创新算法CleanSeqU：提升导管尿液16S rRNA测序数据去污准确性的突破性研究

为解决低生物量样本（如尿液）中16S rRNA基因测序数据因外源DNA污染导致微生物信号模糊的问题，研究人员开发了新型去污算法CleanSeqU。该算法通过整合空白提取对照的组成模式、生态合理性评估及自定义黑名单，显著提升了导管尿液样本微生物分析的准确性。研究显示，CleanSeqU在阴道微生物稀释实验中优于Decontam、Microdecon和SCRuB算法，具有更高的F1分数、准确性和更低的β多样性差异，为尿液微生物组研究提供了高效、可扩展的解决方案。

　　

在微生物组研究中，低生物量样本（如尿液、胎盘或下呼吸道）的16S rRNA基因测序常因试剂或环境中的外源DNA污染而面临巨大挑战。尽管已有Decontam、Microdecon等去污算法，但它们难以区分真实微生物信号与污染物，尤其当同一分类单元在部分样本中为污染物而在其他样本中真实存在时。导管尿液样本的微生物负荷极低（约10^3-5细菌/毫升），污染问题尤为突出，导致泌尿系统疾病与微生物组关联的研究难以达成共识。

为解决这一问题，GC Genome和Green Cross Laboratories的研究团队开发了CleanSeqU算法。该算法基于“污染物在生物样本与空白对照中组成模式相似”的原理，结合生态合理性评估和实验室特异性黑名单，通过分类处理高、中、低污染水平的样本，显著提升了去污精度。研究通过阴道微生物稀释实验（模拟低生物量尿液）验证其性能，结果显示CleanSeqU在准确性、F1分数和β多样性差异上均优于现有工具，尤其对低污染率样本效果显著。相关成果发表于《Scientific Reports》。

关键技术包括：1）基于空白提取对照的样本污染水平分类；2）欧氏距离相似性分析（区分高丰度污染物与真实信号）；3）调整修正Z值（识别低丰度真实特征）；4）BacDive数据库和实验室黑名单（过滤非生物来源污染物）；5）QIIME 2和DADA2流程处理16S rRNA测序数据。

研究结果分为三部分：
1. CleanSeqU模型设计
样本按污染程度分为三组：未污染（Group 1）、低污染（Group 2）和中高污染（Group 3）。Group 3进一步分为三类ASV（扩增子序列变异）：高丰度污染物（Category 1）、低丰度污染物（Category 2）和未出现在空白对照的ASV（Category 3）。针对不同类别，分别采用欧氏距离（阈值0.019）、调整修正Z值（阈值8）及生态黑名单进行过滤。

2. 性能评估
在阴道微生物稀释实验中，CleanSeqU去除的污染物比例高于其他工具（尤其在稀释程度高时），且Chao1指数显示其能更精准削减α多样性。与Decontam和Microdecon相比，CleanSeqU的假阳性率最低（主要因有效过滤Category 3 ASV），而SCRuB因依赖多空白对照表现较差。

3. 局限性
CleanSeqU在污染率>90%的样本中性能下降，且需实验室自定义黑名单。此外，调整修正Z值可能误除低丰度真实信号（如稀释系列中未达阈值的S. agalactiae）。

结论指出，CleanSeqU为低生物量样本提供了更准确的微生物组分析工具，尤其适用于导管尿液研究。其创新性在于：1）单空白对照即可运行；2）整合多规则提升特异性；3）兼顾高通量与可扩展性。未来需优化高污染样本处理及跨平台（如MinION）适用性。该算法有望推动泌尿系统疾病与微生物组关联的机制研究，并为其他低生物量样本（如胎盘或气道）提供方法学参考。