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研究人员评估现有工具分析真菌宏基因组数据的可行性，发现相关工具和数据库存在不足，为真菌组研究指明方向。
肠道真菌的 “神秘面纱”：亟待破解的健康密码
在人体肠道这个微观世界里，生活着数万亿的微生物，它们共同构成了肠道微生物群。其中，真菌作为肠道微生物群的重要组成部分，虽然数量占比不到 1%，却在维持人体健康方面发挥着关键作用。就像一个隐藏在幕后的 “神秘角色”，真菌组（mycobiome）参与调节人体的生理功能，与许多疾病的发生发展密切相关。比如，肠道真菌的失衡，即真菌群落组成的改变，与肠易激综合征（IBS）、克罗恩病（CD）、自闭症谱系障碍（ASD）、肥胖症以及结直肠癌（CRC）等多种疾病都有着千丝万缕的联系。
然而，尽管真菌组如此重要，目前对它的研究却相对滞后。这主要是因为从宏基因组数据中准确识别和分析真菌面临着巨大的挑战。以往微生物组研究大多聚焦于细菌，真菌的研究常被忽视。而且，真菌种类繁多，地球上估计有 220 - 380 万种真菌，可正式被识别的却只有约 4%。再加上缺乏专门针对真菌组的生物信息学工具和全面的数据库，使得从宏基因组数据中准确描绘真菌组变得困难重重。为了填补这些知识空白，来自挪威奥斯陆大学医院、奥斯陆大学等机构的研究人员开展了一项重要研究，相关成果发表在《Microbiome》杂志上。
研究方法：搭建探索真菌组的 “桥梁”
为了评估利用现有生物信息学工具从鸟枪法宏基因组数据中进行真菌组分析的可行性，研究人员进行了一系列精心设计的实验。首先，他们通过模拟不同物种丰富度和相对丰度的真菌群落，构建了 18 个模拟群落，这些群落包含了多达 165 种属于子囊菌门（Ascomycota）和担子菌门（Basidiomycota）的真菌物种，这些都是在肠道微生物群中常见的真菌。
接着，研究人员选取了 7 种声称能够对真菌鸟枪法宏基因组序列进行分类学注释的工具，包括 Kraken2、MetaPhlAn4、EukDetect、FunOMIC、MiCoP 和 HumanMycobiomeScan（HMS），对模拟群落的宏基因组数据进行分析。在分析过程中，他们使用了多种数据库，并对不同工具的分类准确性和相对丰度估计的准确性进行了评估，评估指标包括精确率、召回率和 F1 分数等。同时，为了探究细菌背景对工具性能的影响，他们还构建了含有 90% 和 99% 细菌背景的模拟群落。
研究结果：真菌组研究的 “新曙光”
- 真菌组工具和数据库的稀缺：研究发现，可用的真菌组特异性工具非常有限，而且许多工具存在稳定性问题或需要对源代码进行大量修改才能运行。例如，FindFungi 难以安装和使用，FunOMIC 和 HMS 也需要对脚本进行修改才能正常运行。此外，微生物数据库中真菌的数据也严重不足，不同工具使用的数据库中，真菌物种的覆盖率差异很大。
- 工具性能的差异：在所有测试工具中，EukDetect 在物种、属和科水平上的识别准确性最高，它能够最准确地预测真菌的分类和相对丰度。FunOMIC 虽然在识别物种数量上表现出色，但存在较高的假阳性率。MetaPhlAn4 在属水平的预测非常准确，所有预测的属都确实存在于群落中，但在召回率方面表现较差。Kraken2 的检测准确性与群落丰富度呈正相关，群落越大，其假阳性预测越少。
- 系统发育多样性和物种恢复：FunOMIC 覆盖的系统发育多样性最高，能够识别出最多的系统发育不同的物种，并且在识别同一属中的多个密切相关物种方面表现最佳。MiCoP 在使用相同参考数据库时，在基于全基因组的工具中表现最佳。
- 细菌背景的影响：添加细菌背景（90% 和 99%）对大多数工具的准确性没有显著影响，这表明这些工具在处理含有大量细菌背景的实际样本时具有一定的稳健性。
研究结论与讨论：开启真菌组研究的 “新征程”
这项研究全面评估了现有生物信息学工具在真菌组分析中的性能，揭示了当前真菌组研究面临的挑战，即缺乏易用、无错误的软件和全面的数据库。研究结果为未来真菌组研究提供了重要的参考，虽然目前没有一种工具能够完全准确地分析真菌组，但 EukDetect 在分类和丰度估计方面表现最佳，FunOMIC 则拥有最广泛的真菌数据库。
为了推动真菌组研究的发展，未来需要开发专门针对真菌的生物信息学工具，改进参考数据库，并进行更细致的基准测试研究。只有这样，才能更好地理解真菌组在人体健康和疾病中的作用，为相关疾病的诊断、治疗和预防提供新的思路和方法。这一研究成果为真菌组研究领域开启了新的征程，为后续的研究奠定了坚实的基础，有望在未来解开更多肠道真菌与人体健康之间的奥秘。
