MMonitor：基于纳米孔长读长测序的微生物群落实时监测平台

《Cell Reports Methods》：MMonitor for real-time monitoring of microbial communities using long reads

本研究针对微生物群落动态监测中实时分析工具匮乏、操作复杂等问题，开发了开源软件MMonitor。该平台整合了纳米孔测序数据实时处理、 taxonomic/functional分析、时间序列可视化及宏基因组组装功能，成功应用于生物反应器微生物动态追踪和高质量MAGs（metagenome-assembled genomes）重构。其图形化界面与自动化流程显著降低了实时监测的技术门槛，为环境、临床及工业微生物组研究提供了高效工具。

　　

微生物群落如同地球生态系统的“隐形工程师”，在环境修复、工业生产乃至人体健康中扮演着关键角色。然而，传统微生物监测方法如荧光定量PCR或短读长测序，往往无法实时捕捉群落的动态变化，且依赖预设定靶点，难以全面解析复杂微生物系统的功能潜力。尤其面对活性生物系统（如临床感染、工业发酵）时，现有工具常因分析延迟、操作繁琐或计算资源要求高而错失干预良机。纳米孔长读长测序技术虽能实现实时数据生成，但缺乏集成化、易用的分析平台，使得许多研究者望而却步。

为此，由德国图宾根大学Daniel H. Huson团队领衔的研究人员开发了MMonitor——一款开源软件平台，致力于实现微生物群落的实时监测与深度解析。该成果发表于《Cell Reports Methods》，通过整合图形化操作界面、自动化数据库更新及多维度分析流程，显著提升了长读长数据在动态微生物研究中的实用性。

研究团队围绕MMonitor构建了两大核心模块：桌面端应用负责运行生物信息学流程（支持GUI和CLI），网页端仪表板则提供交互式结果可视化。关键技术方法包括：

1. 1.
   实时taxonomic分析：针对16S rRNA基因和WGS（whole-genome sequencing）数据，分别采用Emu和Centrifuger进行物种分类，并优化算法以提升实时处理效率；
2. 2.
   宏基因组组装与MAGs重构：基于Flye组装纳米孔读数，经Medaka抛光后通过MetaBAT2分箱，最终利用GTDB-Tk和CheckM2评估基因组质量；
3. 3.
   功能注释与通路映射：通过Bakta对MAGs进行基因功能注释，并关联KEGG数据库生成代谢通路图；
4. 4.
   动态可视化与统计：仪表板支持时间序列群落组成、多样性指数（如Shannon指数）、PCoA（principal coordinate analysis）及Horizon Plot（水平图）等可视化，并计算taxonomy与环境因子的相关性。
   实验数据来源于三类生物反应器（BESR1–BESR3）的16S rRNA基因时间序列（66个样本）及厌氧滤器/UASB反应器的WGS数据，其中人类粪便样本均经伦理审查并匿名化处理。

16S rRNA基因时间序列揭示群落动态

通过MMonitor对三个BES反应器（R1–R3）的监测发现，门水平上群落以厚壁菌门（Bacillota）为主，但属水平波动显著。例如在R1中，

Horizon Plot清晰呈现了物种丰度随时间偏离均值的动态（如链球菌Streptococcus salivarius早期上升后衰退），而7月11日左右的群落更迭可能与底物利用或生物膜形成相关。该结果验证了MMonitor在捕捉微生物群落短期波动中的敏感性。

WGS数据驱动的高质量MAGs与功能洞察

从单一样本中，MMonitor成功重构了7个符合MIMAG（Minimum Information about a Metagenome-Assembled Genome）标准的高质量MAGs，其中6个为细菌、1个为古菌（如Methanobacterium_C congolense）。

对Zymo Q20 mock community的分类评估显示，MMonitor在属水平准确匹配理论组成，仅在物种水平因近缘物种混淆出现轻微偏差（如Cryptococcus neoformans被误判为相近物种）。功能注释进一步揭示了MAGs的代谢潜力，例如通过KEGG映射预测产甲烷或短链脂肪酸合成通路。

横向对比凸显平台优势

与minoTour、Nanometa Live等工具相比，MMonitor是唯一整合了实时taxonomic分析、宏基因组组装及MAGs注释的平台（表2）。其独特优势包括：

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  自动化数据库更新：避免因参考数据滞后导致分类敏感性下降；
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  多界面适配：支持GUI、CLI及网页仪表板，满足不同用户需求；
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  扩展性设计：适配消费级硬件，且通过Docker容器简化部署。

结论与展望

MMonitor通过将实时纳米孔测序与用户友好分析流程相结合，解决了微生物动态监测中的关键技术瓶颈。其在生物反应器群落追踪和基因组重构中的成功应用，证明了该平台在工业生物过程优化、病原体监测及环境微生物研究中的潜力。未来，通过引入自动化采样、转录组数据整合或机器学习预测模型，MMonitor有望进一步推动微生物组研究从“监测”迈向“预测”。当前版本尚存局限性（如Windows系统依赖Unix环境、病毒数据库覆盖不足），但开源架构为社区协同优化提供了基础。

（注：文中所有专业术语如taxonomic（分类学）、WGS（全基因组测序）、MAGs（宏基因组组装基因组）均在首次出现时标注英文缩写，技术方法名称如Flye、MetaBAT2等保留原文大小写与格式。）