一種人體微生物定性與定量的檢測方法
【技術領域】
[0001] 本發明設及生物技術領域，特別設及一種人體微生物定性與定量的檢測方法。
【背景技術】
[0002] 人體微生物是人體疾病診斷的重要依據，人體微生物精確地定性與定量檢測是十 分必要的。
[0003] 現有人體微生物定性與定量檢測技術包括形態學計數、忍片檢測、16S rRNA測序、 宏基因組測序和實時定量PCR^olymerase化ain Reaction,聚合酶鏈式反應）。形態學計 數檢測需要對微生物進行預培養，耗時長，不可培養微生物不可檢測，一次僅能夠檢測一種 微生物，通量低，在計數時抽樣量有限，且結果粗糖，無法對種W下的分類單元進行區分。忍 片檢測所需的待測樣品的DNA量大，需要對微生物進行預培養及富集處理，檢測結果不準 確，且無法做定量檢測。16S rRNA測序無法對種W下的分類單元進行區分。宏基因組測序深 度有限，對于低含量的微生物的定量檢測準確度很差。實時定量PCR-次只能檢測一種微生 物，通量低。另外，已有方法共有缺陷是，無法計算微生物定性與定量的可靠性，使得結論實 用性差。W上技術缺陷導致了人體疾病診斷不及時、診斷不精確W及誤診等問題。
【發明內容】
[0004] 為了解決現有技術中微生物定性與定量檢測不準確的問題，本發明實施例提供了 一種人體微生物定性與定量的檢測方法。所述技術方案如下：
[0005] 本發明實施例提供了一種人體微生物定性與定量的檢測方法，所述方法包括：
[0006] 確定待測樣品中的目標微生物類群、目標微生物和非目標生物、W及不存在于所 述待測樣品中的參考微生物，所述待測樣品為人體組織、體液和排泄物；
[0007] 根據所述目標微生物類群、所述目標微生物、所述參考微生物和所述非目標生物 的參考基因組序列，獲得所述目標微生物類群的特征區域、所述目標微生物的特征區域和 所述參考微生物的特征區域；
[000引制備擴增所述目標微生物類群的特征區域的第一多重擴增引物、擴增所述目標微 生物的特征區域的第二多重擴增引物和擴增所述參考微生物的特征區域的第Ξ多重擴增 引物，將所述第一多重擴增引物、所述第二多重擴增引物和所述第Ξ多重擴增引物混合得 到混合多重擴增引物；
[0009] 向所述待測樣品中加入所述參考微生物，獲得混合樣品；
[0010] 提取所述混合樣品的核酸；
[0011] 利用所述混合多重擴增引物和所述混合樣品的核酸進行擴增反應，獲得擴增產 物；
[0012] 利用所述擴增產物進行高通量測序，獲得高通量測序片段；
[0013] 根據所述高通量測序片段，對所述目標微生物類群和所述目標微生物進行定性和 定量分析。
[0014] 具體地，所述目標微生物類群的數目含1個，且每個所述目標微生物類群包括> 0 種所述目標微生物；
[0015] 所述目標微生物為細菌、病毒、真菌、放線菌、立克次體、支原體、衣原體、螺旋體和 原生動物中的至少一種；
[0016] 所述參考微生物為細菌、病毒、真菌、放線菌、立克次體、支原體、衣原體、螺旋體和 原生動物中的至少一種。
[0017] 具體地，所述確定待測樣品中的非目標生物的方法包括:將所述非目標生物確定 為除所述目標微生物類群之外的所有生物，若能獲得所述目標微生物類群的特征區域，貝U 所述非目標生物指除所述目標微生物類群之外的所有生物;若不能獲得所述目標微生物類 群的特征區域，則所述非目標生物指所述混合樣品中，除所述目標微生物類群之外的其它 生物。
[0018] 具體地，所述目標微生物類群的特征區域為所述目標微生物類群內的微生物的參 考基因組上的核酸序列;所述目標微生物類群的特征區域的兩側的序列在所述參考基因組 中為單一序列;所述目標微生物類群的特征區域的兩側的序列在所述目標微生物類群內不 同微生物間保守;所述目標微生物類群的特征區域的區分度> 3;
[0019] 所述目標微生物的特征區域與所述目標微生物類群的特征區域同源;所述目標微 生物的特征區域的m2值含2，其中，m2值為所述目標微生物的特征區域與所述目標微生物類 群內除所述目標微生物外的其它所述微生物間的差異堿基數的最小值；
[0020] 所述參考微生物的特征區域為所述參考微生物的參考基因組上的核酸序列;所述 參考微生物的特征區域的兩側的序列在所述參考微生物的參考基因組中為單一序列;所述 參考微生物的特征區域的兩側的序列在除所述參考微生物外的其它生物中不具有同源性。
[0021] 進一步地，所述區分度是指由同一所述混合多重擴增引物擴增的任一所述目標微 生物類群的特征區域與任一非特征區域間的差異堿基數的最小值，其中，所述非特征區域 是所述混合多重擴增引物W所述混合樣品的核酸為模板的擴增產物，且所述非特征區域不 為所述目標微生物類群的特征區域，若無所述非特征區域，則所述區分度= 3XLl/4,其中， L1為所述目標微生物類群的特征區域的核酸序列長度。
[0022] 具體地，在提取所述混合樣品的核酸時，若所述待測樣品中核酸的含量過低，則在 提取所述混合樣品的核酸的過程中，加入所述混合多重擴增引物不能擴增的外源核酸。
[0023] 具體地，所述目標微生物類群和所述目標微生物的定性分析方法如下：
[0024] 將所述高通量測序片段與每種所述目標微生物類群的特征區域進行比對，當差異 堿基數含nl時，則比對成功，相應的所述高通量測序片段為所述目標微生物類群的特征區 域，其中，nl為所述目標微生物類群的特征測序片段的最大容錯堿基數;若比對成功的所述 目標微生物類群的特征區域含1種時，則判斷所述高通量測序片段為所述目標微生物類群 的特征測序片段；
[0025] 將所述目標微生物的特征區域與每種同源的所述目標微生物類群的特征區域進 行比對，在所述目標微生物的特征區域中提取差異堿基組成所述目標微生物的標準基因 型;在所述目標微生物類群的特征測序片段上，提取所述目標微生物的標準基因型所對應 的堿基，組成所述目標微生物的測試基因型；若所述目標微生物的測試基因型與所述目標 微生物的標準基因型的差異堿基數含n2,其中，n2為所述目標微生物的特征測序片段的最 大容錯堿基數，則所述目標微生物的測試基因型所在的所述高通量測序片段為所述目標微 生物的特征測序片段；
[0026] 將所述參考微生物作為僅包含一個所述目標微生物的所述目標微生物類群，計算 獲得的所述目標微生物的特征測序片段，即為所述參考微生物的特征測序片段；
[0027] 若所述目標微生物類群的特征測序片段存在的概率P5含巧，則判斷所述待測樣品 中存在所述目標微生物類群，其中，α5為概率保障;若所述目標微生物類群的特征測序片段 存在的概率Ρ5<α5，則判斷所述待測樣品中不存在所述目標微生物類群；
[0028] 若所述目標微生物的特征測序片段存在的概率Ρ6 > α6，則判斷所述待測樣品中存 在所述目標微生物，其中，06為概率保障;若所述目標微生物的特征測序片段存在的概率Ρ6 如6，則判斷所述待測樣品中不存在所述目標微生物；
[0029] nl使得Ρ1含α1且Ρ3含α3,其中，Ρ1為一條不是所述目標微生物類群的特征測序片 段的所述高通量測序片段被誤判為所述目標微生物類群的特征測序片段而產生的假陽性 的概率;Ρ3為一條所述目標微生物類群的特征測序片段被誤判為不是所述目標微生物類群 的特征測序片段而產生的假陰性的概率;α1和03為判斷闊值；
[0030] η2使得Ρ2如2且Ρ4如4,其中，Ρ2為一條不是所述目標微生物的特征測序片段的 所述高通量測序片段被誤判為所述目標微生物的特征測序片段而產生的假陽性的概率;Ρ4 為一條所述目標微生物的特征測序片段被誤判為不是所述目標微生物的特征測序片段而 產生的假陰性的概率;02和α4為判斷闊值；
[0031] P5 = 1-BIN0M.DIST(S1，S1，P1，FALW)，P6 = 1-BIN0M.DIST(S3，S3，P2，FALSE)，S1 為所有的所述目標微生物類群的特征區域的所述目標微生物類群的特征測序片段的數量 的中位數;S3為所有的所述目標微生物的特征區域的所述目標微生物的特征測序片段的數 量的中位數，FALSE為參數值;BIN0M. DIST函數返回一元二項式分布的概率。
[0032] 進一步地，所述目標微生物類群和所述目標微生物的定量分析方法如下：
[0033] 所述目標微生物類群的量Ml =Mr X S1/S2，所述目標微生物類群的量的置信區間 為[Ml 1，M12]，其中，Mr為加入所述待測樣品中的所述參考微生物的量;S2為所有的所述參 考微生物的特征區域的所述參考微生物的特征測序片段的數量的中位數;Mil和M12分別為 Ml值的置信區間的下限與上限；
[0034] 所述目標微生物的量M2 = M1XS3パ1，所述目標微生物的量的置信區間為[M21， M22]，M21和M22分別為M2值的置信區間的下限與上限；
[0035] Ml 1 =M1 X (1-S4/S1) ,M12=M1 X (1+S5/S1) ,M21 =M2 X (1-S6/S3) ,M22=M2 X (1+ S7/S3);其中，S4為假陽性的所述目標微生物類群的特征測序片段的數量且S4 = CRITBIN0M (115，口1，〇9)，其中，115為計算51的所述目標微生物類群的特征區域的所述多重擴增引物所 擴增的所述非特征區域的所述高通量測序片段的數量;S5為假陰性的所述目標微生物類群 的特征測序片段的數量且S5 = CRITBIN0M(Sl，P3，a9)，其中，α9為概率保障；S6為假陽性的 所述目標微生物的特征測序片段的數量且S6 = CRITBINOM(Sl，P2，al〇)，S7為假陰性的所述 目標微生物的特征測序片段的數量且57 = 〇?口81側1(53，？4,〇10)，其中，〇10為概率保障； CR 口 BIN0M函數返回使累積二項式分布大于等于臨界值的最小值。
[0036] 進一步地，Pl = BIN0M.DIST(nl，ml，l-E，?UE)，P2 = BIN0M.DIST(n2，m2，l-E, T 抓 E)，P3 = l-BIN0M.DIST(nl，Ll，E，TR肥），P4=l-BIN0M.DIST(n2，L2，E，TR肥），其中，ml為 所述區分度;所述m2為所述目標微生物的特征區域與所述目標微生物類群的其它所述微生 物間差異堿基的最小值;L1為所述目標微生物類群的特征區域的長度;L2為所述目標微生 物的標準基因型的長度;E為堿基錯誤率。
[0037] 本發明實施例提供的技術方案帶來的有益效果是:本發明提供的方法不需要對微 生物進行預培養與增殖，耗時短，可同時檢測多種微生物，通量高，計數時抽樣量大，檢測結 果精細，能夠對分類單元進行區分，無需大量的DNA并避免了富集培養，檢測結構無噪音且 準確，對于低含量微生物的定量準確度高，且對于微生物定性和定量的檢測結果準確、分辨 率高、靈敏度高、有概率保障，檢測過程簡單、快速且流程規范。本發明提供的方法有助于