微生物在生态环境中起到了重要的作用,但许多微生物是无法在实验室中培养的,这大大影响了人们对地球微生物多样性的理解。宏基因组学是这一领域的强大工具,主要是从复杂微生物群体中提取DNA并进行测序。
不过,这样的群体研究面临着一些特别的挑战。举例来说,组装一个未知生物的基因和基因组,相当于在不知道最终图案的情况下进行拼图。
“宏基因组学就像是把许多拼图拆散混在一起,然后在不知道图案的情况下开始拼,”加州大学Lawrence Berkeley国家实验室的Jillian Banfield说。目前人们广泛使用的测序仪生成短读取,而组装程序难以区分多次出现的相同或类似序列,无法正确定位这样的片段。由此产生的缺口,使研究者难以鉴定群体中的所有微生物。
美国能源部联合基因组研究所和Berkeley实验室的研究团队,比较了Illumina短读取技术和长读取技术在宏基因组研究中的表现,这项研究刊登在本期的Genome Research杂志上。长读取技术是指Illumina新推出的TruSeq Synthetic Long-Reads试剂盒,将建库测序和组装算法结合起来,能从Illumina短读取中产生长读取数据。
研究人员采用了来自科罗拉多河附近的泥沙样本。他们之前曾通过宏基因组测序(Illumina短读取技术)揭示了该样本中的物种多样性,还重建了一个未知生物的高质量基因组。他们在这项新研究中用Illumina长读取技术进行了同样的分析,并对这两种技术进行了比较。
研究显示,长读取技术在样本中捕捉到了更大的物种多样性。短读取技术只鉴定了一百六十多种微生物,而长读取技术鉴定了四百多种微生物,其中一些只占群体的0.1%。此外,研究人员还用长读取技术揭示了之前遗漏的近缘物种。
文章总结道,短读取数据和长读取数据在宏基因组研究中可以互补。长读取技术能够更好的鉴定样本中的低丰度微生物,重建大多数近缘物种的基因组。
来源:测序中国
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