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为解决传统宏基因组分箱方法的局限，研究人员对比传统与 Hi-C 分箱法，发现 Hi-C 提升了 MAG 质量，为研究提供新工具。
在土壤这个神秘的微观世界里，植物的根系周围活跃着无数微小的生命，它们共同构成了根际微生物组。根际微生物组对于植物的生长、健康和发育起着至关重要的作用，影响着植物的生理过程。然而，想要深入了解这些微生物之间复杂的相互作用却困难重重。
传统的宏基因组研究中，分箱（binning）是关键步骤，它将测序读数组合形成更长的重叠群，并分配到单个基因组。常规的鸟枪法分箱依赖于多个样本的相似性测量和丰度谱，但测序成本高昂以及样本收集能力有限，大大降低了其有效性。而且，传统方法还容易产生嵌合的宏基因组组装基因组（MAGs），即将来自不同生物体的 DNA 片段错误组合。
为了突破这些困境，来自澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）等机构的研究人员开展了一项重要研究，相关成果发表在《Scientific Data》上。
研究人员用到的主要关键技术方法包括：首先是样本采集与测序，从南澳大利亚两个地区采集 0-10cm 的表层土壤，模拟根腐病接种处理后种植小麦，7 周后收集根际土壤样本，进行 Hi-C 和鸟枪法测序；其次是鸟枪法组装与分箱，对原始读数进行质量和接头过滤，用 MEGAHIT 软件组装，MaxBin 2.0 聚类分箱，dRep 工具去重复，CheckM 评估 MAGs 质量；最后是 Hi-C 组装与分箱，鸟枪法读数过滤后用 MEGAHIT 组装，Hi-C 读数比对到组装结果，ProxiMeta 进行聚类分箱，确定移动元件 - 宿主连接。
研究结果如下：
- 数据生成与样本分析：研究人员从两种高钙土壤种植的小麦根际生成了超过 190Gb 的宏基因组数据。对 S1（Poochera）和 S2（Avon）土壤样本进行分析，S1 样本的 Hi-C 文库质量较好，而 S2 样本中 Hi-C 的效果不佳，可能是受样本质量和生物量等因素影响。
- 分箱结果对比：通过传统鸟枪法和 Hi-C 分箱法对比发现，仅使用短读序列进行分箱容易受到高污染的影响。而 Hi-C 分箱法显著提升了 MAGs 的质量，在 S1 样本中获得了 88 个基因组箱（MAGs），其中多数质量较高。例如，有 6 个近完整基因组，完成度超过 95%，污染率低于 3% 。相比之下，S2 样本仅获得 8 个 MAGs，且只有 2 个完成度超过 50% ，表明 Hi-C 分箱在 S2 样本中不太成功。
- 移动元件与宿主关系：利用 Hi-C 技术，研究人员成功识别出移动遗传元件（MGE）与宿主的连接。在 S1 样本中，确定了 4 个与病毒 MAGs 相关的宿主和 2 个与质粒 MAGs 相关的宿主。此外，还在荧光假单胞菌（Pseudomonas fluorescence）的 MAGs 中预测到 10 个病毒重叠群，并发现 7 个抗菌耐药（AMR）相关基因。
研究结论与讨论部分指出，该研究生成的数据集为研究小麦根际土壤中的微生物群落提供了重要工具。Hi-C 技术在分箱中的应用，虽然在部分样本中存在局限性，但总体上提高了 MAGs 的质量，有助于深入了解微生物之间的相互作用，特别是移动元件与宿主之间的感染关系。同时，研究也为后续探究影响 Hi-C 技术在复杂样本中性能的因素提供了方向，对未来更好地利用该技术研究土壤微生物组具有重要意义。这一成果为精准调控根际微生物群落，促进植物生长和提高作物产量奠定了理论基础，有望在农业生产中发挥重要作用。
