综述：系统评价：长读长测序技术在藻类研究中的应用 Kakima Kastuganova, Alyamdar Askerov, Attila Szabó, Natasha S. Barteneva

《International Journal of Molecular Sciences》：Systematic Review: Long-Read Sequencing in Algal Studies Kakima Kastuganova, Alyamdar Askerov, Attila Szabó and Natasha S. Barteneva

　　

摘要

长读长序列测序（Long-Read Sequencing, LRS）通过引入第三代测序（Third-Generation Sequencing, TGS）技术，极大地改变了生命科学研究的方式，这些技术已应用于包括环境科学在内的多个研究领域。在过去十年中，LRS平台被广泛用于藻类系统的研究，改进了基因组分析方法，如宏条形码分析（metabarcoding）、染色体级别的基因组组装和泛基因组组装，并为藻类相关的微生物群以及宿主-共生体相互作用提供了新的见解。本文旨在探讨LRS在藻类研究中的最新进展。为了实现这一目标，我们根据PRISMA 2020指南，在三个电子数据库（Web of Science、Scopus和Google Scholar）中进行了系统回顾，并在四个关键的藻类研究领域（宏条形码分析、基因组学、泛基因组学和宿主-共生体相互作用）中进一步搜索了相关文献。经过筛选，最终选出了51篇研究论文进行综述。在回顾过程中，我们总结了短读长序列测序（Short-Read Sequencing, SRS）所面临的挑战，并讨论了LRS平台如何应对这些挑战。此外，我们还探讨了LRS的未来发展方向，以及人工智能（AI）如何推动藻类生物学和生态学的研究进展。