犬粪便微生物组数据集：涵盖提取和文库构建流程的超深度多平台测序分析

《Scientific Data》：Canine Fecal Microbiome Dataset: Ultra-deep Multi-platform Sequencing Across Extraction and Library Protocols

　　

摘要

犬类肠道微生物组是微生物组研究的重要模型，然而在DNA分离、文库制备和测序方法上的差异使得跨研究比较变得复杂。在这里，我们提供了一个包含三个组成部分的数据集来评估这些方法学上的影响。首先，我们使用短读长序列（Illumina NovaSeq）和长读长序列（Oxford Nanopore MinION）平台，从一份犬类粪便样本中生成了一个超深度测序数据集。其次，我们在一年内收集了八只共同饲养的犬类的粪便样本，以比较两种DNA提取方法在40个样本中的应用效果。第三，我们使用合成微生物群落标准以及人类和犬类的粪便样本，评估了三种全长16S rRNA引物组合，所有样本均在MinION平台上进行了测序。该数据集包含75.2 GB的原始测序数据以及质量控制和分类结果。单样本多平台数据集贡献了9.19 GB的数据，纵向队列数据集贡献了43.45 GB的数据，引物比较数据集贡献了22.61 GB的数据（涵盖两个样本组）。这些数据共同构成了一个多平台资源，可用于评估犬类粪便微生物组分析中的提取、测序及引物相关的方法学影响。