微生物多样性测序，如16S rRNA基因测序或ITS（Internal Transcribed Spacer）测序，是研究微生物群落结构和功能的重要手段。然而，原始测序数据中可能存在一系列质量问题，包括碱基错误、接头污染、低质量读段、嵌合体序列以及宿主背景DNA等，这些问题都会影响到后续的生物信息学分析结果。因此，在进行数据分析前，对原始测序数据的质量评估与过滤至关重要。 1. **碱基质量评估**：每个测序读段的每个位置通常都有一个对应的质量评分，用于衡量该位置碱基识别的准确性。通过统计质量分布图或者使用如FastQC等工具，可以检查整个测序数据集的平均质量和分布情况，剔除质量评分低于阈值的碱基或整条读段。 2. **接头去除与读段修剪**：测序过程中可能引入的接头序列需要被准确识别并移除，同时，读段两端往往质量较低，也需要根据质量得分进行适当的截断。 3. **长度过滤**：在16S/ITS测序中，为了保证序列能够覆盖到足够的可比区域以实现物种鉴定，通常会对读段长度设置一个最小值，过短的序列会被剔除。 4. **嵌合体检测与去除**：嵌合体是指由两条或以上不同序列拼接而成的错误序列，这在PCR扩增过程中可能出现，需通过专门的软件进行检测和过滤。 5. **宿主序列去除**：对于从宿主体内提取的微生物样本，如果存在大量宿主DNA，则需要通过比对宿主参考基因组等方式将宿主序列从微生物序列中去除。 6. **Chimera检查**：利用如UCHIME或VSEARCH等工具，对潜在的嵌合体序列进行检测，并予以剔除。 7. **Operational Taxonomic Units (OTUs) 或 Amplicon Sequence Variants (ASVs) 的聚类标准**：在进行物种分类之前，通常会将相似度达到一定阈值的序列聚为一类，这个阈值的选择也是数据质量控制的一部分。 总的来说，微生物多样性测序的数据质量评估与过滤是一个严谨且多步骤的过程，需要结合具体研究目的和样本特性，灵活制定并严格执行相应的过滤策略。