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DOE JGI研究人员开发了一种名为MetaBAT的自动化工具，可自动对从宏基因组序列组装的大型基因组片段进行分组，以重建单个微生物基因组。从大型复杂宏基因组数据集中准确有效地重建个体微生物基因组的能力使研究人员能够了解它们各自如何相互作用并影响全球周期。MetaBAT等工具使研究人员能够更好地了解高通量宏基因组测序产生的数据，这使得研究人员无需培养微生物群落即可对其进行研究。
如果几克土壤可以容纳多种微生物相互作用以影响全球碳循环，那么想象一下，牛的瘤胃中有多少微生物有助于分解植物质量以获取养分，这些信息可能对从植物开发可持续的替代燃料。技术进步使研究人员能够利用高通量宏基因组鸟枪测序来研究微生物群落，而无需培养这些生物。然而，研究人员仍在研究如何从这些大规模数据集中有效和准确地组装单个微生物基因组，以了解每个人对维持全球周期的具体贡献。
目前大多数从宏基因组数据集“分组”或分组大基因组片段以重建个体基因组的方法具有局限性。它们中的一些依赖于已知的基因组作为参考，这种方法在环境样品上不能很好地工作，其中许多微生物与已知的基因组没有密切相关的物种。其中许多包含手动步骤，并且无法扩展以处理大型宏基因组数据集。
在PeerJ于2015年8月27日发表的一篇论文中，来自美国能源部联合基因组研究所(DOE JGI)的研究人员，DOE科学用户设施办公室，提供了一种自动化的宏基因组装箱软件工具，可以解决这些障碍。描述MetaBAT(用于具有丰度和四核苷酸频率的Metagenome Binning)的论文被选为代表“PeerJ在2015年10月之前的2年中发表的一些最值得注意的基因组学研究”的10篇文章。
该团队使用合成和真实世界宏基因组数据集评估MetaBAT，将使用该工具精确回收的基因组区域数量与其他分级方法发现的基因组区域进行比较。他们发现MetaBAT恢复了“许多[基因组]错过了替代工具。” 更重要的是，他们报告说MetaBAT具有计算效率; 该软件从合成的宏基因组数据集中识别出340个箱，仅需14分钟即可获得200,000个碎片，仅使用3.9 GB的RAM，而其他方法需要20到104个小时，并使用9.5GB到38GB的RAM来获取相同的数据。
MetaBAT是一个开源软件工具，可从https://bitbucket.org/berkeleylab/metabat获得，并附有软件手册。该工具已被自然研究中的研究人员用于应用组学来研究永久冻土中的微生物群落，以及在一项科学研究中报告重建来自古菌门的深层地下水产甲烷菌的完整基因组。甲烷代谢。
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