微生物是地球上已知種類最多、數量最大、分布最廣的生物類群，僅原核微生物的總量大約就達4×1030-6×1030個。但是傳統的分離培養方法限制了認識微生物世界的視野。據估計，自然環境中超過99%的微生物不能用傳統的方法進行純培養，因而也不能對它們開展依賴于純培養的生物技術或基礎方面的研究。為了克服傳統純培養技術的不足，充分挖掘此類未培養微生物所蘊涵的巨大潛能，研究者們發展了宏基因組學的研究方法。利用分子生物學的研究方法繞過純培養技術來研究微生物的多樣性及功能，提供了一種探知微生物多樣性結構和功能基因組的免培養方法，是一條尋找新基因及其產物的新途徑。
研究內容
宏基因組研究以環境中所有微生物基因組為研究對象，通過對環境樣品中的全基因組DNA進行高通量測序，獲得單個樣品的飽和數據量，基于denovo組裝進行微生物群落結構多樣性，微生物群體基因組成及功能，特定環境相關的代謝通路等分析，從而進一步發掘和研究具有應用價值的基因及環境中微生物群落內部、微生物與環境間的相互關系。構建的環境微生物基因集，可為環境中微生物的研究、開發和利用提供基因資源庫。
產品優勢
性價比高：自主測序平臺，成本可控；
測序準確性高：DNBSEQ平臺滾環擴增構建DNB測序文庫，PCR擴增錯誤累積較少，高保真序列信息；
Duplication率低：DNBSEQ平臺Duplication率低，同樣的數據量有效數據多出3%-17%；
無index hopping擔憂：DNBSEQ平臺無index hopping擔憂，結果更可靠；
經驗豐富：有豐富的宏基因組項目經驗，特別是在人體微生物研究方面處于領先地位，已發表文章100+，其中CNS系列文章26篇。
樣本需求量低：常規宏基因組建庫建議樣本量在500ng以上；對于樣本獲取困難的樣本，也可以選擇微量建庫，樣本量可低至幾ng。
合作模式：有專門的meta大項目團隊，已發表多篇高水平文章。提供切實可行的項目方案，兼顧商業合作、科研合作優勢。
技術流程
質量合格的基因組 DNA 樣品通過超聲波高性能樣品處理系統（Covaris）隨機打斷，經過片段選擇后得到 300bp左右的片段。加上接頭，進行cluster制備，最后利用Paired-End的方法對插入片段進行測序，得到的原始數據經過質控和數據過濾，宏基因組組裝、基因預測、構建參考基因集，并進行后續的物種、基因、功能分析。
建庫流程1) 將檢測合格的基因組DNA樣品用物理方法隨機打斷成300bp-400bp的片段；
2) 對打斷的DNA片段進行末端修復，在3’端連接A堿基；
3) DNA單鏈環化；
4) 去除未環化序列并進行純化；
5) 對構建的文庫進行質量檢測；
6) Make DNB；
7) 將質量檢測合格的文庫上機測序。
信息分析內容|
分析模塊 |
分析條款 |
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1. 項目概覽 |
項目信息 |
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2. 數據過濾 |
數據過濾統計 |
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3. 組裝 |
Denovo組裝 |
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4. 基因預測及基因集構建 |
基因預測及基因集構建 |
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5. 基因分析 |
1） 基因Venn圖(2-5個樣本或組別) |
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2） 基因差異分析（分組≥2，每組樣本數≥3） |
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6. 基因集功能注釋 |
Eggnog、KEGG、CARD、COG、CAZy、Swiss-prot，NR等 |
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7. 物種分析 |
1) 物種累積曲線圖分析 |
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2) 物種組成分析 |
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3) 物種差異分析（分組≥2，每組樣本數≥3） |
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4) 差異物種豐度熱圖（分組≥2，每組樣本數≥3） |
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8. 功能分析 |
1) 差異KO分析（分組≥2，每組樣本數≥3） |
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2) 差異KO豐度熱圖分析（分組≥2，每組樣本數≥3） |
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3) 差異pathway分析（分組≥2，每組樣本數≥8） |
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9. 多樣性分析 |
1） 物種水平Alpha多樣性分析 |
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2） KO水平Alpha多樣性分析 |
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3） 物種水平Beta多樣性分析 |
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4） KO水平Beta多樣性分析 |
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10. 網絡互作 |
1） 基于屬水平的network分析 |
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11. 相似性分析 |
1） PCA分析 |
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2） PCoA分析 |
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3） NMDS分析 |
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4） 基于距離熱圖分析（物種、KO） |
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12. 關聯分析與模型預測 （個性化） |
1） CCA分析（需提供環境因子數據） |
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2） PERMANOVA/Adonis置換多元方差分析（默認分組因素對樣品差異的影響，如關注表型對樣品差異的影響需提供表型信息） |
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3） 物種與表型Spearman相關系數分析（需提供表型信息） |
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4） MaAsLin分析（需提供表型信息） |
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5） 隨機森林--ROC曲線（分組=2，每組樣本數≥30） |
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13. 定制化分析 |
可結合客戶的需求，協商確定信息分析內容 |
