青島能源所等提出微生物組功能校正算法MetaApo

發布時間：2021-01-25 14:17 原文鏈接：青島能源所等提出微生物組功能校正算法MetaApo

　　基于元基因組測序的微生物組功能分析和比較，在疾病診斷、生態監控、生物安全等領域具有應用價值，而高昂的成本限制了其更廣泛應用。近日，中國科學院青島生物能源與過程研究所單細胞研究中心開發出微生物組功能校正算法Meta-Apo（Metagenomic Apochromat），為大規模的菌群功能比較提供了保證分析精度且可大幅降低實驗和計算成本的解決方案。

　　目前，微生物組功能的分析和比較，主要基于基因組序列進行代謝重建。路線之一是鳥槍法元基因組測序（Whole Metagenome Sequencing；WMS），但其高昂的測序成本（~1000~2000元/樣本）和冗雜的分析過程阻礙了該方法的大規模應用。此外，通過擴增子測序（~200元/樣本），利用16S rRNA等進化標記基因和其參照基因組之間的關聯，亦能推斷微生物組的功能。該方法大幅降低了成本，但16S rRNA基因片段經常帶有擴增偏好性，而且與全基因組序列的關聯并非完全可靠，因此，該方法的功能重建結果經常會出現較大的偏差。

　　為了解決以上問題，單細胞中心生物信息研究組提出了Meta-Apo算法，通過挖掘WMS數據和16S rRNA擴增子數據之間的同構關系，利用少量WMS和16S rRNA數據對（即同一個菌群樣本分別進行WMS測序和16S rRNA擴增子測序）進行訓練，來實現對大規模16S rRNA擴增子測序樣本的菌群功能校正（圖1）。研究顯示，Meta-Apo利用僅僅15例樣本的數據對進行訓練，進而基于16S rRNA擴增子對5,000例人體腸道菌群樣本進行功能預測和校正，其結果與同批樣本基于WMS推斷的菌群功能基本一致，而總測序成本僅為后者的20%左右。因此，針對大規模菌群樣本的功能重建這一目的，將全部樣本用16S rRNA擴增子策略，同時用WMS策略測定其中的一小部分樣本，將能在保證分析精度的前提下、大幅降低實驗和計算成本。因此，Meta-Apo算法和相應的測序策略為大規模菌群功能分析項目的設計提供了重要的工具。

　　該研究由青島能源所單細胞中心與青島大學計算機科學技術學院合作完成，青島能源所助理研究員荊功超為論文第一作者，青島大學教授蘇曉泉為論文通訊作者。研究工作獲得國家自然科學基金、山東省自然科學基金、中國博士后科學基金的支持。

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Meta-Apo算法能校正基于16S基因擴增子推斷的菌群功能