宏基因組應用物種鑒定將所得序列（通常為16S/18S rRNA等兼具保守及高變特性的序列）與專業數據庫（Silva、RDP等）進行比對，得出樣品中所含物種的信息。多樣性統計學分析將所得序列（通常為16S/18S rRNA等兼具有保守及高變特性的序列）進行聚類，得到相應的OTUs（分類操作單元）。通過統計學手段，分析出環境樣品中的主要成分及不同樣品間的明顯差異因素。結合物種鑒定，可以得到關鍵菌群。宏基因組拼接對環境樣品DNA進行大規模測序后，通過嚴格的拼接方式，可獲得較長的DNA片段。當樣品的生物多樣性較低，且達到一定測序通量后，很有可能直接獲得一個或多個微生物基因組草圖。功能分析將所得序列與已有的數據庫進行比對，進行基因功能的注釋。其中，常用的數據庫包括Nt、Nr、GO、COG、KEGG、SEED、Swiss-Prot等。微生物群落結構及功能通過大量測序，可以獲得樣品的群落結構信息，如微生物物種在該環境下的分布情況及成員間協作關系等。通過實驗還可以確定一些特殊的主要基因或DNA片段。對于多個樣品，還可做相應的比較分析，發掘樣品間的相同點與不同點。

宏基因組 ( Metagenome)（也稱微生物環境基因組 Microbial Environmental Genome, 或元基因組） 。是由 Handelsman 等 1998 年提出的新名詞， 其定義為“the genomes of the total microbiota found in nature” , 即生境中全部微小生物遺傳物質的總和。它包含了可培養的和未可培養的微生物的基因， 目前主要指環境樣品中的細菌和真菌的基因組總和。而所謂宏基因組學 (或元基因組學， metagenomics) 就是一種以環境樣品中的微生物群體基因組為研究對象， 以功能基因篩選和/或測序分析為研究手段， 以微生物多樣性、 種群結構、 進化關系、 功能活性、 相互協作關系及與環境之間的關系為研究目的的新的微生物研究方法。一般包括從環境樣品中提取基因組 DNA, 進行高通量測序分析，或克隆DNA到合適的載體，導入宿主菌體，篩選目的轉化子等工作。（摘自百度）就我研究的植物這個對象，也可以利用宏基因組的研究策略發掘植物共生菌基因資源，可為醫藥和工業生物技術等領域帶來創新成果。成功的案例是08年中科院昆明植物研究所的一個研究，詳見http://onlinelibrary.wiley.com ... tract

特定生物種基因組研究使人們的認識單元實現了從單一基因到基因集合的轉變，宏基因組研究將使人們擺脫物種界限，揭示更高更復雜層次上的生命運動規律。在目前的基因結構功能認識和基因操作技術背景下，細菌宏基因組成為研究和開發的主要對象。細菌宏基因組細菌人工染色體文庫篩選和基因系統學分析使研究者能更有效地開發細菌基因資源，更深入地洞察細菌多樣性。如宏基因組成為生物催化劑的新來源。

補充：宏基因組學研究的工作流程一般包括：樣品采集、核酸提取、大規模測序、數據比對檢索分析、生物學功能分析等。在整個工作流程中，并沒有對真正的研究對象（目標微生物）進行分離、純化和培養富集，也就是說，這一研究手段并不在乎樣品中有何種微生物，也不在乎有多少，而是只要在樣品中，就統統把核酸序列測定出來，然后再通過和已有的核酸序列數據進行比對，判斷已知種類和對未知種類進行預測。

對于復雜的環境樣品，以前單個單個的培養細菌或者其他微生物太費力氣。而且90%或者更多的微生物是不能多帶帶培養的。這樣就催生了宏基因組學研究。狹義的宏基因組學研究是16S，18S和ITS以及其他單拷貝基因，主要根據數據庫對環境樣品進行物種分類和豐度調查，然后進行樣品間的比較。主要的測序平臺有454，hiseq（miseq）和torent。由于454的讀長較長，使得454成為標準的測序平臺。但454的通量和價格使得不能做更多的樣品。隨著miseq的讀長變長，加上羅氏不支持454了，具有高通量的miseq測序成為以后的主流平臺。廣義上的宏基因組還包括對其他DNA片段進行測序，然后進行組裝。由于不同樣品物種復雜度不同，組裝效果也差別很大。單純的用組裝純生物的方法并不適合。需要更大的測序深度，內存更大的計算資源和更有效的算法優化組裝結果。這種分析方法彌補了只靠rDNA或者單拷貝基因不能進行新物種發現，新基因發現和代謝通路的缺憾。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的宏基因组的前景如何？目前主要应用在哪些方面？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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