隨著高通量測序技術的發展，宏基因組學已成為研究微生物群落物種及功能的主流方法學，廣泛應用于腸道微生物、環境微生物等研究領域。近日，法國國家農業食品與環境研究院（INRAE）基于華大智造DNBSEQ-T7、MGISEQ-2000* 等7款主流測序平臺對高度復雜的微生物群落樣本進行了測試，相關研究成果發表于Nature子刊Scientific Data。該項研究基于不同測序平臺構建了統一的微生物宏基因組測序基準化分析數據庫，為相關研究者提供了全面而真實的測序平臺選擇參考依據。

其中，華大智造DNBSEQ-T7以其超高的數據產量和優異的準確性獲得了研究人員的高度認可。文章通訊作者Almeida在接受Genomeweb采訪時表示，“我們對DNBSEQ-T7的出色表現感到非常地驚喜。與其他技術平臺相比，T7以極低的錯誤率平穩地在每一輪的運行中完成超高深度的測序，這次測試可以證明：在宏基因組測序應用中，從成本可控的角度來看，T7是非常實用的技術平臺之一！”

樣本類型：研究共使用91種不同的菌株，覆蓋29個細菌門和古生菌門，通過混合單個菌種的gDNA，構建了3個微生物群落模擬樣本，分別命名為MOCK1（71株）、MOCK2（64株）和MOCK3（87株）。建庫方案：在DNBSEQ平臺的測序文庫采用了華大智造MGIEasy 通用DNA文庫制備試劑套裝；在其它平臺的文庫均采用各自配套的建庫試劑盒進行制備。

測序平臺：包括華大智造DNBSEQ-T7（PE100）和MGISEQ-2000*（PE100）在內的七款測序平臺。

數據分析：分析流程包括下機數據質控、比對分析、子采樣分析、宏基因組組裝和組裝質量評估，各廠商平臺所使用的分析軟件不盡相同，如表1所示。

表1 各平臺所使用的數據分析軟件

為評估測序深度對微生物基因組豐度分析的影響，研究者將3個樣本的微生物基因組豐度在不同測序深度下的實測值與理論值進行比較。總體而言，當測序深度Mapped Reads數達到100K時，所有平臺Spearman相關性都比較理想，相關性系數可達0.9以上。其中，MOCK1樣本結果表明， DNBSEQ-T7和MGISEQ-2000*的相關性是最佳的，與此同時，在MOCK2樣本測試中DNBSEQ平臺的相關性同樣表現優異。

圖1 不同平臺對3份模擬樣本的基因組豐度實測值與理論值的相關性分析結果圖

研究者針對MOCK1樣本包含的所有菌株的基因組豐度實測值與理論值進行了差異分析，結果表明，各測序平臺的大多數菌株分析結果是準確的，同時發現大多數物種的基因組豐度與測序平臺、讀長、分類分析法、GC含量、基因組的大小以及完整性并沒有相關性，即使在500K Reads的低深度情況下也是如此。值得一提的是，DNBSEQ-T7平臺對大多數菌株基因組豐度的實測值與理論值非常接近。

圖2 MOCK1各菌種豐度的實測值與理論值的差異分析圖

華大智造基因測序儀DNBSEQ-T7在微生物群落宏基因組研究中數據表現優異，性能穩定，準確度高，同時依托超高通量的平臺優勢，可滿足復雜微生物群落的物種和功能基因的識別，持續助力微生物群落的結構和多樣性研究發展。

【注：MGISEQ-2000已在海外部分國家和地區更名為DNBSEQ-G400】