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瑞兴生物|单细胞测序·空间转录组·三代测序·RNA调控

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微生物组 · 扩增子测序

16S rRNA 基因测序

不培养,直接把样本里有哪些细菌和古菌、各自占多少问清楚。16S rRNA 基因长约 1,500 bp,保守区与 V1–V9 九个高变区交替排列:保守区让我们能用一对通用引物把几乎所有细菌都扩出来,高变区提供区分彼此的信号。测完之后与参考数据库比对,得到物种组成与多样性,是目前性价比最高、最适合大样本队列的微生物组普查方法。

  • 细菌 / 古菌群落
  • V3–V4 / V4 高变区
  • DADA2 · ASV
  • SILVA · Greengenes2
  • α/β 多样性
  • LEfSe · 功能预测
9个高变区 V1–V9 可选
~465bpV3–V4 扩增子长度
属级短读长稳定分辨率
5–10%PhiX 内标掺入比例
01

技术简介

16S rRNA 基因编码原核生物核糖体小亚基(30S)的 RNA,长约 1,500–1,550 bp,结构上是保守区与 9 个高变区(V1–V9)交替。保守区参与核糖体的结构与催化功能,受到很强的纯化选择,在远缘类群之间也高度相似,因此可以设计跨类群的通用引物;高变区承受的选择压力小,累积的突变反映了系统发育距离,提供分类信号。

这个设计带来一个关键能力:不需要预先知道样本里有什么,就能把几乎所有细菌/古菌的目标片段扩出来。传统培养法只能回收环境微生物中极小的一部分,而扩增子测序覆盖了绝大多数不可培养的类群。流程上就是:提取总 DNA → 用带 barcode 的融合引物 PCR 扩增目标高变区 → 建库上机 → 测序 reads 经质控、拼接、去噪后得到 ASV(或 OTU)→ 与数据库比对做物种注释 → 做多样性与差异分析。

16S rRNA 基因结构(示意,非等比)
V1
V2
V3
V4
V5
V6
V7
V8
V9
深色为保守区(通用引物结合位点),浅色为 9 个高变区。常用组合:V3–V4(约 465 bp)、V4(约 250–292 bp)。

两个必须写进方法学的边界。一是分辨率天花板:主流短读长只覆盖基因的一段,通常能稳定到属水平,种级鉴定不可靠——很多"某菌种与疾病相关"的结论都踩在这个坑上。二是 16S 拷贝数(GCN)在基因组之间差异很大(E. coli K-12 有 7 个拷贝),拷贝数高的类群会被系统性放大、低的会被压缩,这直接污染相对丰度与多样性指标的解读。此外 16S 基因存在水平转移,也会推高多样性估计。

02

技术优势

1

单样本成本最低,撑得起大队列

相比宏基因组,扩增子每样本成本通常低一个数量级。做几十到几百例的临床或生态队列时,这是唯一能跑得动的方案,也是先做普查再挑子集深入(two-tiered 设计)的标准做法。

2

流程成熟,跨研究可比

从引物、建库到 DADA2/QIIME2 分析都有公认做法。ASV 是 100% 相似度的精确序列,不同批次、不同研究之间可以直接比较——这是 OTU 路线做不到的。

3

能同时覆盖细菌与古菌

前提是用对引物。经典 Klindworth 版 V3–V4 引物对古菌覆盖仅约 0.3%,如果研究对象涉及产甲烷菌、氨氧化古菌,标准方案几乎等于漏检,需要换成 Zymo 版 V3–V4 或 V4。

4

高拷贝,低生物量样本也测得出来

16S 在多数细菌基因组里是多拷贝的,加上 PCR 放大,皮肤拭子、活检这类微生物量极低的样本也能建库。代价是这类样本最容易被试剂和环境里的背景 DNA 干扰,必须配空白对照。

5

分析体系完整,统计方法可选

α/β 多样性、PERMANOVA 组间检验、LEfSe/ANCOM-BC2 差异物种、PICRUSt2 功能预测、共现网络、随机森林,都是现成模块,分析口径可在方案中写清楚。

6

与多组学衔接方便

同一批样本可以并行做宏基因组、代谢组或宿主转录组;扩增子负责"谁在那里",其它组学负责"在做什么",组合起来才是完整的故事。

03

技术流程

1

采样与保存

多点混合成生物学重复,液氮或 −80 ℃ 速冻,严禁反复冻融。

2

DNA 提取

机械珠磨 + 化学裂解双重破壁,去除腐殖酸等抑制剂。

3

核酸质检

Qubit 定量 + 凝胶/Agilent 2100 查完整性与纯度。

4

PCR 扩增

带 barcode 的融合引物,高保真酶,循环数控制在低位。

5

纯化与建库

磁珠纯化去引物二聚体,定量后等摩尔混池。

6

文库质检

查片段分布与浓度,掺入 PhiX 内标后上机。

7

上机测序

Illumina 双端,V3–V4 常用 2×300,V4 常用 2×150。

8

生信分析

质控去噪 → ASV → 注释 → 多样性与差异分析。

04

送样要求

样本类型差异很大,下面给的是起点。低生物量样本(组织、血液、空气滤膜)请务必提前沟通,并同时准备空白对照。

样本类型送样量建议处理与保存提示
粪便 / 肠道内容物≥200 mg,1–2 g 更稳妥无菌冻存管,液氮速冻后 −80 ℃;干冰运输避免接触尿液与马桶水;取样后尽快冷冻
土壤 / 沉积物≥5 g过筛去根系与石块,−80 ℃ 或干冰需去除腐殖酸、多酚等 PCR 抑制剂
水体过滤后 0.22 µm 滤膜记录滤水量,滤膜 −80 ℃ 保存浑浊水体建议分级过滤
拭子
口腔 / 皮肤 / 鼻腔
专用采样拭子,每部位 1 支拭子头折断入管,−80 ℃采样前记录是否进食、刷牙、用药
组织 / 活检≥50–100 mg去除血液与内容物,−80 ℃/干冰宿主 DNA 占比常极高,评估后决定是否去宿主
发酵液 / 培养物菌体 ≥10⁷ 细胞离心收菌,去除培养基成分说明培养条件与取样时间点
已提取 DNA总量 ≥30–50 ng,浓度 ≥5–20 ng/µL−20 ℃ 或 −80 ℃,干冰运输OD260/280 在 1.8–2.0;注明提取试剂盒
送样前的三件事:① 同一处理组尽量准备 ≥6 个生物学重复,样本量直接决定能不能检出差异;② 提取、建库尽量同一批次完成,批次效应在下游很难完全校正;③ 若样本要经过运输环节,确认干冰量是否足够全程——中途融冻一次,群落结构就可能已经变了。

不同项目在样本量、保存液、运输方式上会有差异,实际要求以最新版本送样规范和项目方案为准。

05

文献案例

期刊 / 年份研究与 16S 相关的要点DOI
Nature Communications
2017
女性生殖道微生物连续体及其与子宫相关疾病的关系
Chen C, et al.
对 110 名育龄女性生殖道 6 个部位(阴道下 1/3、后穹窿、宫颈管、宫腔、输卵管、盆腔液)做 16S 测序,打破了"上生殖道无菌"的传统认知;结果显示沿解剖结构呈渐进性变化,且宫颈管样本与盆腔液显著相关,提示可用易取得的宫颈粘液评估上生殖道菌群。 10.1038/s41467-017-00901-0
Science
2018
全球土壤优势细菌图谱
Delgado-Baquerizo M, et al.
覆盖六大洲 237 个地点,用 16S rRNA 基因扩增子测序刻画全球土壤细菌组成,发现真正占优势的细菌类群只占全部类群的很小一部分,全球土壤细菌多样性由少数优势类群主导。 10.1126/science.aap9516
06

常见问题

选 V3–V4 还是 V4?
没有统一答案,取决于样本类型和目标类群。通用起点建议 V3–V4(约 465 bp)——长度适配 2×300、数据库积累最厚、属水平稳健。若要覆盖古菌,或样本量大到要用 2×150 高通量平台,选 V4(约 250–292 bp),它的细菌+古菌覆盖最广。人/动物组织、活检、低生物量部位必须先做宿主 DNA 脱靶评估——V4 引物在某些活检样本中会产生大量比对到人基因组的 ASV,有效深度直接被吃掉。
能鉴定到种吗?
一般不能可靠地做到。短读长只覆盖 16S 的一到两个高变区,属水平是它能稳定输出的层级,种级只在有特征序列时才成立。要种或菌株水平的分辨,请考虑全长 16S(PacBio HiFi/ONT)或宏基因组。这项限制会写进报告,不做含糊处理。
相对丰度能不能说明"某菌变多了"?
不能直接这么说。相对丰度是比例,一个类群占比升高,可能只是别的类群减少了。如果研究问题涉及"总量变化"(抗生素处理、饮食干预、感染负荷),需要 qPCR/ddPCR 测总 16S 拷贝数,或加入已知量的 spike-in 外参,把相对丰度换算成绝对丰度。这一点在方案阶段就要定下来,事后补不了。
功能预测结果能直接写进文章吗?
建议写成"预测"。16S 数据本身不含功能信息,PICRUSt2/Tax4Fun2/FAPROTAX 是依据参考基因组推断的,且微生物功能冗余度高,预测可靠性有限。想下功能结论,最好用宏基因组、宏转录组或代谢组做验证。
为什么一定要设阴性对照?
因为试剂和耗材本身携带微生物 DNA。高生物量样本(粪便、土壤)里这点背景可以忽略,但低生物量样本(组织、血液、脑脊液、空气滤膜)里,背景信号可能盖过真实信号,导致"检出了一堆其实不存在的菌"。我们建议同时准备提取空白与现场空白,并在分析阶段用基于出现频率的方法识别并剔除污染序列。
样本要送多少重复?
生物学重复建议每组 ≥6 个,效应量小或异质性高的队列还要更多。技术重复(同一样本测两次)解决不了生物学变异的问题,两者不能互相替代。样本量估算最好用预实验数据做一次功效分析,避免测完发现检不出差异。
和宏基因组测序怎么选?
只要"谁在那里、占比多少"→ 16S,便宜、流程成熟、适合大队列。要功能基因、耐药基因、病毒/真菌组分,或要种/株级分辨 → 宏基因组。也可以先做 16S 普查,再挑代表性子集做宏基因组,这是很常见也更省预算的两步设计。
数据库要写进方法吗?
必须写,而且要写版本。SILVA 138.2、Greengenes2 2024.09、RDP、GTDB、NCBI 16S RefSeq、口腔专用的 HOMD,它们的分类体系并不一致,换库会改变优势类群的判定结果。跨研究比较之前,必须把所有样本重新注释到同一个库的同一版本。
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