创新的计算工具使用长读测序来追踪抗生素耐药基因

香港大学工程学院土木工程系张彤教授领导的一个研究小组开发了一种计算工具Argo，旨在准确追踪环境样本中的抗生素耐药性基因，深入了解其传播和相关风险

这篇研究论文“通过与Argo的长读重叠，对复杂宏基因组中的抗生素抗性基因进行物种解析分析”发表在《自然通讯》上

张教授解释说：“短读测序法目前被用作一种高通量DNA测序技术，可以产生大量短DNA片段，通常为150个碱基对。然而，它往往无法提供ARG宿主的信息。”

“如果没有详细的宿主信息，准确评估ARG的风险并追踪其传播就变得具有挑战性，这阻碍了我们对ARG对人类健康和环境影响的理解。”

Argo利用长读测序，这是一种可以产生明显长于150个碱基对的DNA片段的方法，可以快速识别和量化环境宏基因组中的ARG。通过为读取簇（相互重叠的读取集合）分配分类标签，Argo显著提高了ARG的检测分辨率

Argo和现有工具之间的关键区别在于它根据DNA片段的重叠对其进行分组和分析的方法，将标签分配给这些组而不是单个读取。Argo在宿主识别精度方面具有明显优势，可提供更全面的ARG剖面

张教授阐述道：“这就像解开一个谜题。最初，我们根据颜色等共享特征对DNA片段进行分组，从而更容易识别和标记组中重叠或相似片段的位置。

”我们的研究表明，与其他工具相比，Argo的读重叠方法通过模拟实现了最低的误分类率。对于10Gbp（1010个碱基对）宏基因组样本，Argo通常使用32个CPU线程在20分钟内完成分析。“

虽然长读测序对于实现高通量仍然很昂贵，但研究小组认为，这种新方法对于应对ARG带来的日益增长的威胁至关重要。张教授总结道：“Argo有可能使ARG监测标准化，并增强我们追踪ARG起源和传播途径的能力，有助于应对抗菌素耐药性对全球健康的威胁。p