[发明专利]用于改善基于扩增子测序的微生物群落分类学解析的方法和系统

权利要求书

1.一种基于扩增子测序来提高微生物群落的分类学概况分析的准确度的方法，包括：

从环境采集生物样品；

从生物样品中获得第一子样品和第二子样品；

从第一子样品和第二子样品提取微生物DNA；

使用测序仪对从第一子样品提取的微生物DNA进行测序，以获得DNA序列数据，其中所述DNA序列数据包含多对序列片段，并且其中多对序列片段中的每对通过对扩增子的配对末端测序产生，所述扩增子包括扩增子内信息区的第一组合，并且其中所述信息区包括系统发育相关信息；

使用测序仪对从第二子样品提取的DNA进行测序，以获得DNA序列数据，其中DNA序列数据包含多对序列片段，并且其中多对序列片段中的每对通过对扩增子的配对末端测序产生，所述扩增子包括扩增子内信息区的第二组合，其中信息区的第二组合不同于信息区的第一组合，并且其中扩增子测序试验靶向系统发育标志物基因；

通过采用分类学分类方法，通过一个或多个硬件处理器，产生第一测序子样品的微生物分类丰度概况，其中分类学分类方法利用对应于信息区的第一组合的系统发育相关信息，其中微生物分类丰度概况包括对应于一对或多对序列片段的丰度值，其包括分类为多个分类群的信息区的第一组合；

通过采用分类学分类方法，通过一个或多个硬件处理器，产生第二测序子样品的微生物分类丰度概况，其中分类学分类方法利用对应于信息区的第二组合的系统发育相关信息，其中微生物分类丰度概况包括对应于一对或多对序列片段的丰度值，其包括分类为多个分类群的信息区的第二组合；

通过一个或多个硬件处理器，预计算属于多个分类群的微生物的信息区的所有不同可能组合的分类学分类准确度，以生成计算表，其中预计算基于现有序列数据库中存在的已知分类学来源的标志物基因序列；和

通过一个或多个硬件处理器，基于计算表将第一和第二测序子样品的微生物分类丰度概况组合，以生成组合的微生物分类丰度概况，其中与第一和第二子样品单独获得的微生物分类丰度概况相比，或与使用靶向系统发育标志物基因中信息区的任何组合的扩增子测序获得的整个生物样品或生物样品的任何其他子样品的微生物分类丰度概况相比，组合的微生物分类丰度概况具有精化的丰度值以及改善的分类学分类准确度。

2.如权利要求1所述的方法，其中，将微生物分类丰度概况组合的步骤采用组合策略来提高分类学概况分析的准确度，其中所述组合策略还包括：

使用利用信息区的第一组合和信息区的第二组合的分类学分类方法，产生对应于第一和第二测序子样品的特定分类群“i”的丰度值(T_i^x和T_i^y)；

使用信息区的第一组合和信息区的第二组合，提供特定分类群“i”的分类学分类的预计算的相对准确度W_i^x和W_i^y；和

使用以下公式计算特定分类群“i”的精化的丰度值(T_i^xy)：

3.如权利要求1所述的方法，还包括计算全部分类群的精化的丰度值，以获得与单独获得的第一和第二子样品的微生物分类丰度概况相比更准确的微生物分类丰度概况。

4.如权利要求1所述的方法，其中，进行所述扩增子测序以靶向所述系统发育标志物基因或所述系统发育标志物基因的部分。

5.如权利要求1所述的方法，其中，信息区的第一组合和信息区的第二组合可包括在扩增子测序中被靶向的标志物基因中连续或非连续排列的信息区，其中所述扩增子测序靶向系统发育标志物基因。

6.如权利要求1所述的方法，其还包括获得靶向多个不同信息区的多于两个子样品的步骤，其中所述多于两个子样品还被配置使用组合策略来提高分类学概况分析的准确度。

7.如权利要求1所述的方法，其中进行测序以产生构成16S rRNA基因或16S rRNA基因的部分的扩增子，并且其中，16S rRNA基因包含多个系统发育信息区。