北京生科院提出微生物組解析新技術

　　1月23日，國際學術期刊《自然-通訊》（Nature Communications）在線發表了中國科學院北京生命科學研究院計算基因組學實驗室趙方慶團隊題為MetaSort untangles metagenome assembly by reducing microbial community complexity 的研究成果。該研究首次提出基于降低物種復雜度策略的復雜微生物組結構解析的新技術。

　　微生物組群落結構的多樣性是群落發揮生態功能的重要基礎，因此解析復雜微生物群落結構一直是宏基因組研究的重點但也是難點。以往研究中對微生物群落結構的解析主要是通過與參考數據庫比對來實現的，所以未知環境下微生物群落的研究受到極大限制。從單個細胞水平獲取微生物基因組來看，單細胞測序技術可以在復雜微生物群落的基因組結構解析方面有著重要的應用潛力。然而，由于微生物單細胞測序技術具有高成本、低成功率、所產生的數據覆蓋度高度不均一等固有缺陷，使得它在微生物組學研究中的應用受到很大限制。

　　為了解決上述問題，趙方慶團隊提出了基于降低物種復雜度策略的微生物組結構解析的新技術——metaSort，它將單細胞測序和全基因組隨機測序技術相結合，以獲取微生物群落中不同物種基因組的完整序列。metaSort利用流式細胞術對宏基因組樣品中的細菌進行排序，然后分選出指定區間內指定數目的細菌子集。隨后，利用單細胞技術對每個細菌子集進行擴增測序。為了利用原始的宏基因組和分選的細菌子集信息，他們還提出了兩個新的算法模型：BAF和MGA。這兩個方法可以利用子集中富集細菌的部分基因組序列，從原始宏基因組數據中回收目標基因組序列，并對這些序列進行拓撲組裝和變異識別。研究中將該技術應用到口腔和腸道微生物樣品中，均證明該方法的有效性。他們又進一步對未知微生物群落——海藻表面共生微生物進行了研究：僅通過3次流式細胞分選，就成功獲得72個接近完整的微生物全基因組序列。通過三代測序技術對拼接后的基因組序列進行驗證，表明metaSort方法具有很高的準確性。metaSort已公開發布在免費的開源網站SourceForge上，以方便相關研究者下載使用。

　　metaSort方法的優勢在于為用戶提供了靈活的方式獲取新環境樣品中微生物的基因組序列，用戶可以自行控制是分選單個細胞還是范圍和數目較大的細胞組成，并且可以控制分選細胞的數量和區域較小宏基因組的復雜度。與傳統的單細胞測序相比，metaSort分選出的細胞子集交集很小，意味著通量的提高和成本的降低。此外，其他的分選方式，例如特異性的核酸探針和抗體標記的磁珠都可以應用到metaSort中以獲取目標細菌，這些方法都會極大地提高metaSort的應用范圍，進而推動對未知環境中微生物組成、基因功能和代謝網絡的研究進展。

　　該工作由趙方慶團隊的助理研究員冀培豐和博士后張延明共同完成，并得到國家自然科學基金和科技部重點研發計劃的資助。

metaSort技術流程