方法 1:spike-in(外源内标法)
推荐方法
原理:
在提取DNA前,向已知质量的环境样品中加入已知数量的外源微生物或合成DNA片段(spike-in),作为“分子标尺”。
测序后,通过比较spike-in 的测序读数与实际添加量,建立“测序数据 → 实际数量”的换算关系,进而推算样品中所有微生物的绝对丰度。
常用 spike-in 材料:
操作流程:
称取一定质量样品(如0.1 g土壤);
加入已知拷贝数的spike-in(如10⁶ copies);
同时进行DNA提取、建库、测序;
测序后,统计spike-in的reads数(如10,000 reads);
计算“每read对应的实际拷贝数”:
应用于所有物种:
优点:
精度高
可校正DNA提取、PCR扩增等技术偏差
适用于各种样本(粪便、土壤、水体等)
缺点:
成本增加(需购买spike-in)
需精确称样和加样
方法 2:基于16S rRNA基因拷贝数校正(间接法)
原理:
利用已知物种的16S rRNA基因拷贝数数据库(如rrnDB);
将宏基因组中检测到的16S序列丰度 × 拷贝数校正因子 → 推算细胞数量;
再结合总微生物量估算(如qPCR测16S总拷贝数)→ 实现绝对定量。
流程:
用qPCR测定样品中16S rRNA基因总拷贝数/g;
宏基因组分析得到各物种的相对丰度;
结合物种特异性16S拷贝数,计算各物种的绝对丰度。
优点:
成本较低(无需spike-in)
适用于已有qPCR数据的研究
缺点:
依赖数据库准确性
无法区分活/死细胞
对低丰度物种误差大
方法 3:宏基因组+流式细胞术(FACS)联合法
原理:
用流式细胞术直接计数样品中总微生物细胞数/mL;
宏基因组提供物种组成;
两者结合 → 各物种的绝对数量。
适用:
液体样本(如海水、血液、发酵液)
限制:
固体样本(如土壤、粪便)需有效分散成单细胞悬液
部分微生物难以染色或检测
方法 4:宏基因组+数字PCR(dPCR)
用dPCR精确定量关键物种或总基因拷贝数;
作为标尺,校正宏基因组数据;
适合靶向绝对定量。
来源:网络