土壤微生物擴增子定序物種分類指派策略之研究
應用16S rRNA基因擴增子定序進行土壤微生物物種DNA條碼鑑定,是近年微生物群落的研究趨勢,是一種高通量、標準化的方法學。DADA2是適合Illumina定序平台使用的新一代分裂擴增子降噪演算法,可提供高解析的擴增子序列變體 (amplicon sequence variants; ASVs) 資料,如何連結微生物二名法與高解析資料,對土壤微生物群落後續分析顯得更加重要。本研究使用DADA2套件處理土壤樣品定序資料,比較3種不同的物種分類指派 (taxonomic assignment) 流程,結果顯示DADA2套件內件之assignTaxonomy指令搭配包含菌種名的SILVA 138參考序列訓練集 (training set),有最好的物種分類指派效能。另以二元分類法評估DADA2套件適用的SILVA 138、SILVA 138.1、GTDB 與RefSeq + RDP參考序列訓練集,對土壤微生物物種分類指派之效能,研究顯示GTDB訓練集敏感度最高,SILVA 138 與SILVA 138.1 訓練集具有最佳特異性,而RefSeq + RDP訓練集物種分類指派結果之正確率、正確覆蓋率、馬修斯相關係數、陽性預測率指標均高於其他訓練集。微生物多樣性分析結果則顯示,GTDB訓練集之物種分類指派結果最貼近原始ASVs資料,最能反應真實土壤微生物群落狀況。本研究揭示物種分類指派流程與參考序列訓練集的選擇,對微生物物種鑑別有很大的影響,隨著16S rRNA基因參考序列資料庫不斷地更新,更應該謹慎選擇與反覆評估,才能更準確的描述微生物間的多樣性關係。
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