新的計算機程序旨在減少微生物樣本中的DNA污染

微生物樣本的DNA測序可以為研究人員和醫(yī)療專業(yè)人員提供有關(guān)微生物組的大量信息 - 微生物組織 - 我們身體周圍的微生物群落和我們周圍的環(huán)境。了解微生物組可以幫助我們理解我們的煩惱和原因。但當微生物樣本被其他來源的DNA污染時會發(fā)生什么?

“ 微生物組測序中的污染會導(dǎo)致錯誤的發(fā)現(xiàn)，”北卡羅來納州立大學(xué)微生物組和微生物群體助理教授Ben Callahan說。“例如，研究人員最近認為他們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了幾種可以預(yù)測早產(chǎn)的新微生物，但是當他們挖得更深時，這些微生物就變成了污染物。所以這些錯誤并非無關(guān)緊要。”

從環(huán)境中獲取完全沒有污染物的樣品是不可能的 - 研究人員預(yù)計大多數(shù)測序的微生物組樣品會有一定程度的污染。然而，與使用高生物量樣品(例如糞便樣品)相比，使用較低生物量樣品(例如氣道樣品)時污染具有更大的影響，因為在高生物量樣品中，合法的微生物群體壓倒了污染。

Callahan及其同事創(chuàng)建了一個名為Decontam的開源軟件包，該軟件包使用污染物與非污染物的頻率和存在的統(tǒng)計模式識別樣本中的污染物。污染物在低濃度樣品中出現(xiàn)頻率較高，通常出現(xiàn)在陰性對照中。

目前用于控制污染的方法 - 包括專門的實驗室操作或從樣品中消除任何異?；蛳∮械奈⑸镂锓N - 具有顯著的缺點，因為它們可能是昂貴的，耗時的并且可以從樣品中消除合法的微生物。另外，這些方法不能完全去除污染物。

“我們的方法簡單，快速且具有成本效益，”Callahan說。“這是一種算法，它使用簡單的二元分類器根據(jù)樣本中的兩種模式區(qū)分污染物和非污染物：隨著輸入DNA數(shù)量的減少，污染物的頻率會增加，污染物會在較高的負數(shù)部分中出現(xiàn)對照樣品。

“此外，我們的方法除了通常在微生物組測序?qū)嶒炛挟a(chǎn)生的數(shù)據(jù)外，不需要額外的數(shù)據(jù)。”在測試中，Decontam將從人類口腔中收集的數(shù)據(jù)中的污染物測序讀數(shù)減少了99%以上。該方法在識別和去除最有可能干擾后續(xù)分析的大量污染物方面特別有效。

你可以在這里找到Decontam：github.com/benjjneb/decontam

卡拉漢的作品也出現(xiàn)在Microbiome雜志上。

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