日前，中科院青岛生物能源与过程研究所单细胞中心与青岛大学计算机科学技术学院合作，开发了微生物组功能校正算法Meta-Apo，为大规模菌群功能比较提供了一种新的解决方案。该方法在充分保证分析精度的同时，可大幅降低实验和计算成本。相关研究发表于《BMC基因组学》。
　　微生物组功能的分析和比较，主要基于基因组序列进行代谢重建。路线之一是鸟枪法元基因组测序（WMS），然而该方法成本高达1000~2000元/样本，且分析过程冗杂。第二个路线方法是通过扩增子测序，该方法利用16S rRNA等进化标记基因和其参照基因组之间的关联，亦能推断微生物组的功能，但该方法的功能重建结果经常会出现较大偏差。
　　为了解决以上问题，单细胞中心生物信息研究组提出了Meta-Apo算法，通过挖掘WMS数据和16S rRNA扩增子数据之间的同构关系，利用少量WMS和16S rRNA数据进行训练，即对同一个菌群样本分别进行WMS测序和16S rRNA扩增子测序，以实现对大规模16S rRNA扩增子测序样本的菌群功能校正。
　　研究结果显示，Meta-Apo仅利用15例样本的数据对进行训练，进而基于16S rRNA扩增子对5000例人体肠道菌群样本进行功能预测和校正，其结果与同批样本基于WMS推断的菌群功能基本一致，且总测序成本仅为后者的20%左右。针对大规模菌群样本的功能重建这一目的，对全部样本用16S rRNA扩增子策略，同时用WMS策略测定其中的一小部分样本，将能在保证分析精度的前提下大幅降低实验和计算成本。因此，Meta-Apo算法和相应的测序策略为大规模菌群功能分析项目的设计提供了一个重要工具。
　　相关论文信息：https://doi.org/10.1186/s12864-020-07307-1
　　（原载于《中国科学报》 2021-02-09 第4版 综合）