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微生物样本的DNA测序可以为研究人员和医疗专业人员提供有关微生物组的大量信息 - 微生物组织 - 我们身体周围的微生物群落和我们周围的环境。了解微生物组可以帮助我们理解我们的烦恼和原因。但当微生物样本被其他来源的DNA污染时会发生什么?
“ 微生物组测序中的污染会导致错误的发现，”北卡罗来纳州立大学微生物组和微生物群体助理教授Ben Callahan说。“例如，研究人员最近认为他们已经发现了几种可以预测早产的新微生物，但是当他们挖得更深时，这些微生物就变成了污染物。所以这些错误并非无关紧要。”
从环境中获取完全没有污染物的样品是不可能的 - 研究人员预计大多数测序的微生物组样品会有一定程度的污染。然而，与使用高生物量样品(例如粪便样品)相比，使用较低生物量样品(例如气道样品)时污染具有更大的影响，因为在高生物量样品中，合法的微生物群体压倒了污染。
Callahan及其同事创建了一个名为Decontam的开源软件包，该软件包使用污染物与非污染物的频率和存在的统计模式识别样本中的污染物。污染物在低浓度样品中出现频率较高，通常出现在阴性对照中。
目前用于控制污染的方法 - 包括专门的实验室操作或从样品中消除任何异常或稀有的微生物物种 - 具有显着的缺点，因为它们可能是昂贵的，耗时的并且可以从样品中消除合法的微生物。另外，这些方法不能完全去除污染物。
“我们的方法简单，快速且具有成本效益，”Callahan说。“这是一种算法，它使用简单的二元分类器根据样本中的两种模式区分污染物和非污染物：随着输入DNA数量的减少，污染物的频率会增加，污染物会在较高的负数部分中出现对照样品。
“此外，我们的方法除了通常在微生物组测序实验中产生的数据外，不需要额外的数据。”在测试中，Decontam将从人类口腔中收集的数据中的污染物测序读数减少了99%以上。该方法在识别和去除最有可能干扰后续分析的大量污染物方面特别有效。
你可以在这里找到Decontam：github.com/benjjneb/decontam
卡拉汉的作品也出现在Microbiome杂志上。
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