上海
撰文丨王聪
编辑丨王多鱼
排版丨水成文
分类学谱分析（Taxonomic Profiling）是微生物组研究的基础，其核心原理是将测序读段与参考数据库比对，在界、门、纲、目、科、属、种等不同物种分类层级上，确定样本中“有哪些微生物”及“相对丰度是多少”。然而，对于涵盖细菌、病毒、真核生物和古菌的复杂微生物群落，要想实现高精度的物种水平解析，仍然存在挑战性，在低生物量、宿主主导的样本中，这些局限更加突出。
2026 年 9 月 11 日，德国亥姆霍兹感染研究中心邓志罗博士作为第一作者兼共同通讯，在国际顶尖学术期刊Cell上发表了题为： Metax enables accurate cross-domain taxonomic profiling of metagenomes 的研究论文。
该研究开发了跨域宏基因组物种分类与丰度预测方法——Metax，通过整合序列比对、概率化读段分配和全基因组覆盖统计，实现对细菌、古菌、病毒及微型真核生物的高精度物种鉴定和丰度评估。
鸟枪法宏基因组学，通过测序环境或宿主相关 DNA，可直接研究微生物群落。该方法无需培养即可同时检测细菌、古菌、病毒和微型真核生物，已成为表征不同环境中群落组成、功能、生态相互作用及宿主-微生物关系不可或缺的重要手段。
研究人员已开发出多种分析技术来解读宏基因组数据。组装可从混合群落读段（Reads）中重建重叠群，随后通过分箱（binning）将其归并为宏基因组组装基因组（MAG）。这些基于基因组的方法为分类学、功能及进化分析提供了宝贵的基因组背景。分类学谱分析方法用于确定群落成员在不同分类等级上的分类学身份和相对丰度。通过谱分析方法对类群丰度进行全面量化，对于大规模生态学和临床研究至关重要。
尽管过去几年取得了重大进展，但挑战依然存在。读段分配中的模糊性、因测序深度不足或微生物生物量有限导致的基因组覆盖度不够，以及参考序列的错误组装，都会损害物种水平的分辨率和丰度评估。这些问题在低生物量或宿主主导的样本中进一步加剧，因为试剂来源的 DNA（kitome）和残留的宿主序列可能掩盖真实的微生物信号。
为了解决上述挑战，研究团队开发了Metax，这是一种跨域分类学谱分析工具，利用概率框架内的基因组覆盖度信息，从鸟枪法宏基因组中区分真实微生物信号与人工产物，从而准确检测微生物种类并评估其丰度。
研究团队在代表常见应用场景的一系列数据集上系统评估了 Metax，包括深度测序的复杂环境、来自涵盖多个身体部位的临床标本和队列研究的浅层测序数据，以及长读段和短读段数据。具体来说，在来自宿主相关、环境、废水及低生物量临床环境的 600 多个样本中，包括参考数据库代表性有限的基准测试，Metax 提高了物种鉴定和丰度评估的准确性，其物种检出平均 F1 分数比其他代表性方法高 55%，丰度评估 Bray-Curtis 差异度低 45%。
此外，这项广泛评估表明，Metax 解析出口腔微生物组中与种植体周围炎相关的细菌和病毒特征，并揭示了血浆游离 DNA 中疑似来自试剂污染物及参考序列错误组装的信号。借助全基因组覆盖度证据，Metax 能够在多样化的样本类型和测序深度下实现稳健的跨域物种鉴定和丰度评估分析，即便参考数据库极不完整也依然适用。
论文链接：
https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(26)00997-9
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