高云云，杨海飞，吕虎杰，刘永鑫
DOI:10.13560/j.cnki.biotech.bull.1985.2024-0788
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1 微生物组研究进展
2 微生物组二代高通量测序分析方法和应用
2.1 扩增子分析
3 微生物组三代高通量测序分析方法和应用
3.1 长扩增子分析
3.2 单菌基因组分析
3.3 三代宏基因组分析
3.4 三代高通量测序揭示微生物组的多样性
4 展望
微生物组研究面临前所未有的机遇期和窗口期，随着人工智能、超分辨率光学成像、多组学等前沿技术的成熟，多学科交叉融合正在打破技术壁垒，进而驱动微生物组的深度发展，然而，微生物组研究仍旧面临多方面的限制和挑战。首先，现有研究主要集中于细菌群落，忽视了对真菌、病毒、原生动物等“暗物质”微生物的探索，这些微生物在环境中的广泛分布和寄生现象表明其可能具有与细菌同等的重要生态功能，因此未来亟需加大对微生物“暗物质”的研究。其次，全球微生物组数据库和高质量的宏基因组组装菌种库建设尚不完善，限制了对微生物多样性和跨区域传播的解析。未来应进一步加快菌种库的建设，推动数据共享，构建具有全球代表性的微生物组数据库，以支持微生物生态学的深入研究。
目前，宿主基因污染仍是显著影响数据准确性的因素之一，在数据处理方面，现有的过滤算法（映射比对或k-mer）尚未彻底消除这一干扰，亟需引入新的过滤算法以提高分析的可靠性。此外，不同数据分析流程的差异性，限制了研究间的稳定性、可重复性和结果的可比性，且当前研究多聚焦群落组成，而忽略了基因通路、蛋白质功能和代谢网络的系统性分析，这些信息对理解微生物生态功能和致病机制至关重要。尽管已有诸多工具和自动化流程(如EasyAmplicon、EasyMetagenome和WekemoBioincloud)支持二代数据的标准化，但随着新一代测序技术的发展，未来的数据分析流程仍需在“暗物质”挖掘、功能分析、多组学互作和下游可视化等方面进一步优化，建立统一数据分析流程的“金标准”，以提升分析准确性和可重复性，揭示微生物群落在生态系统中的功能网络及其作用机制。
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