作者：陳涵葳、林美君、林素禎、曾清山、杜元凱*

摘要：

應用16S rRNA 基因擴增子定序進行土壤微生物物種DNA 條碼鑑定，是近年微生物群落的研究趨勢，是一種高通量、標準化的方法學。DADA2 是適合Illumina 定序平台使用的新一代分裂擴增子降噪演算法，可提供高解析的擴增子序列變體 (amplicon sequence variants; ASVs) 資料，如何連結微生物二名法與高解析資料，對土壤微生物群落後續分析顯得更加重要。本研究使用DADA2 套件處理土壤樣品定序資料，比較3種不同的物種分類指派 (taxonomic assignment) 流程，結果顯示DADA2 套件內件之assignTaxonomy 指令搭配包含菌種名的SILVA 138 參考序列訓練集 (training set)，有最好的物種分類指派效能。另以二元分類法評估
DADA2 套件適用的SILVA 138、SILVA 138.1、GTDB 與RefSeq + RDP 參考序列訓練集，對土壤微生物物種分類指派之效能，研究顯示GTDB 訓練集敏感度最高，SILVA 138 與SILVA 138.1 訓練集具有最佳特異性，
而RefSeq + RDP 訓練集物種分類指派結果之正確率、正確覆蓋率、馬修斯相關係數、陽性預測率指標均高於其他訓練集。微生物多樣性分析結果則顯示，GTDB 訓練集之物種分類指派結果最貼近原始ASVs 資料，最能反應真實土壤微生物群落狀況。本研究揭示物種分類指派流程與參考序列訓練集的選擇，對微生物物種鑑別有很大的影響，隨著16S rRNA 基因參考序列資料庫不斷地更新，更應該謹慎選擇與反覆評估，才能更準確的描述微生物間的多樣性關係。

關鍵字：土壤微生物、16S rRNA基因擴增子定序、DNA條碼、DADA2

下載： PDF 連結