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由于新技术平台，DNA测序通量的快速增长推动了测序微生物基因组数量的增加，并推动了这些数据更多地可用于研究界。传统上，鉴定选择用于测序的微生物通常基于单个通用标记基因来确定。然而，最近，研究人员已经注意到，全基因组信息已经可用的微生物的身份并不总是与下一代高通量测序出现之前常用方法确定的同一性相匹配。
在2015年7月6日在线发表于核酸研究(NAR)的一项研究中，来自美国能源部联合基因组研究所(DOE JGI)的研究小组，DOE科学用户设施办公室及其合作者开发并评估了几十年来微生物学家依赖的传统方法对微生物物种进行分类的新方法 - 可根据需要进行补充。研究第一作者DOE JGI的Neha Varghese说，微生物物种标识符(MiSI)方法满足了“对系统，可扩展，客观的微生物物种分配技术的长期需求”。
“基于快速，基因组序列的方法”
标准的全基因组方法依赖于小亚基核糖体RNA基因(16S rRNA); 在没有测序的情况下，研究人员使用DNA-DNA杂交，表型信息 - 基因分型，表型分型或微生物共享的化学化合物分类等方法来获得微生物分类所需的信息。在DOE JGI开发的MiSI方法主要依赖于基因组测序，并且是用于确定两个基因组的密切关系的两个度量的组合：全基因组平均核苷酸同一性(gANI)和比对分数(AF)。计算工具开发是DOE JGI十年战略愿景的关键要素，这对于表征复杂的生物和环境系统以支持DOE的研究任务以及该研究所与国家能源研究科学计算中心(NERSC)的合作至关重要。
“微生物学的科学家和实践者将非常欣赏这种基于快速，基于序列的方法提供的微生物世界的强大，广泛的分类组织，”密歇根州立大学微生物生态学中心主任Jim Tiedje说。“它为识别细菌提供了更加准确和明确的方法。” 大草原土壤 Metagenome 大挑战项目的 DOE JGI合作者，Tiedje和他的前学生Kostas Konstantinidis，该研究的共同作者之一，联合开发了原始由DOE JGI团队修改的全基因组gANI指标作为MiSI方法的基础。
由Tiedje和Konstantinidis开发的gANI方法中的算法使用在整个基因组上采样的片段和国家生物技术信息中心(NCBI)工具基本局部比对搜索工具(BLAST)进行序列比对。通过使用基因的核苷酸序列和基于BLAST的修改的相似性搜索，MiSI显着加快了计算速度 - 大约10倍。
该团队在一个庞大的数据库中实施了MiSI方法，该数据库包含从综合微生物基因组(IMG)数据库中选择的超过13,000种细菌和古菌的高质量基因组。然后将这些基因组分类为由集团或集团所代表的集群，其中连通性由基因组相似性(进化距离的替代)决定，因此，首次允许研究人员绘制基因组如何相互关联。大的系统发育空间。
这些集团的完全连接性质帮助团队识别高度保守的物种核心，而团体群体的半连接性质有助于识别可以在分类学上重新审视的物种。此外，由于聚类仅基于基因组相关性，因此该团队能够使用该方法确定未培养的生物体是否与现有物种相关或是否是新的候选物种。
“物种鉴定的通用方法”
“使用这种方法转化微生物学的意义不容小觑，”原核生物超级计划负责人兼本研究共同作者Kyrpides说。“我们现在有一种通用的方法可以识别所有古细菌和细菌，它们依赖于整个基因组，而不是单个基因或少量标记基因。当应用于目前可用的所有测序基因组时，这种方法使我们能够观察到物种的进化，通过我们称之为集团的群体来表现。也许我们观察到的最引人注目的观察之一是，超过一半的物种中有超过一个具有一个以上测序的基因组，至少有一个基因组被错误命名。“
Kyrpides继续说，“这种方法也揭示了长期争论的微生物物种问题。事实上，超过86%的所有微生物物种已经被测序的多个基因组被分组成不同的团体，强烈支持微生物物种的概念，而不是微生物物种之间的遗传连续性概念，观察到少数物种，约占5%。随着微生物基因组测序数量的爆炸，观察这些观察结果如何演变将是非常有趣的。“
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