生物信息学

本研究建立了一个系统化、动态和可重复的工作流程，并指导用户完成scRNA-seq分析的关键步骤，包括数据过滤、均一化、降维分析、差异分析、拟时序分析、单细胞浏览器、circos图、拷贝数变异 (CNV)、基因组不稳定性等。本文使用的代码可在Docker（https://hub.docker.com/repository/docker/zhangjing12/scrnapip）或GitHub （https://github.com/OpenGene/scrnapip）中公开获取。

生物信息学数据分析单细胞浏览器单细胞RNA-seq

方法工具

使用人类微生物组数据预测健康结果的多核机器回归模型—MKMR

研究发现，人体微生物群与人类健康和疾病有关，并具有预测作用。许多针对微生物组数据开发的统计方法侧重于不同的距离度量，可以捕获微生物组中的各种信息。近日，美国哥伦比亚大学研究人员在Briefings in Bioinformatics发表最新研究，开发了一种基于人类微生物组数据预测健康结果的多核机器回归模型—MKMR（https://github.com/BingLi17/MKMR），在模拟和真实数据中性能较好，值得关注。

方法工具预测模型研究论文基础研究微生物组信号

宏基因组

基于菌株特异性法或可用于检测交叉样本的污染？

在高通量测序中，污染是不可避免的，虽然DNA提取试剂盒等外部污染源已经被广泛报道和调查，但来自研究本身的污染仍然被低估。近日，美国加利福尼亚大学研究人员在Microbiome发表最新研究，对于低生物量样品来说，污染尤其成问题，并且孔间污染比外部污染更难检测，是微生物组领域应该关注的问题。未来建议使用基因型特异性监测方法和阴性对照，以确保结果的完整性和可重复性。

宏基因组污染研究论文基础研究生物信息学

Reporter score

iMeta：国内团队对微生物富集分析中Reporter Score的误用研究

Reporter score是一种改良的微生物富集分析的新方法。但由于许多研究者对原有方法缺乏全面、系统的认识，并在多篇文章中被错误使用，导致严重的雪球效应。本研究着重分析了这种误用对微生物研究产生的负面影响，并希望本文能够促进研究者们对统计的严谨性和重要性的认识，以加强对后续研究的可靠性和可重复性。

Reporter score 微生物富集分析统计生物信息学

扩增子

iMeta：国内团队开发易扩增子(EasyAmplicon)：易用、可重复的菌群扩增子分析流程

本研究提供了一个跨平台、开源和社区支持的分析流程——易扩增子（EasyAmplicon）。易扩增子包括30多个跨平台模块和该领域常用的R包。流程由文章作者和“宏基因组”公众号编辑团队维护和更新，定期发布最新的中英文教程，阅读用户的反馈，并在微信公众号和GitHub中为用户提供帮助。该流程可在 GitHub (https://github.com/YongxinLiu/EasyAmplicon) 和 Gitee (https://gitee.com/YongxinLiu/EasyAmplicon)上获得。

扩增子生物信息学菌群流程可视化

膳食氨基酸

Nature子刊：人类饮食中氨基酸的动态变化、均衡及最优化

先前大量研究表明，膳食氨基酸的摄入通过调节代谢对机体健康和疾病产生重要影响。然而，这些影响是如何在人类食物消费和饮食模式中表现出来尚不清楚。近日，美国杜克大学研究人员在Nature Communications发表最新研究，构建了涵盖2千多种食物、10饮食模式、3万多种饮食概况和18种食物氨基酸含量数据库，用于解决营养科学中缺乏系统的营养信息收集及计算工具来探索食物、饮食模式和健康状况间的联系等限制，还发现膳食氨基酸摄入量和年龄关联性较大。此外，研究人员还利用机器学习算法来设计个性化饮食，基于氨基酸摄入量实现促进健康目的。总之，该研究可能有助于为设计基于定量框架的人类蛋白质质量摄入指南提供新参考。

膳食氨基酸综合数据库研究论文基础研究生物信息学

HiFi宏基因组测序

Nature子刊：HiFi测序助力组装人类肠道菌群高质量基因组

目前，对人类粪便测序样本进行宏基因组组装很流行。然而，由于存在保守序列、重复序列和可移动序列等，这些MAGs通常存在完整度不足、污染率较高等问题。最近，PacBio的高精度长读段测序（HiFi）已被广泛应用于动植物基因组的组装。近日，韩国延世大学研究人员在Nature Communications发表最新研究，通过HiFi宏基因组测序成功组装出完整的人类肠道菌群基因组，且不需要binning步骤。相比其他两种软件（metaFlye, HiCanu），hifiasm_meta的组装性能较好。此外，针对可单独或不能单独培养的微生物均可利用HiFi测序组装出高质量基因组。相比二代短读长，利用HiFi测序还组装出高度保守序列（rRNA）和可移动序列（基因岛）。总之，HiFi测序为进一步提高人类肠道菌群基因组质量提供了新视角，但目前测序价格相对昂贵且需要更多的DNA量等问题仍需要改善。

HiFi宏基因组测序完整的 MAG (CMAG) 研究论文基础研究生物信息学

宏基因组组装基因组 (MAGs)

从复杂宏基因组数据中实现自动化分箱新工具binny

近年来，研究人员开发出多种分箱工具用于从宏基因组样本中恢复宏基因组组装基因组（MAGs），极大地扩展了人类和动物肠道参考基因组。近日，卢森堡大学研究人员在Briefings in Bioinformatics发表最新研究，开发出一种半监督宏基因组自动化分箱工具binny（https://github.com/a-h-b/binny），在模拟和真实数据集中，发现binny分箱性能优于现有Metabat2、VAMB和SemiBin等6种常用工具。总之，该工具的开发为从宏基因组数据中恢复高质量基因组提供新的方法和见解，值得关注和进一步测试。

宏基因组组装基因组 (MAGs) binny 研究论文基础研究生物信息学

MMUPHin

用于微生物组数据Meta分析框架—MMUPHin

随着测序技术的发展，大规模人群中分子流行病学的荟萃分析可将多组学特征与复杂的健康相关表型有效关联，但相关meta分析的工具适用性还不是很成熟。近日，哈佛大学研究人员在Genome Biology发表最新研究，开发了一种用于微生物组数据Meta分析的框架MMUPHin（一个Bioconductor包；https://huttenhower.sph.harvard.edu/mmuphin/）。基于已发表的IBD队列，识别到一些新的标志物菌属（如不动杆菌属和Turicibacter）与IBD存在联系。此外，区分了亚型、表型严重程度和治疗效果间的关联，但在乳糜泻和溃疡性结肠炎中，没有明显的微生物组驱动的离散疾病亚型。总之，该研究为未来的微生物群落meta分析提供了新的方法。

MMUPHin 炎症性肠病（IBD）基础研究生物信息学荟萃分析

Prokounter

用于从16S微生物组数据进行差异丰度推断的R包—Prokounter

目前，使用高通量16S rRNA标记基因分析微生物组数据很有吸引力，但16S测序也产生了大量虚假的微生物分类群。近日，丹娜法伯癌症研究院人员在Genome Biology发表最新研究，开发了一款R包Prokounter（https://github.com/mskb01/prokounter），用于调查各级别16S测序微生物数据的高度灵活差异丰度推断，从样本到特定分类群。总之，本研究提出了一种灵活的方法，并被证明可以克服目前丰度差异推理方法所注意到的混淆问题，值得相关人员尝试。

Prokounter 差异丰度推断研究论文基础研究生物信息学

菌群

iMeta：宏蛋白质组学分析一站式工具集iMetaLab Suite

由于宏蛋白质组学研究中蕴含的难度和挑战性，一定程度上限制了其他领域菌群研究人员对宏蛋白组学的使用和深入探索。为了克服挑战，加拿大渥太华大学医学部药学院Daniel Figeys团队李乐园等开发了一套名为iMetaLab Suite的免费一站式分析工具集，涵盖了宏蛋白组学中最常用的功能、分类和统计分析。

菌群宏蛋白质组学生物信息学数据库搜索统计分析

宏观多样性

MetaPop：探索微生物组宏观和微观多样性的工具

本研究中，作者介绍了 MetaPop，这是一种开源生物信息学流程，其提供了一个单一界面来分析和可视化宏观和微观多样性水平的微生物和病毒群落宏基因组。作者将 MetaPop 应用于接受粪便菌群转移的自闭症儿童及其神经正常同龄人的肠道病毒组，发现仅在宏观层面进行分析可能会遗漏重要的生物学差异。作者表示标准化的种群和遗传变异分析对于最大限度地进行生物学推断是非常宝贵的，而 MetaPop 提供了一个方便的工具包来探索菌群中宏观和微观多样性的双重影响。

宏观多样性可视化生物信息学肠道病毒组自闭症儿童

扩增子

iMeta：陈同等开发高颜值高被引绘图网站imageGP

2022年2月21日，iMeta 期刊在线发表了中国中医科学院黄璐琦院士、陈同副研究员和中国科学院遗传与发育生物学研究所刘永鑫高级工程师合作题为“ImageGP: An easy-to-use data visualization web server for scientific researchers”的研究论文。该论文介绍了一款简单易用、功能强大的在线绘图工具 ImageGP，访问地址是http://www.ehbio.com/ImageGP/ 。

扩增子生物信息学数据可视化宏基因组菌群

生物信息学

Nature子刊：主流高通量测序仪在人/细菌/宏基因组测序评测结果发布，华大智造表现优异

近日，由生物分子资源设施协会（Association of Biomolecular Resource Facilities, ARBF）主导的ABRF NGS II期研究成果发表于Nature Biotechnology，文章题为“Performance assessment of DNA sequencing platforms in the ABRF Next-Generation Sequencing Study”。研究团队基于来自Illumina、Pacific Biosciences、Thermo Fisher Scientific、BGI、Oxford Nanopore Technologies和Genapsys的多款测序平台，在多个实验室对同一人类基因组家族、三个单独菌株和十种细菌的宏基因组混合物进行测序，并将各平台数据进行全方位、系统性比较，分析各个测序平台的性能差异和测序质量，以提供真实全面的参考证据。

生物信息学 DNA测序基因组学下一代测序

风险评估

香港大学张彤 Nature子刊：基于组学的抗生素耐药基因风险评估框架

病原微生物的抗生素耐药性已经成为威胁人类健康的关键因素。抗生素耐药基因（ARGs）是微生物耐药的主要机制，ARGs广泛存在于自然界中，然而并不是所有的ARGs都会威胁公共健康。因此，如何有效识别和评价潜在的高风险ARGs对于人类有针对性的开展主动预防具有重要的意义。近期国内香港大学张彤团队在Nature子刊，Nature Communications上发表了他课题组最新的研究成果，他们基于组学的信息成功开发一套崭新的ARGs评估框架，该框架以抗性基因是否高度集中于与人类相关的环境中、在微生物种间的可转移性，以及在宿主（人类）内的可致病性为主要因素，将ARGs按照风险程度分成了四个级别，系统地评估了ARGs对人类所构成的风险。

风险评估评估框架抗生素耐药基因研究论文基础研究

肠道微生物组

郑钜圣、王军等：肠道菌群与新冠重症风险密切关联

2021年5月3日，Journal of Genetics and Genomics在线发表了西湖大学郑钜圣教授、郭天南教授、中山大学陈裕明教授、中国科学院微生物所王军研究员团队合作的研究论文。该研究通过结合多组学（蛋白质组、肠道微生物组及粪便代谢组）生物信息学分析，探索了肠道菌群、炎症因子以及COVID-19重症标记物间的关联。该研究为研究肠道菌群与宿主免疫之间的相互作用，评估感染COVID-19后的重症风险提供了新线索。

肠道微生物组粪便代谢组生物信息学炎症因子宿主免疫

长读长测序

Nature子刊：人类肠道微生物组的高分子量DNA提取、纳米孔测序和宏基因组组装方法

人类肠道微生物组的短读长宏基因组测序和从头基因组组装可产生细菌基因组草图，而无需分离和培养。虽然长读长测序已成功应用于装配连续的细菌分离体基因组，但从粪便样本中提取足够分子量、纯度和数量的DNA进行宏基因组测序仍是一个挑战。在此，作者提出了一种从人类粪便样本中提取微克量的高分子量DNA的方案，该方案适用于下游长读长测序的应用。作者还推出了Lathe (www.github.com/bhattlab/lathe)，这是一种用于长读长碱基检出，装配，长读长或Illumina短读长的一致细化和基因组环化的计算工作流程。总而言之，此方案可以在大约10天内，从2 d的动手实践和计算量下从复杂的人类肠道样本中产生高质量的连续或环状细菌基因组。

长读长测序宏基因组学人类肠道微生物组高分子量DNA 生物信息学

宏基因组分析工具

Nature子刊：PICRUSt2实现任意16S序列的宏基因组功能预测

截止2020年6月5日，功能预测软件PICRUSt1已被引用近4千次。这个成绩是相当惊艳，而且仅2019年就引用过千，且持续增长。近期《Nature Biotechnology》发表了更新的PICRUSt2版本，值得专业人士关注。

宏基因组分析工具 PICRUSt 功能预测 QIIME2 扩增子分析

可移动遗传元件

怎样分析微生物组的可移动基因组（综述）

可移动遗传元件（MGE）主要包括质粒、转座因子和噬菌体等，可影响由选择压力驱动的微生物群落组成及其与宿主的关系，参与耐药基因和毒力因子的传播。MGE在微生物组研究中正在受到越来越多的关注。《Trends in Microbiology》近期发表的综述文章，重点阐述了不同宏基因组学方法在MGE研究中的优势和局限性，探讨了其中的测序和生信分析方法的应用，值得专业人士参考。

可移动遗传元件宏基因组学生物信息学

细菌生长速率

Science子刊：基于宏基因组推断菌株原位的生长速率

细菌生长速率的计算是宏基因组研究中的热点问题，之前报导过2018年《Nature Communication》发表的GRiD方法（https://www.mr-gut.cn/papers/read/1096045434）和《Nature Methods》发表的DEMIC方法（https://www.mr-gut.cn/papers/read/1042256665），最近Science子刊提出的SMEG方法 https://github.com/ohlab/SMEG 可以更好的计算菌株的原位生长速度，软件提供Github源代码和Bioconda的安装方式，方便用户使用。

细菌生长速率宏基因组分析工具生物信息学分析流程 Yufeng Jane Tseng

结肠癌

粪菌组成或可预测大肠癌术前放化疗病理反应

预测直肠癌同步放化疗（CCRT）后完全缓解（CR）的生物标志物较为缺乏，最新发表在International Journal of Radiation Oncology Biology Physics的研究旨在探究术前CCRT后肠道菌群反应的预测价值。该研究发现在非CR患者中观察到不良肠道菌群（如拟杆菌）与治疗反应相关。CR患者的合成代谢功能明显增强。尽管贝叶斯网络分析显示Duodenibacillus massiliensis菌与升高的CR率相关，但需要更多的研究证明该假设。

结肠癌 Rectal cancer Concurrent Chemoradiotherapy Tumor Regression Microbiome

菌群分析方法

评估16S rRNA基因测序分析方法的框架

有多种生物信息学下游分析流程可用于分析16S rRNA基因扩增子测序，但尚无研究使用环境混合物评估16S rRNA基因测序结果的准确性。在《Microbiome》发表的这项研究中，作者开发了一种评估16S rRNA基因测序分析方法的框架，该框架利用一种新颖的两样品滴定混合物数据集和指标来评估计计数型表的定性和定量特征，并通过评估三个主流分析流程生成的计数表演示了该框架的分析结果。该框架是评估16S rRNA标记基因生物信息学方法的宝贵资源，并将帮助科学家为其标记基因分析选择合适的分析方法。

菌群分析方法 16S rRNA gene Assessment Bioinformatic pipeline Normalization

宏基因组分析工具

可跨地区和不同研究的宏基因组整合分析和功能比较流程

来自麻省理工大学Bonnie Berger课题组（近2万引用的生物大佬）最近在《Genome Biology》（IF > 14）杂志上发表整合宏基因组功能注释和比较流程，可实现跨地区、不同实验差异较大研究的整合分析，同时比现有工具功能注释更全面，对开展宏基因组数据整合分析的用户，值得关注。

宏基因组分析工具 Comparative functional metagenomics Functional profiling Metagenomic binning Alignment-free binning

宏基因组

华科宁康等：海洋宏基因组资源促进了对新蛋白质的结构和功能预测

华中科技大学生命学院宁康教授团队，联合软件学院薛志东教授团队和美国密歇根大学计算医学与生物信息系张阳教授团队，在利用微生物组大数据辅助预测蛋白质三维结构领域取得新突破。对于无已知同源蛋白质结构的新型蛋白质，要想预测其结构则需要借助于从头折叠算法。在从头折叠算法中，第一步是明确氨基酸残基之间的“密切接触”关系，这通常需要在很多蛋白质同源序列的帮助下才能得到更好的结果。针对于Pfam中的蛋白质家族，其实仍然有很多蛋白质家族下属的同源序列较少，难以提高从头折叠结构预测的准确性。宁康等认为海洋微生物组包含大量独特的新基因和蛋白质，它们的序列可以用作计算“密接”关系的素材。随后证明了这种方法在预测新蛋白结构上的有效性。

宏基因组海洋宏基因组蛋白质结构预测 Pfam Tara Oceans

组学

厌氧微生物群落推动着自然生物质的降解（综述）

微生物富集、测序和生物信息学方法的出现为破译厌氧微生物群落中的功能并将其用于生物能源和可持续的化学产品提供了新的机会。关键在于尽量减少—或完全消除—与预处理相关的工作，并降低所需的酶负荷。这篇综述介绍了厌氧微生物群落的组成以及它们通过新兴的“组学”技术而获得的酶学策略。并进一步讨论了目前对厌氧菌动态代谢功能的理解及它们相互交织的代谢，并展望了利用厌氧菌群进行木质纤维素生物转化的新策略。

组学厌氧群落碳水化合物活性酶生物信息学 Elizabeth P Neale

生物信息学工具

分析菌群基因水平转移的信息学工具

《Microbiome》近期发表的研究介绍了一种新的生物信息学分析工具——MetaCHIP，可以在不依赖于参考基因组的情况下，用于宏基因组测序数据分析，探索群落水平上的水平基因转移事件。

生物信息学工具基因水平转移 Bioinformatics HGT identification horizontal gene transfer

基因组数据库

Nature子刊：仅用万分之一空间便可存储所有细菌和病毒的基因组信息

生物大数据的产生给我们带来了存储、检索等方面的挑战。Nature Biotechnology上介绍的一种新型基因组存储、检索方案，仅用比传统方法低四个数量级的空间就可存储目前所有的约44万个细菌、病毒基因组信息，并可有效用于基因检索，值得参考。

基因组数据库生物信息学生物信息学算法 Maria Antfolk Kim B Jensen

基因组数据库

Nature子刊：包含近800个肠道菌株全基因组数据的新数据集

Nature Biotechnology上发表的一项最新研究，发布了一个新的人体肠道细菌基因组数据集，包含了来自4个门、31个科、273个种的737个菌株的全基因组数据，这些菌株是从20个成年人的粪便样本中培养并分离的。该数据集使人体胃肠道细菌基因组的数量增加了37%。

基因组数据库人粪便菌群宏基因组培养组学基础研究

肠道细菌参考基因组

华大基因团队：1520个人肠道单细菌参考基因组，助力菌群研究

华大基因的肖亮、贾慧珏和李俊桦与团队的重要研究，近期在Nature Biotechnology发表。该研究通过培养组学方法，从健康人粪便样本中获得1520个单菌基因组草图，对现有的人肠道细菌参考基因组有很大补充；并通过功能注释和泛基因组分析，加深了对肠道细菌功能和特点的了解。这些成果将助力人肠道宏基因组学分析和相关应用转化研究，值得专业人士仔细阅读。

肠道细菌参考基因组肠道菌群培养组学宏基因组学肠道菌群功能

病毒组

病毒组分析，选对软件很关键

迄今为止最完整的病毒组组装软件评测，包含了16个宏基因组组装软件（方法），结果表明SPAdes一致性表现最好。

病毒组 Assembly Bacteriophage Benchmark Comparison