你把手里的那一份进行宏基因组测序所得到的报告拿出来进行审阅, 对于其中的内容, 你是否真正地掌握了理解的程度。
咱们先亮明最终的观点, 那就是宏基因组测序这把钥匙并非万能。利用该技术能够告知你样本里面都有什么生物存在, 但是对于这些生物具体在从事什么活动, 它是无法给出答案的。。
坑一：读长≠读懂
有许多人一直以为序列越长就越准确, 这其实是个误解。
根据2024年发表在《Nature Methods》上的一项meta分析显示,当读取长度从150bp增加到300bp时, 在物种水平的鉴定准确率仅仅提升了4.2%, 而功能注释的错误率反而又升高了11%。你多花了钱, 最终换回来的反而是更多的噪音。
坑二：数据库≠真相
你所查询的这个GenBank, 它实际上只是一张距今已经二十年的, 并且早已停止更新的静态快照。在全球目前已经公开发布的宏观基因组数据集合里, 总数是超过一千二百万个的, 但是能够进行重复性验证的数据比例却不足百分之八。
如果你使用一把存在残缺缺陷的尺子去测量这个世界, 那么你所测量出来的所有结果, 全部都是基于幻象的产物。
坑三：丰度陷阱
一个菌群在样本里的占有比例, 哪怕只是百分之一跟百分之十的区别, 其在生物学层面上的实际含义也有着天壤般的不同。
可是呢多数数据处理管线通常默认选用对数归一化这种方法来处理数据, 就这样轻描淡写地把那些原本明显的差异给直接抹平了。所以你在屏幕上看到的那个所谓均匀分布的情况, 很大程度上只不过是数据处理管道制造出来的假象罢了。
所以下次在做下单的操作之前, 你需要先问自己三个非常重要的问题: 第一个问题是当前的样本量是不是真的足够了；第二个问题是相关的数据库是不是都已经完成了最新的更新；第三个问题是关于丰度处理的逻辑逻辑是不是完全正确的。
你确定, 你所进行测试的, 是所谓的“组”, 而并没有测试到所谓的“噪”。