道，并将其缩放到每个样品和数万个样本的数据集中。
微生物
taxonomically diverse collecon of acnobacterial strains with agricultural, environmental, biotechnolo- gical and pharmaceucal interest: Catenulisporales , Cryptosporangiales , Frankiales , Geodermatophilales , Glycomycetales , Jatrophihabitantales , Jiangellales, Kineosporiales, Kitasatosporales (链霉菌科），微球菌，微孔孢子，mo libacterales，popionibacteriales，sporichthyales和s treptpospo-rangiales。
古老的DNA保存在热带湖沉积物的鱼类化石中
fi g u r e 3在映射的分类法分配的鱼类化石的绘图读物中损坏。（a）胞质脱氨基的事后损害沿映射的测序读数不均匀地分布。在参考为c的读取中t的组合分数和a引用为g的a在映射的读取中的位置绘制了从3'端计数或5'端计数。由于这种化学改变在单链的悬垂中尤为普遍，因此明显的c> t和g>的相对丰度在读取末端的变化表明了真实的古代DNA。连接每个图的左右部分的虚线仅用于说明目的。（b）单个样品中单链悬垂（δs）中脱氨基的细胞固体的比例，以及在陆地环境下24°C环境温度在24°C环境温度下按样品年龄的预期δs模型。（c）读取针对其各自的核参考基因组的分类学样本映射的长度分布。超过最大读取长度的插入物中的人工峰通过忽略最后3 bp箱中的计数而省略了。读取长度很短，而对于aDNA也是如此。面板B中的传说适用于所有面板。ci，置信区间； nt，核苷酸。
生态位印记了忍冬属植物微生物群落的结构和网络
植物相关微生物群由多种但分类结构不同的群落（如细菌、真菌和古菌）组成，被认为是宿主植物的第二基因组，在不同植物物种之间存在差异（Brown 等人，2020 年）。植物与微生物之间的相互作用赋予植物宿主适应性优势，包括养分循环、促进生长、抗逆性和抗病原体性（Trivedi 等人，2020 年）。最近针对根系和根际土壤的研究表明，微生物群落的组装和结构受各种生物和非生物因素的影响，包括植物遗传和年龄、土壤类型和土壤特性（如 pH 值和营养物质）（Yu 等人，2018 年）。据报道，微生物群落的组装和网络
古微生物学：追踪过去微生物的生命，从单一物种到整个微生物群落
由于它们通常形状和结构难以辨别，因此无法通过形态学检查对化石微生物类群进行精确识别 (Xie & Kershaw, 2012 )。此外，即使是对化石记录中得到很好体现的类群，如有孔虫门，由于存在由裸露的未化石物种组成的演化支，因此仅基于化石数据也无法正确解释它们随时间的演化模式 (Pawlowski et al., 2003 )。因此，与古老的动植物群 (McElwain & Punyasena, 2007 ; Raup & Sepkoski, 1982 ; Signor, 1994 ) 不同，可分类的古生物标本的稀有性只能揭示过去真实的微生物多样性的一小部分，并且难以研究不同地质时代的微生物演化、多样化和功能意义。
生态位印记了忍冬属植物微生物群落的结构和网络
植物相关微生物群由多种但分类结构不同的群落（如细菌、真菌和古菌）组成，被认为是宿主植物的第二基因组，在不同植物物种之间存在差异（Brown 等人，2020 年）。植物与微生物之间的相互作用赋予植物宿主适应性优势，包括养分循环、促进生长、抗逆性和抗病原体性（Trivedi 等人，2020 年）。最近针对根系和根际土壤的研究表明，微生物群落的组装和结构受各种生物和非生物因素的影响，包括植物遗传和年龄、土壤类型和土壤特性（如 pH 值和营养物质）（Yu 等人，2018 年）。据报道，微生物群落的组装和网络
成就开发水稻品种，谷物砷的积累降低
•发现了48种新的地衣和植物，并报告了印度的第一个物种。•调查了23个州和50个受保护区，包括Chambal，Corbett，Gowind WLS，Khaziranga，Kishanpur，Suhelwa，Pachmarhi。•修订了26个分类学复杂或有趣的分类单元。•出版了9个地衣清单和不同地区的植物清单。•书“北方邦的植物资源 - 清单”，其中包括所有藻类，地衣，苔藓植物，孢子菌素，体育植物和被子植物的完整列表。•已推出了北方邦的电子植物。该研究所的植物标本室LWG被国家生物多样性管理局（NBA）公认为“国家存储库”。•启动了植物标本室的数字化，并推出了虚拟标本室。在过去的5年中，植物标本室有15,450个标本，总共3359人参观了植物标本室。
人类微生物中的量化和分类序列
基因组测序技术和较低成本的抽象进步使得探索了许多已知和新颖的环境和微生物组。这导致了存放在在线存储库中的原始序列数据的指数增长。宏基因组和元文字数据集通常在特定的生物学问题上进行分析。然而，人们普遍认为，这些数据集由一定比例的序列组成，这些序列与任何当前已知的生物学序列没有相似之处，并且这种所谓的“暗物质”通常被排除在下游分析中。在这项研究中，开发了一个系统框架来组装，识别和测量不同人类微生物中存在的未知序列的比例。该框架应用于40个不同的研究，包括963个样本，涵盖了10种不同的人类微生物组，包括粪便，口腔，肺，皮肤和循环系统微生物群。我们发现，尽管人类微生物组是研究最广泛的研究组之一，但平均有2％的组装序列尚未在分类学上定义。然而，这一比例在不同的微生物组之间变化很大，对于与环境有更多相互作用的皮肤和口服微生物组的高达25％。根据本研究中发现的这些分类未知序列计算出1.64％的未知序列的分类表征率。跨研究比较导致不同样品和/或微生物组中类似未知序列的鉴定。我们的计算框架和生产的新型未知序列都是公开的，可用于将来的交叉引用。我们的方法导致发现了几种与公共数据库中序列没有相似性的新型病毒基因组。其中一些是广泛的，因为它们在不同的微生物组和研究中发现。因此，我们的研究说明了未知序列的系统表征如何帮助发现新型微生物，我们呼吁研究界有系统地整理并共享来自元基因组研究的未知序列，以提高未知序列空间的速率。