说到三代测序，大家都不陌生，但是三代宏基因组的发展历程、核心应用场景、最新软件、数据库、生物信息学分析流程以及未来的研究方向您了解吗？
今天给大家分享一篇发表在《Genomics, Proteomics & Bioinformatics》的综述，全面梳理了三代宏基因组学的相关知识。
一、长读长宏基因组学的发展历史
三代宏基因组学的发展分为三个阶段：
起源阶段（1991–2010）：
宏基因组概念提出，短读长测序技术初步应用
发展阶段（2011–2018）：
PacBio RS和ONT MinION平台问世，首次应用于环境样本和病原体检测，但早期错误率较高
成熟阶段（2019–2025+）：
测序精度显著提升（如PacBio HiFi Q30、ONT Q20+化学试剂），配套分析工具（如metaFlye、HiFiasm-meta）和标准化流程（如EasyNanoMeta）逐步完善
图1 三代宏基因组学的起源与关键发展
二、三代宏基因组学解析微生物群落结构和功能
1、快速鉴定群落结构：长读长测序可以检测到稀有或低丰度物种，从而更全面地揭示样本中的微生物多样性。
2、组装高质量基因组：在解决重复区域和结构变异方面表现出色，组装出更多高质量MAGs
3、预测基因与可移动遗传元件：可以获得完整的生物合成基因簇（BGC）序列，覆盖并表征多个移动遗传元件和基因水平转移事件。
4、微生物变异与种群遗传：识别短读长技术难以检测的结构变异（插入、缺失、倒位和易位），量化宏基因组中的种群异质性。
5、表观遗传与关联分析：DNA甲基化分析。提供质粒、宿主和病毒之间的关联信息。
图2 应用长读长测序解析微生物群落结构与功能
三、软件、数据库及下游分析工具
该综述详细整理了三代宏基因组分析的全套工具，从数据预处理到最终可视化，每个环节都有推荐方案。
数据质量控制：Dorado（ONT）和SMRTlink（PacBio）作为官方工具提供可靠的基序识别和数据处理；
组装工具选择：metaFlye适用于ONT数据，HiFiasm-meta则专为PacBio HiFi数据优化，两者都支持复杂微生物群落的组装；
分类与分箱：Metamaps和BASALT在长读长数据上表现出色，能够实现菌株水平的分辨率。
此外，研究团队还梳理了三代宏基因组功能注释数据库及下游数据分析、统计可视化常用的软件，详见原文表1。
图3 三代宏基因组分析的生物信息流程
四、未来展望
PacBio的通量预计将大幅提升，而ONT的精度目标直指Q30，错误率更低，从而提高宏基因组组装的可信度。随着人工智能和机器学习算法的引入，长读长数据分析将变得更加精准和高效。
凌恩生物依托牛津纳米孔（ONT）和华大（Cyclone）两大核心测序平台，凭借其稳定高效的特性，确保项目周期，为您提供更优质、可靠的科研服务。
参考文献
Computational Tools and Resources for Long-read Metagenomic Sequencing Using Nanopore and PacBio.Genomics, Proteomics & Bioinformatics, 2025.
原文链接
Doi.org/10.1093/gpbjnl/qzaf075
