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META基因分型分析

Cell子刊：有效应对微生物META基因型分析陷阱的策略

在微生物宏基因组研究中，基因多态性是对微生物群落进行分型、进化研究的主要序列特征。目前主要的研究手段是将获得的序列信息通过特定开发的算法软件与已有的基因组参考序列进行比对分析从而做出判断。然而，随着测序数据的海量增长，可对比数据库中参考基因信息越来越多，也越来越复杂，而二代测序获得短读序列在这种情况下进行序列比对，必然会导致把基于序列比对的分析方法的短板无限放大，降低META基因型分析工具的性能。近期一篇发表在Cell子刊，Cell System的研究论文就针对该情况进行了深入的比较研究，对不同错误来源对结果的影响进行了评价，进而评估了几种不同的策略，可以有效提升目前META基因型分析的性能。这些研究结果对未来微生物宏基因组研究具有一定的指导意义。

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