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三代测序 · 全长扩增子

全长 16S/18S/ITS 扩增子测序

二代扩增子只能测 1–2 个高变区,物种注释通常停在属。三代长读长一次把整个标记基因读完——细菌/古菌的 16S V1–V9(约 1,500 bp)、真核微生物的 18S 全长 SSU(约 1,800 bp)、真菌的 ITS1–5.8S–ITS2 全长——把分辨率推进到种水平。同样是扩增子实验,得到的却是能写进文章结论的物种名单。

  • 全长 V1–V9
  • 种水平注释
  • ASV 单碱基分辨
  • 细菌 · 古菌 · 真菌
  • SILVA · GTDB · UNITE
  • Oxford Nanopore
1.5kb16S 全长一次读完
种水平注释率显著提升
1bpASV 单碱基分辨
3标记16S · 18S · ITS
01

技术简介

扩增子测序的原理没变:用通用引物把标记基因扩出来,测它的序列变异和丰度。变的是能测多长。16S rRNA 基因全长约 1,500 bp,由 10 个保守区与 9 个高变区(V1–V9)交替构成;Illumina 双端 300 bp 只能覆盖其中一到两个区(V3–V4 约 465 bp),而 Oxford Nanopore(ONT)长读长测序不受片段长度限制,一条 read 就能穿过整条基因。

16S rRNA 基因:短读长覆盖范围 vs 三代全长覆盖(示意,非等比)
V1
V2
V3
V4
V5
V6
V7
V8
V9
二代常测的 V3–V4 只有全长才覆盖的高变区 保守区(引物结合位点)
浅蓝以外的 7 个高变区在短读长方案中全部丢失,而近缘种的差异往往就落在这些区段上。

三个标记基因的分工是明确的:16S 看细菌与古菌,18S 看真核微生物(原生生物、藻类、真菌以外的微真核类群),ITS 看真菌。ITS 位于核糖体 RNA 转录单元内部(18S–ITS1–5.8S–ITS2–28S),长度在类群间差异很大,真菌物种鉴定用它比用 18S 分辨力高得多。

标记目标类群全长产物常用引物 / 区段
16S细菌、古菌约 1,500 bp27F AGRGTTYGATYMTGGCTCAG / 1492R RGYTACCTTGTTACGACTT(覆盖 V1–V9)
18S真核微生物约 1,800 bpSSU rRNA 全长引物对;短读长常只测 V4 或 V9
ITS真菌约 500–700 bp(类群间差异大)ITS1–ITS4,覆盖完整的 ITS1–5.8S–ITS2

ITS 这条要多说一句。二代也能测 ITS,但通常只测 ITS1 或 ITS2 中的一个,而这两个区段的类群偏好是相反的——某些真菌类群在 ITS2 引物下几乎扩不出来。测全长等于把两个区段的信息同时拿到,避免单区引物偏倚把整个类群从结果里抹掉。

02

技术优势

1

属水平持平,差异全在种一级

Esberg 等 2024 年 npj Biofilms and Microbiomes 用 ONT 全长 16S(过滤后平均 1,540 bp)与 Illumina V3–V4(388 bp)平行测了 407 份唾液样本,并用 39 株口腔标准菌株验证:属水平两个平台全部判对,种水平 ONT 92%、Illumina 74%。Illumina 判错的 10 株里有 7 株集中在 Streptococcus、Schaalia、Veillonella 这几个近缘属——正是 V3–V4 变异位点不够的典型表现。

2

能拿到可命名的物种,而不是"未分类"

同一项研究中,ONT 检出 131 个属、499 个种/系统型,Illumina 为 116 个属、409 个种(覆盖率仅 82%);更关键的是核心种(100% 样本均检出)ONT 有 30 个,Illumina 只有 3 个。做 biomarker 或组间差异物种时,这个差距直接决定结论能不能写。

3

ASV 单碱基分辨率,跨研究可复用

全长数据配合 DADA2 去噪得到 ASV(扩增子序列变异),是精确序列而非 97% 聚类的近似。不同批次、不同研究之间可以直接比较合并,结果能长期复用。

4

近缘种不再被误判

同属物种在单个高变区上可能只差一两个碱基,短读长分不开。全长序列积累的分类信息多一个量级,对低丰度、序列高度相似的类群尤其明显。

5

一次实验覆盖细菌、古菌、真菌

16S、18S、ITS 三个标记可以按研究目的一次规划。做土壤、水体、发酵体系这类真核与原核微生物都重要的样本,不必分两次送样。

6

通量弹性大,设备可以从实验室搬到现场

ONT 走纳米孔电流信号单分子测序,上机后实时出数,看到数据够了就能停;通量可按需在 MinION 与 PromethION 之间伸缩,单张芯片从几十 Mb 到上百 Gb。对于需要就地测序的样本——野外采样、临床即时检测、生物安全三级(BSL-3)实验室——MinION 这类桌面设备目前没有替代品。

03

技术流程

湿实验和二代扩增子是同一套逻辑,差别在两个地方:扩增的是整条基因(对 DNA 完整性和聚合酶要求更高),以及建库与上机走三代平台。

1

采样与对照

多点混合成生物学重复,液氮或 −80 ℃ 速冻,严禁反复冻融。同步设置提取空白。

2

DNA 提取

机械裂解(锆珠)+ 化学裂解双重破壁,尽量保留长片段。

3

去除抑制剂

土壤/沉积物重点去腐殖酸与多酚,否则全长扩增效率明显下降。

4

质检定量

Qubit 荧光定量 + 凝胶或 Agilent 2100 确认主带完整。

5

全长 PCR

带 barcode 的融合引物一步扩增,20–25 个循环,高保真长片段酶。

6

纯化与质检

磁珠纯化去引物与短片段,确认目标条带(16S 约 1.5 kb)。

7

建库上机

ONT 连接法或条码试剂盒建库,按通量需求选择 PromethION 或 MinION 上机,可实时监控产出。

8

碱基识别

用 Dorado 高精度(HAC)或超高精度(SUP)模型解码;需要更高单条准确率时可启用 Duplex 模式。

04

送样要求

全长扩增对 DNA 完整性的敏感度高于二代扩增子:短读长只要求几百 bp 的模板能扩出来,全长要求整条约 1.5 kb 的模板完整无损。DNA 降解是本方案最常见的失败原因。

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无菌管,液氮速冻后 −80 ℃;干冰运输宿主 DNA 比例低,是最容易做的类型
土壤 / 沉积物≥5–10 g过筛去根系与石块,−80 ℃ 或干冰腐殖酸抑制明显,务必充分去除
水体滤膜 1–3 张0.22 µm 或分级滤膜,记录滤水量;−80 ℃生物量低,建议同步送现场空白
组织 / 拭子 / 体液个案评估−80 ℃/干冰宿主 DNA 占比可能很高,先评估再定
已提取 DNA总量 ≥1 µg,浓度 ≥20 ng/µL−80 ℃,干冰运输,避免反复冻融主带需 ≥10 kb 且无明显降解;OD260/280 在 1.8–2.0,无色无沉淀
这几类样本要提前沟通:FFPE 样本、长期常温保存的样本、低生物量样本(如皮肤拭子、脑脊液、洁净室环境样)都可能因为 DNA 片段化严重或起始量不足而失败。采样前联系我们,而不是采样后——采样管、保存方式和运输条件会直接决定这批样本能不能上全长方案。
05

文献案例

一篇是方法学的头对头比较,一篇是全长 16S 与宏基因组联用在临床课题里的应用,一篇是种级生物标志物的发现,一篇展示了就地测序的可行性。四篇均由 Oxford Nanopore 平台完成。

期刊 / 年份研究与全长扩增子相关的要点DOI
npj Biofilms and Microbiomes
2024;10:149
唾液菌群的全基因 16S ONT 测序与 Illumina MiSeq 测序比较
Esberg A, et al.
ONT 全长 16S(过滤后平均 1,540 bp)与 Illumina V3–V4(388 bp)平行测 407 份健康成人唾液样本。模拟群落中 Emu 配合 eHOMD 数据库可 33/33 全部正确鉴定到种、read 准确率 95.8%。39 株口腔标准菌株的验证结果是属水平两平台全部判对,种水平 ONT 92%、Illumina 74%;Illumina 判错的 10 株中 7 株为 Streptococcus、Schaalia、Veillonella 的近缘种。ONT 检出的属数(131 vs 116)、种/系统型数(499 vs 409)与 Chao1、Shannon 丰富度均更高。这项研究用大样本量支撑了一个结论:长读长的增益不在群落结构判断,而在种及以下的分辨力。 10.1038/s41522-024-00634-1
Scientific Reports
2025;15:26486
Nanopore 全长 16S 测序提升细菌生物标志物发现的物种分辨率
Aja-Macaya P, et al.
以结直肠癌(CRC)生物标志物发现为场景,对 123 名受试者的粪便同时做 Illumina V3–V4(DADA2 + QIIME2)与 ONT V1–V9(R10.4.1 化学 + Dorado,Emu 分类),并比较了 fast/hac/sup 三种碱基识别模型与 SILVA、Emu 默认库两套数据库。结果显示:属水平两平台丰度相关性良好(R² ≥ 0.8),但只有 ONT 能给出种级标志物——Parvimonas micra、Fusobacterium nucleatum、Peptostreptococcus stomatis、Bacteroides fragilis 等。基于这些物种做机器学习预测 CRC,14 个种的 AUC 为 0.87,仅用 4 个种仍有 0.82。作者同时指出一个陷阱:换用小而全的 Emu 默认库后种级注释率会虚高到接近 100%,属"过度自信"误判,不能当作真实注释率引用。 10.1038/s41598-025-10999-8
Gut
2024;73(3):485-495
肠道菌群预测急性胰腺炎严重程度并揭示新代谢标志物
Ammer-Herrmenau C, et al.
用 Nanopore 全长 16S rRNA 基因测序结合宏基因组测序,调查与急性胰腺炎(AP)严重程度直接相关的微生物组特征。发现 AP 患者口腔与直肠微生物组相对健康对照发生显著改变,且改变程度与住院时间、死亡率等临床特征相关;研究确定了 16 个与疾病严重程度相关的差异物种,功能分析提示重症 AP 的短链脂肪酸生成增加。文章证明口腔–肠道微生物组变化可用于预测 AP 的临床关键特征。 10.1136/gutjnl-2023-330987
Scientific Reports
2024;14
基于 ONT 的全长 16S rDNA 测序揭示猕猴肠道–咽部菌群与结核的关联
Sawaswong V, et al.
用 ONT 平台对食蟹猴肠道与咽部样本做全长 16S(V1–V9)测序,流程为 27F/1492R 扩增 → 条码 PCR → MinION 上机 → Guppy 超高精度模式碱基识别 → NanoCLUST 聚类与抛光 → RDP 注释。展示了长读长扩增子在生物安全三级(BSL-3)场景下、以小型设备完成菌群分析的完整可行性——对需要就地测序、不便外送的样本类型是典型用例。 10.1038/s41598-024-53880-w
06

常见问题

全长还是 V3–V4,到底怎么选?
看你的结论要落在哪一层。只要门/纲/目/科/属的组成与多样性,短读长 V3–V4 足够,而且更便宜、与历史数据可比性更好。如果文章结论必须落到种——比如"某个菌种与疾病相关""某个功能菌在组间富集"——那就上全长,因为属水平注释率两者几乎没差别,差别全在种水平。反过来,如果课题根本不涉及种级,全长多花的预算换不来结论强度的提升。
ONT 的准确率到底是多少?为什么有的资料写 99%,有的写 99.9%?
这几个数字说的是不同的东西,经常被混用。① 单条原始 read 准确率:R10.4.1 化学配合 Dorado 高精度/超高精度模型,单条 read 约 Q20(约 99%)。② Duplex 准确率:同一条 DNA 双链分别测序后合并判读,可达 Q30 以上(>99.9%),代价是有效通量下降。③ 深度共识准确率(30× 覆盖下的 Q50 一类说法)是全基因组层面的口径,不能搬到扩增子的单条 read 上。ONT 的残余错误以同聚物区的插入缺失为主,靠长度与质量过滤、去噪(DADA2/Emu)以及必要的抛光来控制;对全长扩增子而言,证据是结果侧的——标准菌株验证的种水平准确率可达 92%,模拟群落可达 95% 以上的 read 准确率。
一个样本需要多少条 read?
扩增子通常按 read 数而不是 Gb 来规划。ONT 在 96–384 重条码下每样本约 10,000–50,000 条全长 read;已发表的大样本研究里,过滤后每样本的实际产出在约 1.8 万到 22 万条之间(中位约 7.9 万条)。实际需要量取决于群落复杂度与你是否要检出低丰度类群——土壤这类高多样性环境要更多,单菌种鉴定场景可以少。深度不够是扩增子项目最常见的问题,建议做预实验看稀释曲线是否饱和。
ASV 还是 OTU?
全长数据默认走 ASV。ASV 是精确序列变异(单核苷酸分辨率),跨批次、跨研究可以直接比较合并;OTU 是 97% 相似度聚类,每次聚类结果随数据集变化,难以复用。需要注意两点:ASV 方法对错误模型更敏感,可能有过度拆分倾向;16S 基因存在种内多拷贝异质性,同一个基因组的不同 rRNA 拷贝可能被拆成多个 ASV,所以解释"物种数"时应保守一些。
全长 16S 能鉴定到菌株吗?
一般不能,这是 16S 方法本身的边界,不是读长问题。部分近缘物种的 16S 序列完全相同(如某些 Escherichia 与 Shigella),再长也分不开;加上种内拷贝异质性的干扰,全长 16S 的可靠边界是种。要谈菌株,需要看基因组层面的信息——宏基因组测序或专门的多态性分析方法。反过来说,如果你的课题就是冲着菌株去的,应该直接规划长读长宏基因组。
测出来的相对丰度能当绝对量用吗?
不能,这是扩增子的通病,全长也解决不了。PCR 扩增效率差异、16S 基因拷贝数在不同基因组之间差异很大(E. coli K-12 有 7 个拷贝),都会系统性扭曲相对丰度。此外测到的是"有无该序列",不代表该微生物正在活跃代谢。要绝对定量需要引入 spike-in 内标;要谈活性需要宏转录组或代谢组来补。
样本需要多少重复?
生物学重复建议每组 ≥6 个,条件允许做到 10 个更稳。组间差异分析通常要求组别 ≥2、每组 ≥3,但这是统计下限而不是推荐值。纵向采样优于单次横断面快照,能避免个别异常样本主导结论。正式开题前用预实验数据做一次功效分析最保险,同时记录并控制抗生素、饮食、取材时间等混杂因素。
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