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MetaWRAP—a flexible pipeline for genome-resolved metagenomic data analysis

題目：MetaWRAP——靈活的巨集基因組資料探勘單菌基因組分析流程

作者：Gherman V. Uritskiy, Jocelyne DiRuggiero* and James Taylor*

單位：約翰斯·霍普金斯大學，生物系

文章於2018年3月6日釋出於bioRxiv上 https://www.biorxiv.org/content/early/2018/03/06/277442 ，9月15日於Microbiome雜誌線上發表

熱心腸日報導讀

全能型巨集基因組分析工具：MetaWRAP

Adam劉永鑫-中科院-巨集基因組 10-13 熱心腸日報

原標題：MetaWRAP——靈活的巨集基因組資料探勘單菌基因組分析流程

① MetaWRAP是一款整合了質控、拼接、分箱、提純、評估、物種註釋、丰度估計、功能註釋和視覺化的分析流程，納入超140個工具軟體，可一鍵安裝；

② 流程整合了CONCOCT、MaxBin、 metaBAT等三款分箱工具以及提純和重組裝演算法；

③ 與以上三種工具單獨使用，以及與使用DAS_tool、Binning-refiner相比，分箱結果更佳。

④ 在此基礎上，MetaWRAP還可實現巨集基因組分析從原始資料到結果視覺化的全部流程，同時也可靈活使用各個模組獨立分析，彈性多變。

主編評語：
您還在為巨集基因組分析流程繁瑣，所用軟體甚多，安裝使用異常複雜而煩惱嗎？請看這款最新發布的巨集基因組分析全能工具，可幫助您一站式完成質控、分箱、註釋、結果視覺化等全部分析作業。基於Conda，部署方便，使用簡單，需要的話趕快試一下吧。好用的話別忘了在下面留言哦！

摘要

背景

使用巨集基因組測序研究微生物組，可以分析環境中不可培養的微生物群落。提取個體基因組草圖(bins)可以實現巨集基因組的單菌基因組水平分析。這些分析的軟體和流程非常多樣且複雜，對於生物學家來說，使用是一件非常困難的事情，對工作造成非常大的負擔。此外，分箱演算法快速發展，但一直缺少評估和視覺化的工具。

結果

為解決以上挑戰，我們釋出巨集基因組分析流程metaWRAP。MetaWRAP部署了最先進的巨集基因組分析軟體和資料庫，從原始資料直接到巨集基因組bin和相關下游分析。MetaWRAP使用過程又足夠靈活，允許研究人員調整，更重要的是安裝和使用方便。它包括混合演算法，來實現多種軟體分箱結果的整合。在人工重組和自然樣本資料中結果均優於5款主流軟體。最後，metaWRAP還包括物種註釋、丰度估計、功能註釋和視覺化等多個巨集基因組分箱結果的下游分析功能。

結論

MetaWRAP是一款易用的模組化流程，用於分析巨集基因組分析中的核心任務——分箱，顯著改善高質量分箱結果的提取和解析。其中的分箱提純和再組裝功能優於其它分箱方法。流程中的每個模組也獨立執行，增加巨集基因組分析的靈活性。此軟體為開源專案，原始碼見 https://github.com/bxlab/metaWRAP

主要結果

圖1. metaWRAP工作流程

圖中紅色代表分析模組，綠色代表巨集基因組資料，橙色代表中間檔案，藍色代表結果圖表。

實現原始序列的質控、物種註釋和視覺化、巨集基因組拼接、三種主流Bin方法分析和結果篩選與視覺化、Bin的重新組裝、Bin的物種和功能註釋等。輕鬆實現Bin相關分析和視覺化的絕大部分需求。

圖2. 基於CAMI人工資料集高、中、低資料量下，對6款Bin軟體結果的完整度和汙染率進行評估。結果表明metaWRAP在各種情況下在完整度和汙染率方面都表現更優秀。

關於CAMI資料集的Nature Methods文章，詳見下文：

• Nat. Methods: 巨集基因組軟體評估—人工重組巨集基因組基準資料集

圖3. Blobology模組視覺化水體、腸道和土壤巨集基因組拼接疊連群的GC含量和豐度。

疊連群的丰度計算基於每個樣品中標準化的reads覆蓋度。採用blast註釋疊連群門水平物種資訊

圖4. 基於水體、腸道和土壤巨集基因組資料對6款分箱軟體的完整度和汙染率進行評估

原始分箱工具，包括metaBAT2, CONCOCT和MAXBin2；分箱提純工具，包括(DAS_Tool, Binning_refiner和metaWRAP的Bin_refinement模組。僅展示CheckM估計完整度大於50%，汙染率小於10%的bins

圖5. 水體、腸道和土壤巨集基因組bins再組裝結果的N50、完整度和汙染率比較

使用metaWRAP的Reassemble_bins模組對原始bins進行二次組裝。僅展示CheckM估計完整度大於50%，汙染率小於10%的bins

圖6. 水體、腸道和土壤中高純度bins(汙染率<5%)分別在完整度70%、80%、90%、95%下的數量

MetaWRAP執行在不同最小完整度引數下的結果。

圖7. Blobology模組視覺化水體、腸道和土壤巨集基因組拼接疊連群的GC含量和豐度

疊連群的丰度計算基於每個樣品中標準化的reads覆蓋度。圖中按bins進行隨機著色。只顯示70%以上完整度和10%以下汙染Bins。

點評

該軟體的優點：

1. 安裝方便，一鍵安裝140多個相關軟體；
2. 流程完善，原來拼接需要自己拼接和準備丰度格式耗時耗力，現在一步全搞定；
3. 結果優於主流方法；
4. 視覺化功能強大；
5. 可對Bin進一步進行物種和功能註釋。

總結：此軟體在手，Binning分析別無所求。

參考文獻

Micribome https://microbiomejournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s40168-018-0541-1

熱心腸日報 https://www.mr-gut.cn/papers/read/1059939857?kf=xread_daily

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