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当前的元条形码分析流程在研究设计方面缺乏灵活性，且不适于长读长测序数据。为解决这些局限性，我们开发了 MAP（Metabarcoding Analysis Pipeline，元条形码分析流程），这是一个从序列到答案的工作流，支持对高复用度且具有重复设置的研究设计中的扩增子进行分析。尽管 MAP 可以分析来自任何遗传标记、任何长度的扩增子，但其包含若干专为长读长 COI 元条形码分析定制的功能。MAP 可通过 Docker 容器安装，仅需序列数据、参数文件和参考库即可运行。它能够生成直观的报告，使用户能够在分析完成后立即评估其数据。我们通过证明 MAP 所生成的生物多样性估计与单标本 DNA 条形码数据的真实值数据集高度一致，并展示其在 COI 元条形码分析中优于其他替代平台，来验证 MAP 的有效性。MAP 是免费、开源的，可从以下地址获取：https://github.com/cbg-innov/MAP。
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摘要
当前的宏条形码分析流程在研究设计方面缺乏灵活性，且不太适用于长读长测序数据。为解决这些局限性，我们开发了 MAP（Metabarcoding Analysis Pipeline，宏条形码分析流程），这是一个从序列到结果的工作流，支持对高度多重化且具有重复设计的研究中的扩增子进行分析。尽管 MAP 可以分析来自任何遗传标记、任何长度的扩增子，但其包含若干专为长读长 COI 宏条形码分析定制的功能。MAP 可通过 Docker 容器安装，仅需序列数据、参数文件和参考库即可运行。它能够生成直观的报告，使用户在分析完成后即可立即评估其数据。我们通过表明 MAP 生成的生物多样性估计与单标持有人为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。
其依据
CC-BY-ND 4.0 International 许可协议
提供。
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发布于 2026 年 7 月 23 日。
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The Metabarcoding Analysis Pipeline (MAP): Simple, accurate, and flexible metabarcoding
Sean WJ
Prosser
，
Nicholas W
Bard
，
Ken A
Thompson
，
Robin A
Floyd
，
Sameer
Padhye
，
Emine
Ozsahin
，
Saeideh
Jafarpour
，
Paul D. N.
Hebert
bioRxiv
2026.07.22.740107；
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.07.22.740107
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The Metabarcoding Analysis Pipeline (MAP): Simple, accurate, and flexible metabarcoding
Sean WJ
Prosser
，
Nicholas W
Bard
，
Ken A
Thompson
，
Robin A
Floyd
，
Sameer
Padhye
，
Emine
Ozsahin
，
Saeideh
Jafarpour
，
Paul D. N.
Hebert
bioRxiv
2026.07.22.740107；
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.07.22.740107
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.22.740107v1?rss=1
🏷️ 元条形码分析 生物信息学流程 长读长测序 COI条形码 生物多样性评估