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龍圖騰網(wǎng)恭喜墨卓生物科技(浙江)有限公司申請的專利一種分析單細(xì)胞微生物基因組測序數(shù)據(jù)的方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119724353B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-27發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510221582.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16B30/20；該發(fā)明授權(quán)一種分析單細(xì)胞微生物基因組測序數(shù)據(jù)的方法是由巢杉設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-02-27向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種分析單細(xì)胞微生物基因組測序數(shù)據(jù)的方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種分析單細(xì)胞微生物基因組測序數(shù)據(jù)的方法。該方法利用優(yōu)化后的組裝物種基因組序列的方法從單細(xì)胞微生物基因組中獲取去除多胞污染、背景污染的物種級別的bin以及對應(yīng)的物種組裝結(jié)果，再根據(jù)物種SNP特征在物種級別的bin中區(qū)分出菌株級別的bin，組裝后得到對應(yīng)的菌株組裝結(jié)果。相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明通過自動化計算組裝輪數(shù)和簡化流程，減少了人為干預(yù)，提高了操作的便捷性和效率；能有效控制物種bin的污染度，確保了組裝結(jié)果的準(zhǔn)確性；通過分組計算相似度矩陣，顯著降低了高SAG數(shù)情況下的內(nèi)存消耗，同時提高了運算速度；能夠動態(tài)選擇或調(diào)整相似度閾值，使其適應(yīng)不同的樣本類型或文庫質(zhì)量。

本發(fā)明授權(quán)一種分析單細(xì)胞微生物基因組測序數(shù)據(jù)的方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種分析單細(xì)胞微生物基因組測序數(shù)據(jù)的方法，其特征在于，包括：S1.獲取單細(xì)胞微生物基因組測序文庫，每個SAG生成一個bin，初始化bin列表；S2.根據(jù)當(dāng)前組裝輪所設(shè)置的k-mer對bin進(jìn)行組裝，并評估bin的組裝結(jié)果的完整度、污染度，獲得組裝信息；S3.若組裝信息滿足組裝終止條件，則執(zhí)行步驟S6，否則執(zhí)行步驟S4；S4.對所有bin進(jìn)行分組，根據(jù)bin兩兩之間的相似度以及物種注釋信息對小組內(nèi)bin進(jìn)行層次聚類；再根據(jù)動態(tài)調(diào)節(jié)的相似度閾值將層次聚類結(jié)果拆分為一個或多個聚類，直至小組內(nèi)聚類數(shù)目或相似度閾值滿足預(yù)設(shè)的拆分終止條件；將小組內(nèi)單個聚類中的bin合并成一個新的bin，再將所有小組的新的bin進(jìn)行匯總，獲得下一組裝輪的bin列表；S5.若下一組裝輪與當(dāng)前組裝輪的bin列表具有相同的bin數(shù)目，則執(zhí)行步驟S6，否則更新k-mer后再重復(fù)執(zhí)行步驟S2至S4；S6.依次去除bin內(nèi)多胞污染、背景污染，獲得物種bin，組裝后獲得對應(yīng)的物種組裝結(jié)果；S7.根據(jù)物種SNP特征，對物種bin內(nèi)的SAG進(jìn)行聚類，獲得對應(yīng)的菌株bin；去除菌株bin內(nèi)背景污染，組裝后獲得對應(yīng)的菌株組裝結(jié)果；步驟S2中，k-mer的長度為K，K的取值范圍為21-61且K為奇數(shù)；步驟S3中，所述組裝終止條件為以下1-2中的任意一種：1完整度大于0.5的bin對應(yīng)的SAG數(shù)占SAG總數(shù)的比例大于預(yù)設(shè)的完整性閾值；2組裝輪數(shù)大于預(yù)設(shè)的最大組裝輪數(shù)；步驟S4包括：S4-1.對每個bin的組裝結(jié)果進(jìn)行過濾，獲得每個bin的過濾后組裝結(jié)果；S4-2.將所有bin劃分為多個小組，并根據(jù)每個bin的過濾后組裝結(jié)果以及當(dāng)前組裝輪所設(shè)置的k-mer分別計算小組內(nèi)bin兩兩之間的相似度；S4-3.根據(jù)每個bin的組裝結(jié)果的完整度、污染度對相似度進(jìn)行修改，根據(jù)物種注釋信息以及修改后的相似度對小組內(nèi)的bin進(jìn)行層次聚類，獲得小組層次聚類結(jié)果；S4-4.根據(jù)相似度閾值對小組層次聚類結(jié)果拆分為一個或多個聚類，計算小組內(nèi)所有聚類與所有bin的數(shù)目之比R；S4-5.若R小于比例閾值，則執(zhí)行步驟S4-6；否則下調(diào)相似度閾值，若下調(diào)后的相似度閾值小于最小相似度，則執(zhí)行步驟S4-6，否則重復(fù)執(zhí)行步驟S4-4；S4-6.將小組內(nèi)單個聚類中的bin合并成一個新的bin，再將所有小組的新的bin進(jìn)行匯總，更新bin列表；步驟S4-1中，對每個bin的組裝結(jié)果進(jìn)行過濾的方法包括：除去bin的組裝結(jié)果中長度小于長度閾值的contig；所述長度閾值為組裝結(jié)果中ContigN50長度的L分之一；所述L的取值范圍為5~20。

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