Vritra：用于宏基因组和宏转录组数据物种分辨率功能谱分析的基因特异性参考序列构建

微生物功能基因的物种分辨率分析对于将微生物群落组成与生物学功能联系起来至关重要，但现有的功能分析方法并非旨在系统定义用户指定的基因并解析其贡献物种。我们开发了 Vritra（Versatile gene-guided Reads-identification with Impartial Taxonomic Refinement and Assignment），这是一种用于为宏基因组和宏转录组数据构建基因特异性参考数据库的框架。Vritra 利用序列相似性网络连通性和功能注释，扩展并细化面向用户指定目标基因的、基于 UniRef 的序列空间；同时保留相关同源序列作为诱饵序列，以减少归属歧义，并将所得序列与标准化微生物分类体系关联起来。在涉及草酸、尿酸和胆汁酸代谢的基因中，对于所评估的大多数基因，Vritra 恢复了既有注释资源所收录序列的 >97%，同时显著扩展了其所覆盖的序列空间。在真实微生物组数据集中，对于注释不充分的基因，扩展后的参考数据库使目标基因读段的检出量最多提高了三倍，同时保持了较高的序列一致性。将该方法应用于基于人群的微生物组数据集和公开可用的微生物组数据集，实现了功能基因的物种分辨率分析，并揭示了基因特异性与微生物分类单元、膳食因素及疾病相关表型之间的关联。Vritra 提供了一个可扩展的框架，可将持续扩增的序列资源转化为面向微生物组研究的基因特异性、物种分辨率参考数据库。

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Vritra：用于宏基因组和宏转录组数据物种分辨功能谱分析的基因特异性参考序列构建

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Huilin Li，Boyan Zhou，Menghan Liu，Gary Curhan，Hyon Choi，Lama Nazzal，gregory Peck

doi： https://doi.org/10.64898/2026.09.17.752478

Huilin Li 1 纽约大学朗格尼健康中心； 在 Google Scholar 中查找该作者 在 PubMed 中查找该作者 在本网站中搜索该作者 Huilin Li 的 ORCID 记录

通讯作者： huilin.li{at}nyulangone.org

Boyan Zhou 2 纽约大学格罗斯曼医学院； 在 Google Scholar 中查找该作者 在 PubMed 中查找该作者 在本网站中搜索该作者

Menghan Liu 3 纽约市哥伦比亚大学； 在 Google Scholar 中查找该作者 在 PubMed 中查找该作者 在本网站中搜索该作者

Gary Curhan 4 哈佛大学； 在 Google Scholar 中查找该作者 在 PubMed 中查找该作者 在本网站中搜索该作者

Hyon Choi 5 马萨诸塞州总医院； 在 Google Scholar 中查找该作者 在 PubMed 中查找该作者 在本网站中搜索该作者

Lama Nazzal 6 纽约大学格罗斯曼医学院； 在 Google Scholar 中查找该作者 在 PubMed 中查找该作者 在本网站中搜索该作者

gregory Peck 7 罗格斯大学 在 Google Scholar 中查找该作者 在 PubMed 中查找该作者 在本网站中搜索该作者

摘要

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摘要

微生物功能基因的物种分辨分析对于将微生物群落组成与生物学功能联系起来至关重要。然而，现有的功能谱分析方法并非为系统性地定义用户指定基因及解析其贡献物种而设计。我们开发了 Vritra（Versatile gene-guided Reads-identification with Impartial Taxonomic Refinement and Assignment，即“基于基因引导的多用途读段识别与公正的分类学细化及归属”），这是一种用于为宏基因组和宏转录组数据构建基因特异性参考数据库的框架。Vritra 利用序列相似性网络连通性和功能注释，扩展并细化针对用户指定目标基因的 UniRef 基础序列空间；同时保留相关同源序列作为诱饵序列，以减少归属歧义，并将所得序列与标准化微生物分类学体系关联起来。在涉及草酸盐、尿酸和胆汁酸代谢的基因中，对于所评估的大多数基因，Vritra 恢复了既有注释资源所代表序列的 97% 以上，同时显著扩展了所覆盖的序列空间。在真实微生物组数据集中，扩展后的参考序列使注释不充分基因的目标基因读段检出量最高提高了三倍，同时保持了较高的序列一致性。将该方法应用于基于人群的微生物组数据集和公开可用的微生物组数据集，实现了功能基因的物种分辨分析，并揭示了基因特异性的微生物分类单元、膳食因素及疾病相关表型之间的关联。Vritra 为将持续扩展的序列资源转化为适用于微生物组研究的基因特异性、物种分辨参考序列提供了一个可扩展的框架。

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发布于 2026 年 9 月 21 日。

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Huilin Li，Boyan Zhou，Menghan Liu，Gary Curhan，Hyon Choi，Lama Nazzal，gregory Peck

bioRxiv 2026.09.17.752478； doi： https://doi.org/10.64898/2026.09.17.752478

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Huilin Li，Boyan Zhou，Menghan Liu，Gary Curhan，Hyon Choi，Lama Nazzal，gregory Peck

bioRxiv 2026.09.17.752478； doi： https://doi.org/10.64898/2026.09.17.752478

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.17.752478v1?rss=1

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