基因组分析已成为微生物学研究中的重要工具，包括微生物群体的遗传多样性、进化、种群结构以及与毒力和耐药性相关的机制等方面。单核苷酸变异（SNV）检测是基因组数据分析的关键步骤。然而，由于样本污染、测序错误、菌种多样性等原因，细菌基因组变异分析依然面临诸多挑战。
虽然已有多种生物信息学工具用于解决这些问题，但它们在细菌基因组变异检测方面的性能和准确性尚未得到系统的评估。因此，本研究对现有SNV检测工具进行了系统性评估，以确定它们在处理高通量细菌基因组测序数据时的准确性、稳健性和适用性，这不仅有助于优化工具和流程，也对微生物学研究和临床实践具有重要意义。
研究纳入了31种细菌，包含了革兰氏阳性菌、革兰氏阴性菌、球菌，杆状菌、需氧菌和厌氧菌，并考虑了不同基因组大小、GC含量、致病性和氧敏感性。研究对所有31种细菌进行了数据模拟及高通量测序，测序数据被映射到参考基因组上，使用10种分析工具（包括GATK_HaplotypeCaller、GATK_Mutect2、Snippy和CFSAN等）进行SNV检测。
1.模拟数据集评估
2.真实数据集评估
表1. 有参考基因组的细菌检出的变异数
3.重复测序数据集的一致性评估
研究对Staphylococcus hominis菌株进行了30次重复测序，以评估不同流程的一致性。结果显示，GATK-H-homo-P1和GATK-H-homo-P2在不同条件下对细菌SNVs的检测效果最好。Snippy、CFSAN、GATK-H-P1、GATK-H-P2、GATK-M-P1和GATK-M-P2，在检测细菌SNVs的准确性、灵敏度等指标时表现出显著的偏倚。因此，研究推荐使用GATK-H-homo-P1或GATK-H-homo-P2进行细菌SNV检测。
研究团队采用了模拟和真实世界的测序数据集，对每个流程的变异检测结果进行了细致的分析。研究结论指出，GATK工具包中的HaplotypeCaller流程在检测细菌单核苷酸变异方面表现最佳，CFSAN和Snippy的性能不如HaplotypeCaller流程，它们可能不适用于所有类型的细菌基因组数据，而Mutect2流程则不适用于细菌SNV的检测。
这项研究不仅为科研工作者提供了选择最佳变异检测流程的建议，也显示了评估这些工具的重要性。该项研究也证明了Salus Pro测序仪在提供高质量测序数据方面的重要价值，随着基因组学技术的不断进步，Salus Pro测序平台将持续助力对微生物世界的认知，为医学研究、疾病监测和生物技术应用开辟新的道路。
Hu, Zi-Hao1,2,#; Wang, Ying3,#; Yang, Long4; Cao, Qing-Yi2; Ling, Ming5; Meng, Xiao-Hua2; Chen, Yao2; Ni, Shu-Jun2; Chen, Zhi2; Liu, Cheng-Zhi3,✉; Su, Kun-Kai2,✉. Evaluation of 10 Different Pipelines for Bacterial Single-Nucleotide Variant Detection. Infectious Microbes & Diseases 5(4):p 172-179, December 2023. | DOI: 10.1097/IM9.0000000000000134
https://journals.lww.com/imd/fulltext/2023/12000/evaluation_of_10_different_pipelines_for_bacterial.3.aspx
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