文章题目：MBPD: A multiple bacterial pathogen detection pipeline for One Health practices
发表杂志：iMeta
发表时间：2022-10-06
通讯作者：江高飞、韦中
原文链接：https://doi.org/10.1002/imt2.82
软件链接：https://github.com/LorMeBioAI/MBPD

病原菌检测主要分为依赖培养和不依赖培养两种方法。前者作为病原菌检测的经典试验，主要依靠培养和生化检测，可提供满足科赫氏法则的能力、药物敏感性和生化检测等关键信息，但耗时较长，且受病原菌可培养性的限制。不依赖培养的方法包括PCR和基于高通量测序的方法。PCR或探针减少了病原菌鉴定的时间，但过度依赖引物的特异性和数量，检测结果易出现假阳性。常见的基于高通量测序的方法包括16S/ITS/18S/rpoB/cpn60扩增子测序和宏基因组测序。基于病原菌序列，测序方法能够识别样本中几乎所有类型的病原菌。与培养依赖和PCR方法相比，测序方法的主要优点是高通量，但需匹配合适的分析流程以达到高灵敏度。

16S 测序广泛应用于动物、食物、水、土壤和植物样品中的病原细菌检测。然而，其检测范围和灵敏度高度依赖于测序方法、可变区测序、病原菌数据库和分析流程。短读长测序具有高通量和低成本的优势，但序列长度较短。长读长测序能够生成长序列以及高分辨率的分类学地位，但其测序错误率约为13%。另外，不同的生物信息学方法会影响病原菌的组成和丰度。例如，常用数据处理方法包括OTU聚类或ASV方法。相比OTU聚类，基于ASV的方法具有测序误差更小、分辨率更高等优点。此外，病原菌检测结果易受参考数据库、测序区域和注释阈值的影响而波动。当前基于16S 测序已经开发了几种病原体检测流程，如16SPIP， MIP和Krishna，但它们仅针对与人类感染或水质相关的病原菌。而病原菌在多个宿主和环境中的广泛分布和传播，亟需一种新流程以系统、快速地检测适合所有生境的病原菌，为人类、动物和植物中共存的多种病原菌的一体化健康诊断和治疗提供基础。

本研究开发了一种基于16S 测序的病原细菌检测流程——多病原细菌检测系统(MBPD)，以准确检测病原菌。为全面鉴定样本中的病原菌并满足不同可变区测序准确鉴定病原细菌的需求，构建了全长病原菌数据库及匹配ASV方法中的DADA2流程进行数据处理，并通过虚拟试验评估了各可变区的最佳注释阈值。MBPD能够广泛地检测动物、植物和人畜共患病原细菌，对于食品安全、流行病预防、疾病诊断和环境监测至关重要。MBPD可以在https://github.com/LorMeBioAI/MBPD 上公开获得。

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