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微生物多样性和土壤功能
土壤是一个复杂而动态的生物系统，而且直到 2003 年，仍然很难确定土壤中微生物群落的组成。我们在确定微生物介导的反应方面也受到限制，因为目前用于确定整个代谢过程（如呼吸）或特定酶活性（如脲酶、蛋白酶和磷酸单酯酶活性）的总体速率的检测方法无法识别直接参与测量过程的微生物物种。微生物多样性与土壤功能之间的联系所带来的核心问题是了解遗传多样性与群落结构之间的关系以及群落结构与功能之间的关系。更好地了解微生物多样性与土壤功能之间的关系不仅需要使用更准确的检测方法对从土壤中提取的 DNA 和 RNA 进行分类和功能表征，还需要使用高分辨率技术来检测土壤基质中非活性和活性微生物细胞。土壤似乎具有功能冗余的特点；例如，微生物多样性与有机物分解之间不存在任何关系。一般来说，任何物种群的减少对土壤的整体过程影响不大，因为其他微生物可以承担其功能。确定土壤中微生物群落的组成对于更好地量化营养转化来说并不是必要的。基于库中系统的划分和连接这些库的通量的测量的整体方法是最有效的。通过熏蒸技术测定微生物 C、N、P 和 S 含量可以更好地量化土壤中的营养动态。然而，进一步的进展需要确定新的库，例如活性微生物生物量，也需要使用分子技术。最近，研究人员通过密度梯度离心分离了 13 C 和 12 C DNA，它们都是从用 13 C 源处理的土壤中提取的。这种技术应该允许我们通过将标记 DNA 和总 DNA 之间的比率乘以土壤中微生物生物量 C 含量来计算活性微生物 C 库。此外，13 C-DNA的分类学和功能表征使我们能够更准确地了解土壤中添加的C底物对微生物群落组成的变化的影响。
在非洲棕榈象鼻虫幼虫（Rhynchophorus phoenicis）的不同肠道段中具有木质素降解潜力的细菌的细菌群落分析和鉴定
昆虫肠道内的微生物群对其宿主起有益的作用，例如促进消化和从饮食中提取能量。非洲棕榈象鼻虫（APW）生活在内部，并以高木质素树干为食。因此，他们的胆量可以藏有大量降落木质素的微生物社区。在这项研究中，我们旨在探索APW幼虫肠道内的细菌群落，特别是在各个肠道段中木质素降解的可能性方面，作为确定采矿细菌细菌木质素降解酶的生存能力的第一步，以使生物体生物素生物素生物素生物群生物体生物群生物体至生物群生物群至生物群生物群至生物素的生物分解。从APW幼虫的前身，中肠和后肠上提取细菌宏基因组DNA，并使用Illumina Miseq平台对16S rRNA基因的V3 -V4高变量区域进行了测序。对生成的数据进行了分析和分类分类，以鉴定肠道群落内的不同细菌系统型累积和每个肠道细分市场。然后，我们确定了每个幼虫肠室内与木质素降解相关的细菌的存在，多样性和丰度，作为建议木质素降解最多的肠段的基础。所有序列均分类并属于细菌王国。FIREICITES（54.3％）和蛋白杆菌（42.5％）是肠内最优势的门，随后是杆菌（1.7％）和静脉细胞杆菌（1.4％）。前身和中肠有许多类似的属，而后肠似乎是独一无二的。肠球菌，左骨杆菌，乳酸菌，Shimwellia，Megasphaera，Klebsiella，klebsiella，pectinatus，沙门氏菌，Lelliotia和肠杆菌构成了所有肠内最具幼虫的属。总体而言，含有21个属的总肠道细菌的29.5％是木质素降解者，主要是在企业和蛋白质细菌的门中发现的（分别为56.8和39.5％），然后在肌动杆菌（2.5％）和细菌（2.5％）和细菌（1.1％）中适度。最丰富的木质氨基利因属是Levilactobacillus（46.4％），克雷伯氏菌（22.9％），肠杆菌（10.7％），乳杆菌（5.9％）（5.9％），柑橘类杆菌（2.2％），corynenebacterium（1.8％），paucilactocillus（1.8％）（1.8％）（1.8％）（1.8％）（1.8％，1.8％，1.8％，综合综合综合症，综合体）在不同肠道室中发现了不同量的细菌（1.1％）和白细胞（1.0％）。前肢具有最多样化和最高的木质素降解系统型，
卵菌的转化系统、基因沉默和基因编辑技术
卵菌是一类多样化的丝状产孢生物，由数百种臭名昭著的病原体组成。其中一些已被列入全球检疫名单，并受到国家和国际法律的严格管制，以防止其传播（Rossmann 等人，2021 年）。宿主包括主要养殖鱼类和植物物种，以及自然生态系统中的众多动物和植物物种（Cao 等人，2012 年；Fern andez-Ben eitez 等人，2008 年；Kamoun 等人，2015 年；van den Berg 等人，2013 年）。卵菌是一类在分类学上截然不同的真核微生物大类，它与真菌有一些相同的生理和形态特征（例如，都有菌丝和不同的孢子类型），但在系统发育上与异鞭毛藻有亲缘关系（Baldauf 等人，2000 年；Latijnhouwers 等人，2003 年）。卵菌与真真菌可通过一些只有卵菌才具备的生化和细胞学特征来区分：a) 纤维素是菌丝壁的主要微纤维成分；b) 胞质致密体/指纹液泡含有磷酸化的 β-(1,3)-mycolaminarin 葡聚糖；c) 二倍体叶状体，减数分裂先于配子形成；d) 线粒体有管状嵴；最后 e) 利用 a - ε -二氨基庚二酸赖氨酸合成途径 ( Beakes 等人，2012 年)。卵菌生长的环境条件和宿主范围广泛，这反映在其系统发育多样性中 ( Thines，2014 年)。在过去的几十年里，宿主与卵菌相互作用的研究结合基因组学和转录组学，对卵菌如何感染宿主有了相当深入的了解 ( Burra 等人，2017 年)。了解许多相互作用分子的作用对于有针对性地制定管理策略非常重要。已确定卵菌会分泌一系列效应蛋白，这些效应蛋白可以改变宿主的免疫系统以促进感染（Bozkurt 等人，2012 年；de Bruijn 等人，2012 年；Fabro 等人，2011 年）。然而，不同卵菌病原体在感染过程中产生的大量分子尚未得到解释。为了在体内对这些分子进行功能分析，对卵菌进行基因改造的技术至关重要，例如 RNAi（Saraiva 等人，2014 年；Whisson 等人，2005 年）、稳定转化（Judelson 等人，1993 年）或 CRISPR/Cas（Fang 和 Tyler，2016 年）。卵菌的分子技术发展速度比真菌慢，目前仅限于相对较少的物种，与真菌相比效率较低。由于卵菌内部的异质性，转化方案需要针对每个物种进行优化，并且在同一物种内，通常针对每个菌株进行优化。因此
转化系统，基因沉默和基因编辑技术
卵骨是一组多样的孢子形成生物，包括数百种臭名昭著的病原体。其中几个在全球隔离名单上，严格受国家和国际法律的监管，以防止其传播（Rossmann等人。，2021）。宿主包括主要的栽培鱼类和植物物种，以及天然生态系统中的许多动物和植物物种（Cao等人，2012年； Fern Andez-Ben Eitez等。，2008年； Kamoun等。，2015年； van den Berg等。，2013年）。卵形构成了一种分类学不同的和大的真核微生物，它与真菌具有某些生理和形态学特征（例如，菌丝的形成和不同的目的孢子类型），但在系统源上是与Heterokont Algae（Baldauf等人（Baldauf等，2000; latijnhouers et and; <，2003）。卵菌和真菌可以通过只有卵菌具有的几种生化和细胞学特征来区分：a）纤维素是其菌丝壁的主要微纤维成分； b）含有磷酸化的B - （1,3） - 米麦葡萄糖的细胞质致密体/纤维打印液泡； c）在配子形成之前的减数分裂的二倍体thalli； d）线粒体带有肾小管crista；最终e）A -ε-二氨基二酰胺酸赖氨酸合成途径（Beakes等，2012年）。在其系统发育多样性中反映了卵形壮成长的大量环境条件和宿主。，2017年）。，2012年； de Bruijn等。，2012年； Fabro等。，2011年）。在过去的几十年中，宿主的卵形相互作用研究结合了基因组学和转录组学对卵菌如何感染其宿主有了充分的了解（Burra等人。意识到许多相互作用的分子的作用对于针对性的管理策略而言至关重要。已经确定，卵蛋白分泌了一系列效应子蛋白，可修饰宿主的免疫系统以促进感染（Bozkurt等人然而，尚未在感染过程中由不同的卵菌病原体产生的大量分子。用于对这些体内的功能分析，以基因修改卵菌的技术，例如RNAi（Saraiva等，2014； Whisson等人，2005年），稳定的转换（Judelson等人。，1993）或CRISPR/CAS（Fang and Tyler，2016年）至关重要。与真菌相比，卵形的分子技术的发展速度较慢，并且与真菌相比，目前仅限于相对较少的物种，并且效率低。由于卵菌中的异质性，需要针对每个物种以及在物种中优化每个菌株的转移方案。因此是
在实地生物多样性实验中，土壤微生物组组成对降水和植物组成调控具有高度响应
全球气候变化对陆地生态系统功能影响巨大，降水模式的波动范围从极端干旱到不适应这些条件的生态系统中的高强度降雨事件。同时，生态系统功能受到生物多样性迅速丧失的威胁（Tilman 等人，2012 年）。气候变化和生物多样性对生态系统功能产生复合影响的可能性凸显了同时考虑这两个因素的必要性。通过更好地了解生物多样性和气候变化对生态系统过程的潜在机制介质，可以更好地预测此类影响。大量研究表明土壤微生物在生态系统功能（ Austin 等人， 2014 ； Dubey 等人， 2019 ； Podzikowski 等人， 2024 ）和生物多样性维持（ Van Der Heijden 等人， 2008 ； Bever 等人， 2015 ）中发挥着关键作用，因此很可能成为调节生物多样性和气候变化对生态系统功能的联合影响的候选者。因此，了解土壤微生物组（包括功能不同的微生物群）如何应对气候扰动以及植物多样性和组成的变化至关重要。土壤微生物组已被证明对降水变化高度敏感（ Barnard 等人， 2013 ； Engelhardt 等人， 2018 ）。研究表明，细菌和真菌（包括真菌病原体（Coulhoun，1973 年；Talley 等人，2002 年；Delavaux 等人，2021 年 a）和丛枝菌根 (AM) 真菌（House and Bever，2018 年）和卵菌（Van West 等人，2003 年；Delavaux 等人，2021 年 a））的丰富度、丰度和组成会随着降水量的变化而变化。虽然细菌和真菌都对降水量的增加作出反应，但研究发现真菌比细菌更能耐受干旱条件（Barnard 等人，2013 年；Engelhardt 等人，2018 年）。同时，一些真菌病原体（例如锈病，Froelich 和 Snow，1986；根腐病 Wyka 等人，2018；Bevacqua 等人，2023）和腐生菌（Delavaux 等人，2021a）被发现在较潮湿的条件下繁殖。此外，陆生卵菌通常是植物病原体，它们在较潮湿的条件下多样性增加（Delavaux 等人，2021a），这可能是它们依赖水的生命周期所预期的（Thines，2018）。因此，这些对降水的不同反应对于微生物组对植物群落的反馈具有重大影响，例如在干旱条件下对 AM 真菌伙伴的依赖增加（ Stahl 和 Smith，1984 ； Schultz 等人，2001 ； Auge，2001 ； Marulanda 等人，2003 ）以及在潮湿条件下病原体的影响可能更大。因此，确定功能和分类学上不同的土壤微生物群对重大降水变化的相对敏感性，对于理解微生物组驱动的功能如何随着干旱期延长和降雨期加剧而发生变化至关重要。迄今为止，还没有研究测量过微生物功能群对降水实验性改变的广度。土壤微生物组对植物群落组成也高度敏感。植物物种丰富度的提高可以增加微生物多样性（Lamb 等人，2011 年；Burrill 等人，2023 年），因为植物物种的微生物组通常因根系结构（Saleem 等人，2018 年）、根系
修剪伤口对葡萄树干疾病的敏感性
葡萄树干疾病（GTD）给全球葡萄行业造成严重的经济损失（Fontaine等，2016b； Mondello等，2018a）。休闲药包括各种分类学上的真菌（Gramaje等，2018; Mondello等人，2018b），可以单独或一起影响植物。除了在叶子和簇上引起外部症状外，这些病原体还会引起内部木材变色。症状表达中不可预测的不连续性是这些疾病的特征（Mugnai等，1999）。GTD包括影响成年和年轻葡萄藤的一系列疾病。esca复合物，杂化磷酸盐死亡和尤特巴死亡被认为是成年葡萄藤的主要GTD（Claverie等，2020）。ESCA复合物与许多系统发育多样的真菌有关（Mugnai等，1999），包括ascomycota和basidiomycota。与ESCA相关的comycetes包括血管病原体phaeomoniella chlamydospora和phaeoacremonium最低限度（Syn。pm。Aleophilum）（u rbez-Torres等，2014）和其他phaeoacremonium。Wood-decay basidiomycetes include Fomitiporia mediterranea in Europe ( Moretti et al., 2021 ), and other pathogens belonging to the genera Fomitiporella, Fomitiporia, Inocutis, Inonotus, Stereum , and Phellinus in non-European countries ( Cloete et al., 2011 ; White et al., 2011 );这些真菌已从受感染的葡萄树干中分离出来，但是它们在疾病病因学中的作用尚未完全了解（Surico等，2006; Bertsch等，2013; Gramaje等，2018），并且在近年来被重新考虑。botryosphaeria dieback是由20种以上的杂化磷酶科引起的，包括dothidea N. Luteum，N。Rib，Eliplodia Serita和D. Mutila（Van Niekerk等，2004； Taylor等，2005;ÚRbez-Torres and Gubler，2009; Amponsah et al。 2013）。eutypa dieback是由eutypa lata和其他diatrypaceai特殊的特殊的（Trouillas and Gubler，2010; Luque等，2012）。这些病原体可以单独从受影响的木材中回收，也可以与其他真菌（例如PA）相结合。衣原体，下午。Aleophilum，Sphaeropsis Mariorum和Diaporthempelina（PéRros等，1999）。GTD症状是多缩的，包括马刺和手臂的死亡，木材的变色或内部条纹，扇形木材坏死和白色腐烂；由于植物可以同时受到多种真菌的影响，因此在其中GTD中，某些症状可能重叠（Gramaje等，2018）。木材变色和de骨是由多种结构和生理变化引起的，由真菌产生的纤维素分解和木质素溶酶，由于凝胶和牙龈由联邦木质部分泌的凝胶和牙龈引起的血管闭塞细胞或木质部实质细胞的坏死，导致真菌毒素（Bertsch等，2013； Claverie等，2020）。所有这些变化都会导致木质部伏特定功能的木质部发生变化，从而导致水和养分运动（Mugnai等，1999; Sparapano等，2000; Andol和Andol et et al。，2011）。最近报道了（Mondello等，2018b），详细描述了与不同GTD的症状。叶子从未分离出GTD真菌（Bertsch等，2013），也显示了多种症状，也已经描述过这些症状（Mugnai等，1999;Amborabé等，2001; Mondello et al。，2018b）;木材和木质部血管改变，真菌毒素和继发代谢物的沉积均有助于
什么是元基因组学中的binning
宏基因组学是对直接从土壤，水和肠道含量等环境样品中提取的遗传物质的研究，而无需隔离单个生物。该领域使用宏基因组学框来根据相似性将DNA序列分为组。目标是将这些序列分配给其相应的微生物或分类群，从而更深入地了解样本中的微生物多样性和功能。计算方法（例如序列相似性，组成和其他特征）用于分组。宏基因组学的方法包括：基于序列组成的binning，它分析了不同基因组中的不同模式；基于覆盖范围的binning，它使用测序深度将分组读取为垃圾箱；混合式分子，结合了两种方法以提高准确性；基于聚类的封装，可用于高基因组多样性数据集；和基于机器学习的封装，需要带注释的参考基因组进行培训。每种方法都有其优势和局限性，其选择取决于特定的元基因组数据集和研究问题。宏基因组学箱很复杂。2017年，本教程将涵盖元基因组式融合工具，以及咖啡发酵生态系统和metabat 2算法metabat的数据生成MAGS，可以轻松地与下游分析和工具集成，例如分类学注释和功能预测。已经对六个样本进行了测序，生成了6个用于咖啡发酵系统的原始数据集。2。宏基因组套件是分析复杂的微生物群落的关键步骤，但面临着几个挑战，包括水平基因转移污染危险嵌合序列和Maxbin Metabat mycc mycc mycc groopm groopm metawrap anvi'o semibin of de nove bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin的物种计算工具中的物种计算工具中的应变变化，例如已显示出高度准确的有效扩展和用户友好的基准研究发现，Metabat 2在准确性和计算效率方面都优于其他替代方案，以提供有关宏基因组学软件的更多信息，请参见Sczyrba等。使用Illumina MiSeq全基因组测序进行了六次颞枪i弹枪元基因组研究，以全面分析咖啡微生物组的结构和功能。我们基于这些现实世界数据为本教程创建了模拟数据集。我们将介绍本教程中的以下主题：准备分析历史记录和数据，将metabat 2运行到bin元基因组测序数据。要运行binning，我们首先需要将数据纳入Galaxy，任何分析都应具有自己独特的历史记录。让我们通过单击历史记录面板的顶部创建一个新的历史记录并重命名它。要将序列读取数据上传到星系中，您可以直接从计算机导入它，也可以使用这些链接从Zenodo或数据库中获取它：等等。首先，创建一个名为GTN的文件夹 - 带有主题名称和教程名称的子文件夹的材料。选择所需的文件要从顶部附近的下拉菜单中导入。3。通过在弹出窗口中选择“选择历史记录”，选择要导入数据（或创建新数据）的历史记录。通过重命名示例名称的读取对创建配对集合，然后按照以下步骤：检查所有要包含的数据集，并通过单击“数据集对构建列表”来构建数据集对列表。将未配对的前进和反向读取文本更改为每对的常见选择器。单击“配对这些数据集”以进行有效的前进和反向对。输入一个集合名称，然后单击“创建列表”以构建集合。binning有几个挑战，包括高复杂性，碎片序列，不均匀的覆盖率，不完整或部分基因组，水平基因转移，嵌合序列，应变变异和开放图像1：binning。在本教程中，我们将通过Galaxy使用Metabat 2（Kang等，2019）来学习如何键入元基因组。metabat是“基于丰度和四核苷酸频率的元基因组binning的工具”，该工具将shot弹枪元基因组序列组装到微生物群落中。它使用基因组丰度和四核苷酸频率的经验概率距离来达到98％的精度，并在应变水平下以281个接近完全独特的基因组为准。我们将使用上传的汇编FastA文件作为Metabat的输入，为简单起见保留默认参数。设置为“否”。在输出选项中，“垃圾箱的最小尺寸作为输出”设置为200000。对于ERR2231567样品，有6个箱子，将167个序列分类为第二箱。手：1。4。该工具将在Galaxy版本1.2.9+Galaxy0中使用这些参数：“包含重叠群的Fasta文件”汇编FASTA文件； “考虑融合的良好重叠群的百分比”设置为95； “ binning边缘的最低分数”为60； “每个节点的最大边数”为200； “构建TNF图的TNF概率截止”为0；和“关闭丢失还是小重叠的额外的押金？”The output files generated by MetaBAT 2 include (some are optional and not produced unless required): - Final set of genome bins in FASTA format (.fa) - Summary file with info on each genome bin, including length, completeness, contamination, and taxonomy classification (.txt) - File with mapping results showing contig assignment to a genome bin (.bam) - File containing abundance estimation of each genome bin （.txt） - 每个基因组bin（.txt）的覆盖曲线的文件 - 每个基因组bin的核苷酸组成（.txt） - 文件具有每个基因组bin（.faa）的预测基因序列（.faa）的基因序列，可以进一步分析和用于下游应用，例如功能性注释，相比的植物组合和化学分析，并可以用于下游应用。去复制是识别基因组列表中“相同”的基因组集的过程，并从每个冗余集中删除除“最佳”基因组之外的所有基因组。在重要概念中讨论了相似性阈值以及如何确定最佳基因组。基因组去复制的常见用途是元基因组数据的单个组装，尤其是当从多个样本中组装简短读数时（“共同组装”）。这可能会导致由于组合类似菌株而导致碎片组件。执行共同组装以捕获低丰度微生物。另一种选择是分别组装每个样品，然后去重新复制箱以创建最终的基因组集。metabat 2不会明确执行放松，而是通过利用读取覆盖范围，样品差异覆盖范围和序列组成来提高构架准确性。DREP等工具的设计用于宏基因组学中的复制，旨在保留一组代表性的基因组，以改善下游分析。评估：DREP评估集群中每个基因组的质量，考虑到完整性，污染和应变异质性等因素。基因组选择：在每个群集中，DREP根据用户定义的标准选择代表性基因组。该代表性基因组被认为是群集的“翻译”版本。放松输出：输出包括有关消除基因组的信息，包括身份，完整性和污染。用户可以选择基因组相似性的阈值，以控制删除水平。使用您喜欢的汇编程序分别组装每个样本。bin每个组件分别使用您喜欢的Binner。bin使用您喜欢的Binner共同组装。5。将所有组件中的垃圾箱拉在一起，然后在它们上运行DREP。6。在解复的基因组列表上执行下游分析。检查质量：1。一旦完成，必须检查其质量。2。可以使用CheckM（Parks等，2015）评估binning结果，这是一种用于元基因组学框的软件工具。3。2。检查通过将基因组仓与通用单拷贝标记基因进行比较，评估了基因组仓的完整性和污染。宏基因组学：1。宏基因组学将DNA碎片从混合群落分离为单个垃圾箱，每个垃圾箱代表一个独特的基因组。checkm估计每个基因组箱的完整性（存在的通用单拷贝标记基因集的总数）和污染（在一个以上bin中发现的标记基因的百分比）。关键功能：1。基因组完整性的估计：CheckM使用通用单拷贝标记基因来估计回收基因组的比例。2。基因组污染的估计：CHECKM估计多个箱中存在的标记基因的百分比，表明来自多种生物的潜在DNA。3。识别潜在的杂料：CheckM基于基因组的标记基因分布来识别杂种。4。结果的可视化：CheckM生成图和表，以可视化基因组垃圾箱的完整性，污染和质量指标，从而使解释更加容易。checkm也可以根据与不同分类学组相关的特定标记基因（例如sineage_wf：评估使用谱系特异性标记集对基因组垃圾箱的完整性和污染）进行分类分类的基因组分类。checkm lineage_wf工作流使用标记基因和分类信息的参考数据库来对不同分类学水平的基因组垃圾箱进行分类。来源：-Turaev，D。，＆Rattei，T。（2016）。（2014）。使用metabat 2的元基因组重叠群构造教程强调了选择最合适的binning工具的重要性。不同的方法具有不同的优势和局限性，具体取决于所分析的数据类型。通过比较多种封装技术，研究人员可以提高基因组融合的精度和准确性。可用于元基因组数据，包括基于参考的，基于聚类的混合方法和机器学习。每种方法都有其优点和缺点，从而根据研究问题和数据特征使选择过程至关重要。比较多种封装方法的结果有助于确定特定研究的最准确和最可靠的方法。在完整性，污染和应变异质性方面评估所得垃圾箱的质量至关重要。另外，比较已识别基因组的组成和功能谱可以提供有价值的见解。通过仔细选择和比较binning方法，研究人员可以提高基因组箱的质量和可靠性。这最终导致对微生物群落在各种环境中的功能和生态作用有了更好的了解。微生物群落系统生物学的高清晰度：宏基因组学以基因组为中心和应变分辨。- Quince，C.，Walker，A。W.，Simpson，J。T.，Loman，N。J.，＆Segata，N。（2017）。shot弹枪宏基因组学，从采样到分析。-Wang，J。和Jia，H。（2016）。元基因组范围的关联研究：微生物组细化。-Kingma，D。P.和Welling，M。（2014年）。自动编码变分贝叶斯。-Nielsen，H。B.等。鉴定和组装基因组和复杂元基因组样品中的遗传因素，而无需使用参考基因组。-Teeling，H.，Meyerdierks，A.，Bauer，M.，Amann，R。，＆Glöckner，F。O.（2004）。将四核苷酸频率应用于基因组片段的分配。-Alneberg，J。等。（2014）。通过覆盖范围和组成的结合元基因组重叠群。-Albertsen，M。等。（2013）。通过多个元基因组的差异覆盖层获得的稀有，未培养细菌的基因组序列。-Kang，D.D.，Froula，J.，Egan，R。，＆Wang，Z。（2015）。metabat，一种有效的工具，用于准确地重建来自复杂微生物群落的单个基因组。simmons b a和singer s w提出了一种新算法，称为Maxbin 2.0，用于2016年生物信息学期刊中多个元基因组数据集的binning基因组。此外，Kang等人开发了Metabat 2，一种自适应binning算法，该算法于2019年在Peerj发表。PlazaOñate等人引入了MSPMiner，这是一种从shot弹枪元基因组数据重建微生物泛元组的工具，如2019年的生物信息学报道。Other studies like those of Lin and Liao, Chatterji et al, Parks et al, Pasolli et al, Almeida et al, Brooks et al, Sczyrba et al, Qin et al, Bowers et al, Sieber et al, Cleary et al, Huttenhower et al, Saeed et al, and Pride et al have also contributed to the development of metagenomics tools and approaches for genome recovery.这些发现表明，宏基因组分析和计算方法的最新进展使研究人员能够从环境样本中恢复几乎完整的基因组。本文讨论了有关宏基因组学的各种研究，这是对特定环境中多种生物的遗传物质的研究。研究集中于人类肠道微生物组及其在不同人群和年龄之间的组成。引用了几篇论文，其中包括Chen等人的论文。（2020），他开发了一种从宏基因组获得准确而完整的基因组的方法。Daubin等人的另一篇论文。（2003）探讨了细菌基因组中侧向转移基因的来源。本文还提到了有关人肠道微生物组的研究，包括Schloissnig等人的工作。（2013），他绘制了人类肠道微生物组的基因组变异景观。Yatsunenko等。 （2012）研究了在不同年龄和地理位置的人类肠道微生物组。 此外，本文参考了有关微生物从母亲传播到婴儿的研究，包括Asnicar等人的工作。 （2017）和Ferretti等。 （2018）。 本文还涉及宏基因组学分析中使用的机器学习和深度学习技术，例如变化自动编码器和无监督的聚类方法。 最后，本文提到了用于分析元基因组数据的软件工具，包括Li（2013）的BWA-MEM和Paszke等人的Pytorch。 （2019）。 以下是生物信息学和基因组学领域的各种研究文章的摘要。Yatsunenko等。（2012）研究了在不同年龄和地理位置的人类肠道微生物组。此外，本文参考了有关微生物从母亲传播到婴儿的研究，包括Asnicar等人的工作。（2017）和Ferretti等。（2018）。本文还涉及宏基因组学分析中使用的机器学习和深度学习技术，例如变化自动编码器和无监督的聚类方法。最后，本文提到了用于分析元基因组数据的软件工具，包括Li（2013）的BWA-MEM和Paszke等人的Pytorch。（2019）。以下是生物信息学和基因组学领域的各种研究文章的摘要。释义旨在保留原始文章的主要思想和发现，同时以更简洁和易于访问的方式介绍它们。1。**聚类**：一种用于将相似数据点分组在一起的算法，应用于基于Web的数据。2。** art **：用于下一代测序的模拟器可以模仿现实世界数据。3。** metaspades **：一种可以从混合微生物群落中重建基因组的宏基因组组装子。4。** minimap2 **：一种以高精度和速度对齐核苷酸序列的工具。5。** blat **：用于比较基因组序列的爆炸样比对工具。6。** Circos **：用于比较基因组学的可视化工具，用于显示多个基因组之间的关系。7。**高通量ANI分析**：使用平均核苷酸同一性（ANI）指标估算原核基因组之间距离的方法。8。** checkm **：一种评估微生物基因组完整性和污染的工具。9。** BLAST+**：具有改进功能和用户界面的BLAST算法的更新版本。10。** mash **：使用Minhash估算基因组或元基因组距离的工具。11。**浪子**：原核基因组的基因识别和翻译起始位点识别工具。12。** InterPro 2019 **：蛋白质序列注释的InterPro数据库的更新，具有改进的覆盖范围和访问功能。13。14。15。16。**控制虚假发现率**：一种用于管理生物信息学研究中多种假设检验的统计方法。** checkv **：一种用于评估元基因组组装的病毒基因组质量的工具。**使用深度学习从宏基因组数据中识别病毒**：使用机器学习从混合微生物群落中检测病毒的研究。**标准化的细菌分类法**：基于基因组系统发育的细菌进行分类的新框架，该细菌修改了生命之树。17。** gtdb-tk **：一种用于与基因组分类学数据库（GTDB）分类的工具包。18。** iq-Tree **：使用快速有效算法估算最大可能的系统发育的工具。这些摘要概述了生物信息学和基因组学领域的各种研究文章，突出显示了与序列比对，组装，注释和系统发育有关的工具，方法和研究。最新的多个序列对齐软件的进步显着提高了D. M. Mafft版本7，Modelfinder，Astral-III，UFBOOT2，Life V4和APE 5.0等工具的性能和可用性。这些工具通过引入新颖特征，例如快速模型选择，多项式时间种树重建，超快的自举近似和交互式可视化来提高系统发育估计值的准确性。这些软件包的整合已简化了构建进化树的过程，使研究人员可以更轻松地探索复杂的系统发育关系。