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文章数：7篇

Nature子刊：Greengenes2或可实现扩增子和宏基因组结果一致？

使用16S rRNA和宏基因组学的研究通常会产生不同的结果，这通常归因于PCR扩增的偏差。近日，加州大学圣地亚哥分校Rob Knight及团队在Nature Biotechnology发表最新研究，发布了一个名为Greengenes2的新参考数据库，该数据库可以比较组合和统一来自16S rRNA或宏基因组测序的微生物组数据，值得关注。

Greengenes2 参考数据库研究论文基础研究测序技术

微生物暗物质

MDMcleaner重新评估公共宏基因组组装基因组和单菌基因组数据集

本研究，作者提出了一种新的工作流程，作为检测和清除污染的替代策略，它可以意识到潜在的参考数据库污染，从而最大限度地减少错误传播的危险。作者为这个工作流提供了一个免费开放访问的python程序，名为“MDMcleaner”，一个重叠群分类和细化工具，并在模拟和真实数据集上对其进行了测试和比较。MDMcleaner 揭示了当前筛选方法忽略的大量污染，并在新基因组和基础参考数据库中灵敏地检测出了错误分配的重叠群从而大大改善了我们对“微生物暗物质”的看法。

微生物暗物质 contig分类参考数据库基因组污染宏基因组组装基因组 (MAGs)

宏基因组分箱

BusyBee Web：迈向基于整合和差异组成的宏基因组分箱

BusyBee Web 作为一种基于无参的分箱工具，其效率足以充当网络服务器。本文作者对分箱资源进行了重大更新，大大扩展了 BusyBee Web 的功能，使其成为一种基于组成型方法的多功能分箱工具。一方面，通过新增的聚类方法、嵌入算法和应用程序编程接口（API），为专家用户增加了数据分析的更多可能；另一方面，作者希望通过提供新的可视化和注释来扩大他们的用户群。该网络服务器免费使用：https://www.ccb.uni-saarland.de/busybee。

宏基因组分箱网络服务器聚类方法嵌入算法可视化

16S rRNA 基因测序

16S rRNA基因数据的变异识别软件HashSeq

本文中作者介绍了一种快速且可扩展的算法-HashSeq，该算法基于作为测序深度函数的正态分布背景误差的估计来推断序列变体。作者的流程具备有吸引力的性能特征，可以独立使用或与其他变体识别程序联合使用，并为每个变体提供明确的 P 值来评估变体是由测序错误引起的可能性。

16S rRNA 基因测序序列变异参考数据库正态分布

参考数据库

Microbiome：极简主义的大规模微生物数据库

微生物组研究中的数据库作用巨大，但目前整体缺乏统一的微生物参考基因组数据库和用于快速编译的计算工具，Microbiome[IF：8.496]在这篇文章中介绍的两个数据库，或许可以为推动数据共享提高分析效率等作出贡献。这值得专业人士关注。

参考数据库宏基因组分析 Pan-genome Reference database Shotgun metagenomics

土壤微生物组

ISME：如何改善土壤微生物组参考数据库？

人类只了解了土壤微生物组中一小部分的生物多样性，需要有更多投入来丰富相关数据库，ISME特别发出这篇文章，值得看一看。

土壤微生物组参考数据库 Theresa A Laguna Theresa A Laguna

参考数据库

Microbiome：参考数据库对菌群研究意义重大（综述）

2015年的老文章，不过现在看来还是很有启发意义，推荐大家阅读。

参考数据库美国肠道计划