• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

对宏基因组中的微生物DNA进行定量可改善微生物特征估计。

Quantifying microbial DNA in metagenomes improves microbial trait estimation.

作者信息

Eisenhofer Raphael, Alberdi Antton, Woodcroft Ben J

机构信息

Centre for Evolutionary Hologenomics, Globe Institute, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark.

Centre for Microbiome Research, School of Biomedical Sciences, Translational Research Institute, Brisbane, Queensland University of Technology (QUT), Woolloongabba, Australia.

出版信息

ISME Commun. 2024 Sep 8;4(1):ycae111. doi: 10.1093/ismeco/ycae111. eCollection 2024 Jan.

DOI:10.1093/ismeco/ycae111
PMID:39346007
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11439404/
Abstract

Shotgun metagenomics is a powerful tool for studying the genomic traits of microbial community members, such as genome size, gene content, etc. While such traits can be used to better understand the ecology and evolution of microbial communities, the accuracy of their estimations can be critically influenced by both known and unknown factors. One factor that can bias trait estimations is the proportion of eukaryotic and viral DNA in a metagenome, as some bioinformatic tools assume that all DNA reads in a metagenome are bacterial or archaeal. Here, we add to a recent debate about the influence of eukaryotic DNA in the estimation of average genome size from a global soil sample dataset using a new bioinformatic tool. Contrary to what was assumed, our reanalysis of this dataset revealed that soil samples can contain a substantial proportion of non-microbial DNA, which severely inflated the original estimates of average genome size. Correcting for this bias significantly improves the statistical support for the negative relationship between average bacterial genome size and soil pH. These results highlight that metagenomes can contain large quantities of non-microbial DNA and that new methods that correct for this can improve microbial trait estimation.

摘要

鸟枪法宏基因组学是研究微生物群落成员基因组特征(如基因组大小、基因含量等)的强大工具。虽然这些特征可用于更好地理解微生物群落的生态和进化,但其估计的准确性可能受到已知和未知因素的严重影响。一个可能使特征估计产生偏差的因素是宏基因组中真核生物和病毒DNA的比例,因为一些生物信息学工具假定宏基因组中的所有DNA读数都是细菌或古细菌的。在此,我们使用一种新的生物信息学工具,加入了最近关于真核生物DNA对从全球土壤样本数据集中估计平均基因组大小影响的争论。与之前的假设相反,我们对该数据集的重新分析表明,土壤样本可能含有大量非微生物DNA,这严重夸大了平均基因组大小的原始估计值。校正这种偏差显著提高了对平均细菌基因组大小与土壤pH值之间负相关关系的统计支持。这些结果突出表明,宏基因组可能包含大量非微生物DNA,而校正此偏差的新方法可以改善微生物特征估计。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/684c/11439404/b43deba8d08a/ycae111f1.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/684c/11439404/b43deba8d08a/ycae111f1.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/684c/11439404/b43deba8d08a/ycae111f1.jpg

相似文献

1
Quantifying microbial DNA in metagenomes improves microbial trait estimation.对宏基因组中的微生物DNA进行定量可改善微生物特征估计。
ISME Commun. 2024 Sep 8;4(1):ycae111. doi: 10.1093/ismeco/ycae111. eCollection 2024 Jan.
2
Benchmarking Community-Wide Estimates of Growth Potential from Metagenomes Using Codon Usage Statistics.基于密码子使用统计数据对宏基因组进行社区级生长潜力估计的基准测试。
mSystems. 2022 Oct 26;7(5):e0074522. doi: 10.1128/msystems.00745-22. Epub 2022 Oct 3.
3
MinION™ nanopore sequencing of environmental metagenomes: a synthetic approach.环境宏基因组的MinION™纳米孔测序:一种合成方法。
Gigascience. 2017 Mar 1;6(3):1-10. doi: 10.1093/gigascience/gix007.
4
Long-Read Sequencing Improves Recovery of Picoeukaryotic Genomes and Zooplankton Marker Genes from Marine Metagenomes.长读测序提高了海洋宏基因组中小型真核生物基因组和浮游动物标记基因的回收率。
mSystems. 2022 Dec 20;7(6):e0059522. doi: 10.1128/msystems.00595-22. Epub 2022 Nov 30.
5
Average genome size estimation improves comparative metagenomics and sheds light on the functional ecology of the human microbiome.平均基因组大小估计改善了比较宏基因组学,并揭示了人类微生物组的功能生态学。
Genome Biol. 2015 Mar 25;16(1):51. doi: 10.1186/s13059-015-0611-7.
6
Fast and accurate average genome size and 16S rRNA gene average copy number computation in metagenomic data.快速准确地计算宏基因组数据中的平均基因组大小和 16S rRNA 基因平均拷贝数。
BMC Bioinformatics. 2019 Sep 5;20(1):453. doi: 10.1186/s12859-019-3031-y.
7
The National Ecological Observatory Network's soil metagenomes: assembly and basic analysis.国家生态观测网络的土壤宏基因组:组装和基本分析。
F1000Res. 2021 Apr 19;10:299. doi: 10.12688/f1000research.51494.2. eCollection 2021.
8
Deduplication Improves Cost-Efficiency and Yields of Assembly and Binning of Shotgun Metagenomes in Microbiome Research.重复数据删除提高了微生物组研究中鸟枪法宏基因组组装和分箱的成本效益及产量。
Microbiol Spectr. 2023 Feb 6;11(2):e0428222. doi: 10.1128/spectrum.04282-22.
9
Assessment of k-mer spectrum applicability for metagenomic dissimilarity analysis.用于宏基因组差异分析的k-mer谱适用性评估。
BMC Bioinformatics. 2016 Jan 16;17:38. doi: 10.1186/s12859-015-0875-7.
10
Modeling the limits of detection for antimicrobial resistance genes in agri-food samples: a comparative analysis of bioinformatics tools.模拟农业食品样本中抗微生物药物耐药基因的检测极限:生物信息学工具的比较分析。
BMC Microbiol. 2024 Jan 20;24(1):31. doi: 10.1186/s12866-023-03148-6.

引用本文的文献

1
The Earth Hologenome Initiative: Data Release 1.地球全基因组计划:数据发布1
Gigascience. 2025 Jan 6;14. doi: 10.1093/gigascience/giaf102.

本文引用的文献

1
Reply to: Microbial dark matter could add uncertainties to metagenomic trait estimations.回复:微生物暗物质可能会给宏基因组特征估计增加不确定性。
Nat Microbiol. 2024 Jun;9(6):1431-1433. doi: 10.1038/s41564-024-01688-9. Epub 2024 May 13.
2
Microbial dark matter could add uncertainties to metagenomic trait estimations.微生物暗物质可能会给宏基因组特征估计增加不确定性。
Nat Microbiol. 2024 Jun;9(6):1427-1430. doi: 10.1038/s41564-024-01687-w. Epub 2024 May 13.
3
Bacterial genome size and gene functional diversity negatively correlate with taxonomic diversity along a pH gradient.
细菌基因组大小和基因功能多样性与 pH 梯度上的分类多样性呈负相关。
Nat Commun. 2023 Nov 17;14(1):7437. doi: 10.1038/s41467-023-43297-w.
4
Unraveling the functional dark matter through global metagenomics.通过全球宏基因组学揭示功能暗物质。
Nature. 2023 Oct;622(7983):594-602. doi: 10.1038/s41586-023-06583-7. Epub 2023 Oct 11.
5
Life history strategies of soil bacterial communities across global terrestrial biomes.全球陆地生物群系土壤细菌群落的生活史策略。
Nat Microbiol. 2023 Nov;8(11):2093-2102. doi: 10.1038/s41564-023-01465-0. Epub 2023 Oct 5.
6
CheckM2: a rapid, scalable and accurate tool for assessing microbial genome quality using machine learning.CheckM2:一种使用机器学习快速、可扩展且准确评估微生物基因组质量的工具。
Nat Methods. 2023 Aug;20(8):1203-1212. doi: 10.1038/s41592-023-01940-w. Epub 2023 Jul 27.
7
A standardized archaeal taxonomy for the Genome Taxonomy Database.基于基因组分类数据库的标准化古菌分类学。
Nat Microbiol. 2021 Jul;6(7):946-959. doi: 10.1038/s41564-021-00918-8. Epub 2021 Jun 21.
8
Average genome size estimation improves comparative metagenomics and sheds light on the functional ecology of the human microbiome.平均基因组大小估计改善了比较宏基因组学,并揭示了人类微生物组的功能生态学。
Genome Biol. 2015 Mar 25;16(1):51. doi: 10.1186/s13059-015-0611-7.
9
Implications of streamlining theory for microbial ecology.精简理论对微生物生态学的影响。
ISME J. 2014 Aug;8(8):1553-65. doi: 10.1038/ismej.2014.60. Epub 2014 Apr 17.
10
The consequences of genetic drift for bacterial genome complexity.遗传漂变对细菌基因组复杂性的影响。
Genome Res. 2009 Aug;19(8):1450-4. doi: 10.1101/gr.091785.109. Epub 2009 Jun 5.