J L DeRisi

搜索
登录

J L DeRisi

文章数：1篇

宏基因组测序实验中实现污染物的精确定量

本文提出了一种直观而直接的方法来识别宏基因组测序实验中的污染。当微生物测序数量与总样品输入量成反比时，就很可能污染，因此，作者建议评估每个样本的学生化残差(Studentized Residual)可以对真实样本宏基因组中也可能存在污染物的程度提供概率评估，这种统计方法使研究人员可以将来源于污染的估计影响与真实的样品来源的成分分开，而无需对所有进一步分析中的生物进行检查。重要的是此方法假定您对可能的污染物没有事先的了解，并且不依赖于任何先前收集的环境或仅试剂测序样品，因此，无论出于何种目的，临床或其他目的，它都是一种通用的宏基因组测序方法。

方法学 DNA contamination metagenomics microbiota Regression analysis