技术简介
元基因组（宏基因组）学研究不要求对每个微生物进行分离、纯化和培养，而是直接从样品中提取基因组DNA后进行测序分析。通过元基因组测序，能够揭示微生物群落多样性、种群结构、进化关系、功能活性及环境之间的相互协作关系，极大地扩展了微生物学的研究范围。
 
技术路线图

 
生物信息分析

常规分析：

1. 测序数据质控分析；
2. 高质量序列的拼接和组装；
3. 对组装后的contig序列（≥ 500 bp）进行基因预测；
4. 预测基因的功能注释、物种分类及丰度统计；
5. COG功能分类和KEGG代谢途径分析；

高级分析：

1. 样本间比较分析，差异基因或基因关联群所对应的基因家族、代谢途径、物种分类等；
2. 优势物种基因组分析；
3. 特定基因的进化分析；

个性化分析：

1. 根据客户需求进行个性化定制分析。

案例解析 

元基因组功能基因分析
基于最小冗余的最大相关性特征筛选方法（mRMR），构建50个肠道细菌标记基因的二型糖尿病分类系统，同时计算二型糖尿病分类指数，揭示肠道细菌的主要功能，并预测其与二型糖尿病的相关性。

                                                          
特征菌群的组成及代谢通路分析
基于元基因组shotgun测序和16S 序列分析数据，门水平的物种分类展示了健康人体7个不同部位的微生物组成特征，并预测微生物组的代谢途径，表明一些代谢途径在不同的个体及身体部位普遍存在。

（Human Microbiome Project Consortium., 2012）

 
元基因组物种谱及丰度分析
利用Krona软件展示北太平洋副热带环流细菌的元基因组物种分类及丰度信息。

（Ondov, Brian D., Nicholas H. Bergman, and Adam M. Phillippy., 2011） 

比较元基因组分析
采用SnoWMAn软件对16S序列相似性进行分析，比较地面环境（A）、医疗用具（B）和工作环境（C）的细菌组成差异。 

 
          （Oberauner, Lisa, et al., 2013）

 
特定基因进化分析
采用NarV基因和NifH基因的氨基酸序列构建最大似然系统发育树，计算氨基酸位点替代速率，揭示氮循环相关的功能基因在元基因组中的进化关系。 
    （Lau, Maggie CY, et al., 2014）

测序策略及数据量
测序策略：PE100、PE125、PE150
建议数据量：3~5Gb

北京阅微基因技术股份有限公司（证券简称：阅微基因，证券代码：873723.NQ）主要从事多基因联合检测产品的研发、生产和销售业务，并基于中等通量基因检测技术平台为下游客户提供技术服务及创新解决方案，产品及服务广泛应用于临床医学、法庭科学、工农业及其他领域。

阅微基因总部位于北京市海淀区中关村科技园区，在北京和苏州均设有GMP生产基地，并在全国设有多个子公司及技术服务中心，2018年阅微基因在哈萨克斯坦成立海外子公司，开始积极拓展海外业务。公司迄今已获数十项发明专利及软件著作权，多年来持续获得国家高新技术企业认证，并荣获2020年北京市专精特新“小巨人”企业称号、工业和信息化部第二批专精特新“小巨人”企业称号。

阅微基因以市场需求为导向，充分发挥在基因检测领域的技术积淀，以“中通量荧光PCR-毛细管电泳平台”为核心技术平台，形成检测设备、检测试剂及软件系统开发和服务等关键能力，致力于重大疾病谱的临床医学领域和法庭科学基因检测领域的技术进步和产品开发，逐渐成为国内基因检测领域具有设备、试剂、软件一体化优势的创新企业。