概述

宏基因组学是对直接从环境或临床样本中回收的遗传物质进行研究，无需实验室培养。这种方法捕获了微生物群落的完整遗传多样性，包括细菌、古细菌、病毒和真菌，其中绝大多数不能在纯培养物中生长。通过对从土壤、海水、人类肠道或其他栖息地提取的总 DNA 进行测序，宏基因组学为了解微生物组成、代谢潜力和群落动态提供了一个独立于培养的窗口。该领域揭示了地球上微生物多样性的真实范围，彻底改变了微生物学。

方法

宏基因组工作流程分为两种主要策略。 扩增子测序（例如，16S rRNA 基因测序）针对保守的标记基因来分析分类组成。 鸟枪式宏基因组学 对样本中的所有 DNA 进行测序，从而实现功能基因分析和基因组解析研究。生物信息学管道使用 Kraken2、MetaPhlAn 或 Kaiju 等数据库执行质量修剪、宿主 DNA 去除和分类学分类。对于功能分析，使用 HUMAnN3 等工具将读数映射到基因目录。更先进的方法使用专门的组装程序（例如 MEGAHIT 或 metaSPAdes）将宏基因组读数组装成宏基因组组装基因组 (MAG)。然后根据核苷酸组成和丰度对 BinContig 进行分类，以恢复接近完整的基因组。

应用程序

宏基因组学对医学、生态学和生物技术产生了深远的影响。人类微生物组项目揭示了肠道微生物组成与肥胖、炎症性肠病和糖尿病等疾病之间的密切联系。环境宏基因组学揭示了用于工业生物技术的新型酶，并监测水和食品微生物学中的微生物群落。在临床环境中，宏基因组学能够在[细菌遗传学](/guides/bacterial- Genetics.html)中进行公正的病原体检测和抗菌素耐药性基因监测。随着下一代测序的进步，该领域不断扩展，使深度宏基因组测序变得越来越经济实惠。

实用协议

对于鸟枪法宏基因组分析，从配对末端读取的质量修剪开始：“fastp -i R1.fastq -I R2.fastq -o trimmed_R1.fastq -O trimmed_R2.fastq -q 20 -l 50 –detect_adapter_for_pe”。通过使用“Bowtie2”与宿主基因组（例如，具有“GRCh38”的人类）进行比对来删除宿主读数：“bowtie2 -x host_index -1 trimmed_R1.fastq -2 trimmed_R2.fastq –un-conc-gz host_removed -p 8”。使用 Kraken2 进行分类，构建一个包括细菌、古细菌、病毒和人类的数据库：kraken2-build --standard --db $DBDIR。分类读取：“kraken2 –db DBDIR --report report.txt --threads 8 --paired host_removed_1.fastq host_removed_2.fastq >classified.txt”。使用 Bracken 优化丰度估计：`bracken -d DBDIR -i report.txt -o bracken_report.txt -r 150 -l S`。对于物种级别的丰度，请使用“-l S”；对于属级使用“-l G”。使用 HUMAnN3 进行功能分析将读取映射到 UniRef 基因家族和 MetaCyc 途径：“ humann –input trimmed.fastq –output humann_output –threads 8”。输出包括“genefamilies.tsv”和“pathabundance.tsv”。对于基于组装的宏基因组学，使用“MEGAHIT”共同组装所有样本：“megahit -1 R1_list.txt -2 R2_list.txt -o assembly”。使用跨样本的覆盖配置文件将重叠群与“MetaBAT2”合并：“runMetaBat.sh assembly.final.fa sample1.bam sample2.bam”。使用“CheckM”评估 bin 质量：“checkm lineage_wf -x fa bins_dir checkm_output”。只有完整性 >70% 且污染度 <10% 的 bin 才被归类为高质量宏基因组组装基因组 (MAG)。 MAG 的分类分配使用“GTDB-Tk”针对基因组分类数据库。