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1、基于NGS的微生物检测数据分析技术探究(2)为了对目前基于 NGS 的微生物检测数据分析方法进行全面评估，我们将分析系统简化为 6 个核心环节，如图 1 所示，分别为：质量控制（A）、比对方法优化（B）、与参考基因组进行比对（C）、序列拼接（D）、与微生物基因组进行比对（E）、下游分析（F）。其中质量控制（环节 A）属于提高微生物检测精度的方法，通常 NGS 产生的测序数据会存在低质量序列、低复杂度序列等，会影响后续分析。因此需要通过质量控制软件对样本测序数据进行处理。比对方法优化（环节 B）属于提高微生物检测速度的方法，由于 NGS 产生上百万片段，数据分析在单个节点上的计算时间可能需要数周
2、，因此需要采用设计算法的查询和匹配效率，以降低数据分析所需的运算量，在数据分析环节上提高速度。序列比对（环节C,E）为微生物检测的核心步骤12,将样本数据 和 人 类 参 考 基 因 组（human reference geneset,HRG）或 微 生 物 参 考 基 因 组（microbe referencegeneset,MRG）进行比对，清除与HRG比对成功的序列，保留与MRG比对成功的序列，最后获得已知和未知的微生物基因。序列拼接（环节D）将检测出的微生物基因短reads拼接成完整微生物基因序列，从而进行下游分析（环节 F），如可视化13、单核苷酸多态性（single nucleot
3、ide polymorphisms,SNP）分析14等，才能获得基因序列的全部信息，完成微生物检测的整个流程。2基于NGS的微生物检测数据分析方法。从2011年开始，基于NGS的微生物检测数据分析方法得到了快速的发展。目前已经发表的数据分析方法包括PathSeq15、RINS16、CAPSID17、VirusSeq18、 VirusFinder19、 READSCAN20、Kraken21、SURPI22、RIEMS23、Pathosphere.org24、CS-SCORE25、VERSE26和VIP27等，如表1所示。参照前文提到的数据分析策略，可以发现不同的微生物检测计算分析方法主要体现在
4、比对方法优化（环节 B）以及下游分析（环节 F）。早期的数据分析方法如PathSeq、RINS 等，是最初微生物检测数据分析的典型解决方案，并未专门对比对方法进行优化，也缺少下游分析的步骤，属于基础型;检测方法。而 VirusSeq、VirusFinder、CaPSID 等，在基础型;的基础上，增加了如病毒结合位点分析等下游分析（环节 F），其检测功能得到了完善，称为功能型;检测方法。而 READSCAN、Kraken、CS-SCORE在基础型;的基础上，增加了比对方法优化（环节 B），其处理速度大大增加，属于速度型;检测方法。近几年出现的 SURPI、RIEMS、Pathosphere.org、VERSE 和 VIP,同时包含比对方法优化和下游分析，能够提供完整的分析流程，属于完整型;检测方法。除了数据分析策略带来的基础特点外，由于采用了不同的软件、处理流程等，不同的基于 NGS的微生物检测数据分析方法还有着不同的优势，如图2 所示。