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基于宏基因组鸟枪测序的中国典型城市灰尘地域推断研究
1
作者
杨琪
康克莱
+5 位作者
赵博
冯凯
冯耀森
叶健
邓晔
王乐
《遗传》
北大核心
2025年第10期1156-1168,I0001-I0009,共22页
灰尘中的微生物信息与地理位置密切相关,能为侦查破案提供线索,在法庭科学领域具有重要应用价值。然而,利用宏基因组数据集中微生物群落特征推断地理位置的可行性尚未得到充分探索。本研究从中国北部、东部、西南部和西北部四个具有明...
灰尘中的微生物信息与地理位置密切相关,能为侦查破案提供线索,在法庭科学领域具有重要应用价值。然而,利用宏基因组数据集中微生物群落特征推断地理位置的可行性尚未得到充分探索。本研究从中国北部、东部、西南部和西北部四个具有明显地理和气候差异的城市中采集了170份城市住宅小区的环境灰尘样本,并对所有样本进行宏基因组鸟枪测序,以揭示微生物组成的差异。共注释获得41,029个物种,其中细菌占93.39%,真核生物占6.37%,并发现少量的病毒(0.21%)和古菌(0.03%)。结果表明,四个城市之间的微生物群落组成存在显著差异,这些差异可以实现四个城市环境样本的有效区分(R^(2)=0.870,P<0.001)。通过过滤所有样本中检出率低于10%的物种,进一步提高了城市间的区分效果(R^(2)=0.948,P<0.001),并筛选出127个具有城市代表性的差异物种。每个城市都拥有独特的微生物群落,包括特有物种和相对丰度较高的分类单元,这些特征共同构成了城市特有的微生物图谱。所有样本按7∶3的比例随机分为训练集和测试集。通过SourceTracker、FEAST、LightGBM、随机森林(random forest)和支持向量机(support vector machine,SVM)五种机器学习模型对51个随机测试集来模拟预测未知来源的环境样本地理分区,平均准确率分别达到了88.89%、92.16%、98.04%、99.35%、69.28%。这些结果构成了中国四个城市的微生物遗传图谱,突出了不同城市微生物分类特征的显著差异,并为城市尺度的灰尘样本溯源提供了一种方法。
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关键词
灰尘
宏基因组鸟枪测序
微生物组成
地理推断
在线阅读
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职称材料
肠道微生物测序研究中不同实验来源差异的综合评价以及应用
被引量:
1
2
作者
徐珂琳
庄悦
+8 位作者
朱嗣博
薛江莉
蒋艳峰
袁子宇
王久存
索晨
张铁军
吕明
陈兴栋
《中国生物化学与分子生物学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期959-970,共12页
肠道微生物测序研究具有将微生物结果转化为人类健康的巨大潜力。16S扩增子测序和宏基因组鸟枪测序(whole-metagenome shotgun,WMS)是微生物组研究中的两大主要方法,各具优势。然而,研究样品的异质性、测序仪和文库制备方法的差异如何...
肠道微生物测序研究具有将微生物结果转化为人类健康的巨大潜力。16S扩增子测序和宏基因组鸟枪测序(whole-metagenome shotgun,WMS)是微生物组研究中的两大主要方法,各具优势。然而,研究样品的异质性、测序仪和文库制备方法的差异如何影响肠道微生物测序结果的可重复性仍有待深入研究。该研究旨在通过比较粪便样本中微生物组成的差异,为测序技术的选择提供参考标准。3种广泛采用的测序仪的结果显示,WMS法中技术重复相关性(r=0.94)较高,而生物学重复相关性(r=0.69)较低。Bray-Curtis距离表明,生物学重复的差异大于技术重复(P<0.001)。此外,16S和WMS数据集间具有明显的分类学图谱差异。研究结果表明,同质化是样品DNA提取前的一个必要步骤;测序仪对分类学变异的贡献小于文库制备方法。我们开发了经验贝叶斯方法,即在计算中“借用信息”,利用标准化数据和(非)参数先验分布分析批次效应参数,提高了16S和WMS之间的群体可比性,为进一步应用于融合分析已发表的16S和微生物数据集提供了依据。
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关键词
肠道微生物
测
序
16S扩增子
测
序
宏基因组鸟枪测序
分类学图谱
经验贝叶斯
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职称材料
题名
基于宏基因组鸟枪测序的中国典型城市灰尘地域推断研究
1
作者
杨琪
康克莱
赵博
冯凯
冯耀森
叶健
邓晔
王乐
机构
中国人民公安大学
法医遗传学公安部重点实验室
中国科学院生态环境研究中心
中国科学院大学资源与环境学院
出处
《遗传》
北大核心
2025年第10期1156-1168,I0001-I0009,共22页
基金
公安部鉴定中心基本科研业务费项目(编号:2022JB022)
公安部科技强警基础工作专项(编号:2023JC14)资助。
文摘
灰尘中的微生物信息与地理位置密切相关,能为侦查破案提供线索,在法庭科学领域具有重要应用价值。然而,利用宏基因组数据集中微生物群落特征推断地理位置的可行性尚未得到充分探索。本研究从中国北部、东部、西南部和西北部四个具有明显地理和气候差异的城市中采集了170份城市住宅小区的环境灰尘样本,并对所有样本进行宏基因组鸟枪测序,以揭示微生物组成的差异。共注释获得41,029个物种,其中细菌占93.39%,真核生物占6.37%,并发现少量的病毒(0.21%)和古菌(0.03%)。结果表明,四个城市之间的微生物群落组成存在显著差异,这些差异可以实现四个城市环境样本的有效区分(R^(2)=0.870,P<0.001)。通过过滤所有样本中检出率低于10%的物种,进一步提高了城市间的区分效果(R^(2)=0.948,P<0.001),并筛选出127个具有城市代表性的差异物种。每个城市都拥有独特的微生物群落,包括特有物种和相对丰度较高的分类单元,这些特征共同构成了城市特有的微生物图谱。所有样本按7∶3的比例随机分为训练集和测试集。通过SourceTracker、FEAST、LightGBM、随机森林(random forest)和支持向量机(support vector machine,SVM)五种机器学习模型对51个随机测试集来模拟预测未知来源的环境样本地理分区,平均准确率分别达到了88.89%、92.16%、98.04%、99.35%、69.28%。这些结果构成了中国四个城市的微生物遗传图谱,突出了不同城市微生物分类特征的显著差异,并为城市尺度的灰尘样本溯源提供了一种方法。
关键词
灰尘
宏基因组鸟枪测序
微生物组成
地理推断
Keywords
Dust
metagenomic shotgun sequencing
microbial composition
geographical inference
分类号
D918.9 [政治法律—法学]
Q938 [生物学—微生物学]
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职称材料
题名
肠道微生物测序研究中不同实验来源差异的综合评价以及应用
被引量:
1
2
作者
徐珂琳
庄悦
朱嗣博
薛江莉
蒋艳峰
袁子宇
王久存
索晨
张铁军
吕明
陈兴栋
机构
复旦大学公共卫生学院生物统计学教研室
复旦大学泰州健康科学研究院
复旦大学生命科学学院现代人类学教育部重点实验室
复旦大学人类表型研究所
复旦大学公共卫生学院流行病学教研室
山东大学齐鲁医院临床流行病学研究中心
出处
《中国生物化学与分子生物学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期959-970,共12页
基金
国家重点研发计划(No.2017YFC0907500,No.2017YFC0907000)
国际科技合作项目(No.2014DFA32830)
+3 种基金
国家111计划(No.B13016)
上海市科学技术委员会关键基础研究(No.16JC1400501)
上海市扬帆计划(No.19YF1403400)
上海市科技重大专项(No.2017SHZDZX01)资助。
文摘
肠道微生物测序研究具有将微生物结果转化为人类健康的巨大潜力。16S扩增子测序和宏基因组鸟枪测序(whole-metagenome shotgun,WMS)是微生物组研究中的两大主要方法,各具优势。然而,研究样品的异质性、测序仪和文库制备方法的差异如何影响肠道微生物测序结果的可重复性仍有待深入研究。该研究旨在通过比较粪便样本中微生物组成的差异,为测序技术的选择提供参考标准。3种广泛采用的测序仪的结果显示,WMS法中技术重复相关性(r=0.94)较高,而生物学重复相关性(r=0.69)较低。Bray-Curtis距离表明,生物学重复的差异大于技术重复(P<0.001)。此外,16S和WMS数据集间具有明显的分类学图谱差异。研究结果表明,同质化是样品DNA提取前的一个必要步骤;测序仪对分类学变异的贡献小于文库制备方法。我们开发了经验贝叶斯方法,即在计算中“借用信息”,利用标准化数据和(非)参数先验分布分析批次效应参数,提高了16S和WMS之间的群体可比性,为进一步应用于融合分析已发表的16S和微生物数据集提供了依据。
关键词
肠道微生物
测
序
16S扩增子
测
序
宏基因组鸟枪测序
分类学图谱
经验贝叶斯
Keywords
gut microbiome sequencing
16S amplication sequencing
whole-metagenome shotgun(WMS)
taxonomic profiles
empirical Bayes
分类号
Q75 [生物学—分子生物学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于宏基因组鸟枪测序的中国典型城市灰尘地域推断研究
杨琪
康克莱
赵博
冯凯
冯耀森
叶健
邓晔
王乐
《遗传》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
肠道微生物测序研究中不同实验来源差异的综合评价以及应用
徐珂琳
庄悦
朱嗣博
薛江莉
蒋艳峰
袁子宇
王久存
索晨
张铁军
吕明
陈兴栋
《中国生物化学与分子生物学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
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职称材料
已选择
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