ISME | 中科院动物所金坚石组-呼吁标准化且无批次效应的技术以促进微生物组研究的全球协作

标准化且无批次效应的技术促进微生物组研究的全球协作● 期刊The ISME Journal [IF 10.0]● DOI:10.1093/ismejo/wrag122● 原文链接https://doi.org/10.1093/ismejo/wrag122● 第一作者Muzi Ge (葛沐子)● 通讯作者Jianshi Jin (金坚石)●合作作者Tomoya Maeda , Jingdi Li (李静迪), Maryam Chaib De Mares , Emmanuel George Kifaro , Gizachew Haile Gidamo , Katsuyuki Shiroguchi, Andrew H Moeller , Zhibin Zhang (张知彬)● 发表日期2026-05● 主要单位中国科学院动物研究所 State Key Laboratory of Integrated Management of Pest Insects and Rodents, Institute of Zoology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, P. R. China文章内容微生物组参与生态物质循环并调节其共生宿主的健康与疾病状态因此已成为多个科学领域的重要研究对象。传统的微生物组研究主要关注微生物组与宿主相互作用的静态特征例如其对宿主生理、免疫反应和代谢通路的调控而近年来研究重点逐渐转向揭示微生物组建立及其动态变化背后的时空机制例如不同宿主和地理环境之间的差异以及单一宿主或群体内微生物组随时间发生的变化图1。除了关注微生物组在宿主体内的动态变化外近年来微生物通过社会行为在不同宿主之间传播的过程也日益受到关注这些社会行为包括直接身体接触和共享环境等。微生物病原体的传播是传染病和人畜共患病发生发展的关键环节因此研究微生物传播机制对于提升全球公共卫生水平具有重要意义。此外针对不同物种宿主开展的大规模微生物组比较分析也为从生态学和进化生物学角度理解微生物—宿主相互作用提供了重要见解。例如研究人员通过对野生动物肠道微生物群进行宏基因组分析发现微生物组的分类组成和功能特征与宿主的生态特征如饮食、栖息地和系统发育关系之间存在显著关联这为揭示微生物—宿主共生关系背后的生态与进化机制提供了依据。由多机构/多团队协作推动的微生物组比较研究如 Yatsunenko等 开展的研究、人类微生物组计划和地球微生物组计划等推动了微生物组研究的发展同时也凸显出更广泛、更具国际代表性合作的必要性。在本文中我们总结了阻碍国际合作的技术瓶颈如批次效应回顾了试图解决技术瓶颈的最新进展并提出了未来在不同生物系统和研究团队间标准化微生物组分析的可能路径。图1| 微生物组研究全球协作的重要性、面临的挑战及解决方案为了研究微生物传播机制、微生物—宿主共进化或谱系共生关系phylosymbiosis通常需要在不同地理区域或不同宿主物种中开展大范围采样图 1。例如要确定微生物传播的储存宿主和传播媒介往往需要分析来自多个地理区域、多物种宿主的样本。类似地微生物—宿主共进化研究也很大程度上依赖于对地理上相互隔离、系统发育关系较远的宿主进行微生物组分析。此外比较不同环境中相同宿主的共生微生物样本有助于识别帮助宿主提高环境适应性的关键功能微生物例如适应极端温度或低氧环境的微生物。对于迁徙动物、入侵物种等而言则需要比较宿主在多个地理位置的微生物组特征例如迁徙前后的变化来深入理解与共生微生物之间的关系。在跨地理区域的野外采样中往往会跨越国界因此国际合作不可或缺。然而在微生物组研究中这类国际合作在研究过程的各个阶段包括样本采集、样本处理和数据生成等环节均面临重大挑战。首先在样本采集和存储阶段会出现批次偏倚图1。目前尚未建立统一的采样和存储标准化流程因为高度多变的野外采样环境使得实施复杂且统一的操作具有困难。其次由于环境因素如温度、湿度和采样时间存在差异即使使用相同操作流程采集的样本也可能因环境影响而出现样本微生物组成偏倚。第三样本存储方式的差异包括缓冲液选择和冷冻条件等也可能影响下游微生物组组成。这些问题的影响也可能因研究类型和样本类别而异。例如环境微生物组研究主要受野外采样环境的差异影响而粪便或其他宿主相关研究则更容易受到采样流程和存储条件的影响。同样采样阶段还存在各种采样方案差异、元数据记录不一致等问题。对于这些问题相互叠加后造成的偏倚目前仍缺乏系统研究这也使得这一阶段标准化方法的建立更加困难。除了采样阶段的挑战之外微生物组分析的下游阶段也存在批次偏倚图1。大量研究表明不同的 DNA 提取和文库构建方法会显著影响获得的微生物组组成结果其影响可能超过原本的生物学差异。批次效应长期以来一直是微生物组研究的难题例如即使使用相同的 16S rRNA 基因扩增子测序方案由于样本存储时间、试剂批次或测序平台的差异也可能产生显著不同的结果导致数据可重复性欠佳进行跨研究比较也面临困难。这些不一致性增加了跨研究比较的难度影响全球数据的整合分析利用。大型队列研究进一步表明宿主特征和生活方式相关的协变量会显著影响肠道微生物群落结构因此在使用 16S rRNA 基因扩增子测序进行跨研究比较时通常需要进行绝对丰度校准QMP以确保比较结果具有可解释性。同样绝对丰度测定也应用于宏基因组测序。造成全球微生物组研究受限的另一个因素是许多国家对生物材料运输有严格规定。包括某类样本的禁运、生物样本运输的复杂审批流程等这使得无法在完全相同的实验条件下分析所有样本即无法在同一实验室中进行实验。因此需要开发不受操作人员和实验室影响、无批次效应的微生物组分析技术。令人鼓舞的是尽管目前尚无通用解决方案但研究人员已在多个方面开始解决批次效应问题图1。例如为推动常用的 16S rRNA 基因扩增子测序方法的发展我们最近开发了 BarBIQBarcoding Bacteria for Identification and Quantification方法该方法通过对单个细菌细胞的 16S rRNA 基因进行精确测序来识别细菌。在相关研究中我们确认了 BarBIQ 方法对同一样本重复测量时产生的误差完全来自采样误差可以最大程度地减少基于 16S rRNA 基因扩增子测序方法的批次效应。迄今为止BarBIQ 已成功应用于不同国家的实验室表明该方法不受特定实验室限制。当然该方法并未解决 16S rRNA 基因扩增子测序自身的固有限制例如仅能检测单一域细菌、对某些细菌群体的检测率低以及菌株水平分辨率较差。除了实验技术发展外其他研究团队还应用统计建模计算分析批次特定偏移量并据此调整微生物丰度数据以消除批次效应带来的系统性变化进而促进跨研究整合分析增强其可比性。虽然这些进展标志着微生物组分析全球基准实验方案的初步建立但在实施过程中仍存在许多问题如表1所示。同时对于不同的去除批次效应方案需要标准化的模拟微生物群落以评估其效果。目前研究中多使用商业化的 DNA 水平模拟微生物群落但尚未开发出标准化的完整细胞样本。值得注意的是尽管很多研究通过计算模型矫正批次偏倚来整合多批次的数据但考虑到计算模型难以完全模拟实际技术差异开发无批次效应的实验方法才是未来大规模微生物组研究的发展方向。表1 微生物组研究中方法学批次偏倚问题微生物组研究涉及领域广泛、研究体系复杂因此需要依托广泛的国际合作才能更全面地探索微生物多样性及其在不同领域中的重要作用。然而实验条件、研究流程和相关法规的差异是当前国际合作面临的重要障碍。为解决这些问题我们建议采取双重策略一方面在现有方案的基础上建立稳健且适用于野外场景的采样与保存标准另一方面采用不受批次效应影响的分析方法。这些标准和方法的建立与应用将有助于提高全球微生物组数据的可比性同样可以支持更准确的模型构建进而促进国际合作这对于开展微生物组比较研究尤为重要。通过国际合作研究人员将能够更深入地理解微生物组并推动其在多个领域中的综合分析最终为全球健康和环境可持续发展作出贡献。参考文献Jianshi Jin, Reiko Yamamoto Katsuyuki Shiroguchi. (2024). High-throughput identification and quantification of bacterial cells in the microbiota based on 16S rRNA sequencing with single-base accuracy using BarBIQ. Nature Protocols, doi: 10.1038/s41596-023-00906-8Jianshi Jin, Reiko Yamamoto, Tadashi Takeuchi, Guangwei Cui, Eiji Miyauchi, Nozomi Hojo, Koichi Ikuta, Hiroshi Ohno Katsuyuki Shiroguchi. (2022). High-throughput identification and quantification of single bacterial cells in the microbiota. Nature Communications, doi: 10.1038/s41467-022-28426-1Wodan Ling, Jiuyao Lu, Ni Zhao, Anju Lulla, Anna M. Plantinga, Weijia Fu, Angela Zhang, Hongjiao Liu, Hoseung Song, Zhigang Li, Jun Chen, Timothy W. Randolph, Wei Li A. Koay, James R. White, Lenore J. Launer, Anthony A. Fodor, Katie A. Meyer Michael C. Wu. (2022). Batch effects removal for microbiome data via conditional quantile regression. Nature Communications, doi: 10.1038/s41467-022-33071-9.作者简介金坚石(通讯作者)金坚石博士中国科学院动物研究所研究员博士生导师。2009年和2014年分别获南京大学学士和北京大学博士学位2010-2011哈佛大学访问学者2014-2023年在北京大学和日本理化学研究所先后担任博士后、JSPS访问研究员、Senior Scientist2023年3月全职加入中国科学院动物研究所。主要从事面向解决重要菌群生物学问题的精准、高通量、智能化系统研发工作聚焦野生动物的肠道菌群功能研究。研究成果发表于ScienceNature Communications, Nature ProtocolsScience ImmunologyPNAS等杂志。现已获得国家海外高层次人才青年项目、国家重点研发计划课题、中国科学院高层次人才项目、中国科学院青年团队等多项基金的资助。曾获得日本JSPS奖学金日本理化学研究所“荣峰奖”、“樱舞奖”北京大学优秀博士论文等。葛沐子 (第一作者)葛沐子中国科学院动物研究所在读博士研究生。2021年本科毕业于吉林大学2024年硕士毕业于中国科学院动物研究所。目前主要研究方向为野生鼠类肠道微生物与疾病。其他作者Tomoya Maeda日本北海道大学农业研究院/农业学院微生物生理学实验室副教授Jingdi Li (李静迪)加拿大英属哥伦比亚大学动物学系博士后研究员Maryam Chaib De Mares哥伦比亚国立大学理学院助理教授Emmanuel George Kifaro坦桑尼亚索科因农业大学兽医医学与生物医学科学学院助理讲师Gizachew Haile Gidamo埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴科技大学自然与应用科学学院生物技术系副教授Katsuyuki Shiroguchi日本理化学研究所生命系统动态研究中心Group LeaderAndrew H Moeller美国普林斯顿大学生态学与进化生物学系助理教授张知彬海南大学生态与环境学院教授宏基因组推荐4月10-12日微生物组-扩增子16S分析5月8-10日微生物组-宏基因组分析本公众号现全面开放投稿希望文章作者讲出自己的科研故事分享论文的精华与亮点。投稿请联系小编微信号yongxinliu 或 meta-genomicsiMeta高引 fastp PhyloSuite ImageGP2 iNAP2 ggClusterNet2iMeta工具 SangerBox2 美吉2026 OmicStudio Wekemo OmicShareiMeta综述 高脂饮食菌群 发酵中药 口腔菌群 微塑料 癌症 宿主代谢10000扩增子EasyAmplicon 比较基因组JCVI 序列分析SeqKit2 维恩图EVenniMetaOmics高引 猪微生物组 16S扩增子综述 易扩增子(EasyAmplicon)系列教程微生物组入门 Biostar 微生物组 宏基因组专业技能学术图表 高分文章 生信宝典 不可或缺的人点击阅读原文