宏基因組測序的挑戰(zhàn)：背景干擾，病原樣本深藏在大量宿主和其它微生物之內，臨床病原常為起始量低，背景噪音大的復雜樣本，大量宿主信號掩蓋了微量病原信號，致使敏感性偏低，難以有效區(qū)分。另外，因為RNA病毒需先轉化為互補DNA(cDNA)再進行測序，因此病原宏基因組測序技術對RNA病原體檢出率比DNA病毒更低。可以考慮對核酸樣本進行特殊的處理，對病毒序列進行特異性富集，再進行建庫測序。質量控制：病原宏基因組測序技術涉及一系列繁瑣的實驗操作過程，例如文庫構建涉及到基因組打斷，測序接頭鏈接，全基因組擴增等多個步驟，每一步驟的目標是要每個分子都以相同的效率執(zhí)行每個步驟，打斷有損失，連接有差別，擴增有偏好，都會帶來檢測誤差?？衫貌煌孜锂a生的不同代謝產物來間接檢測該微生物內酶的有無，來達到檢測特定微生物的目的。水體微生物多樣性測序分析要多久

病毒宏基因組測序注意事項：探普生物對樣本進行宏病毒組測序實驗基于二代測序技術。經(jīng)過核酸純化-文庫構建-生物信息學分析這3大基本流程后，樣本轉換成了序列數(shù)據(jù)。先，在核酸純化環(huán)節(jié)，探普提供專門針對病毒的核酸純化樣本指南，以提高純度和得率，與此同時探普生物也提供核酸純化服務。第二，文庫構建環(huán)節(jié)。樣本的核酸具備濃度低，總量少的特點。探普生物專門針對這一點開發(fā)了超微量核酸文庫構建，可以將0.01ng/μl甚至更低濃度的核酸構建成測序文庫。第三，生物信息學分析環(huán)節(jié)。寄生性質的生物下機數(shù)據(jù)一般都伴隨大量的宿主和其他微生物的數(shù)據(jù)。探普生物基于該特點，優(yōu)化了自有數(shù)據(jù)庫，搭載了專門用的的生物信息學分析流程，可處理復雜背景下的目標物種序列。廣東宏病毒學測序公司對人和動物具有致病性的微生物稱為病原微生物，又稱病原體。

病毒宏基因組學的研究過程包括以下幾個步驟：樣品的處理、病毒宏基因組學文庫構建和數(shù)據(jù)分析與處理。樣品的制備較關鍵的是樣品的處理、遺傳物質的分離和富集。樣品的制備關鍵應做到提取能夠表示該環(huán)境的高純度樣本，并除去非病毒核酸細胞和遺傳物質的干擾。富集微生物及去除非目的性的細胞和遺傳物質是分離高質量的遺傳物質的前提，提取高純度的表示特定環(huán)境中的遺傳物質是宏基因組學研究過程中的難題。正切流過濾系統(tǒng)、差異過濾、梯度離心、空心纖維過濾、DNA酶和RNA酶處理、序列非依賴的單引物擴增（Sequence-independentsingleprimeramplification，SISPA）等技術可用于樣品的制備，而SYBR金染色法可用于實時監(jiān)測處理樣品中病毒顆粒的數(shù)量。

探普生物的病毒測序：由于探普生物具備處理大量多樣的病毒樣本的經(jīng)驗，熟知各類病毒樣本的特性，因此對于樣本準備有獨特的方法指南，這就為后續(xù)的分析結果打下了牢固的基礎，減少了客戶和公司之間的摩擦，也幾乎沒有售后問題。獨有的實驗和分析流程可兼容高復雜度低濃度的病毒核酸。因此探普生物的病毒測序結果質量有保障外還具備：樣本準備簡單，商務流程通暢，回復消息及時，反饋處理迅速等優(yōu)點。我國經(jīng)濟進入“新常態(tài)”，總體上推動["病毒測序","病毒全基因組測序","病毒宏基因組測序","未知病原鑒定"]從粗放式增長向注重質量、效率方向轉變。

病毒宏基因組也是旨在研究微生物群體中的物種分布規(guī)律和差異,通過大數(shù)據(jù)分析微生物群體的功能.

宏病毒組學是宏基因組學的一個分支，但與傳統(tǒng)的宏基因組學概念不同，它是在宏基因組學概念的基礎上，結合病毒自身的特點，將宏基因組學方法應用到病毒學領域而形成的。2002年，Breitbart等(BreitbartM,etal,2002)將宏基因組學方法應用于海洋病毒群落的研究，發(fā)現(xiàn)噬菌體為海水中主要病毒組，這一研究標志著宏病毒組學正式應用于科學研究。簡而言之，宏病毒組學就是應用特殊方法把特定環(huán)境中所有病毒與其他微生物分開，然后提取的病毒核酸，用高通量技術進行病毒核酸測序，依托現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫進行相應的比對工作，并運用軟件分析處理后得到研究樣品中病毒群落的組成信息?？衫貌煌孜锂a生的不同代謝產物來間接檢測該微生物內酶的有無，從而達到檢測特定微生物的目的.浙江口腔微生物分析技術

未知病原微生物樣本需要經(jīng)歷：核酸純化-文庫構建-以及生物信息學分析這三大基本流程才能完成鑒定。水體微生物多樣性測序分析要多久

病毒宏基因組學中包含兆級的短序列片段（Reads）。通過不同的序列拼接軟件將Reads拼接較長的DNA序列片斷（Contigs）。數(shù)據(jù)組裝可通過K-mer分析評估各個樣品的測序深度，通過對SOAPdenovo設置不同K值，篩選較好組裝結果，對較好組裝結果進行校正，并統(tǒng)計Reads利用率。接著利用已測序生物體的DNA序列構建數(shù)據(jù)庫，將拼接后的Contigs通過不同的鑒定方案，與數(shù)據(jù)庫里的DNA序列信息進行比對，確定該序列來自的生物群落，篩選有用的基因信息。此外，還可以用一些工具對序列進行基因預測（如Metagene、GeneMark、FragGeneScan等）。水體微生物多樣性測序分析要多久