当代微生物组研究的蓝图

A blueprint for contemporary studies of microbiomes - Microbiome

术语准确性的重要性

微生物组（microbiome）和微生物群（microbiota）等术语的误用已导致科学界和公众对研究的误解。微生物群指特定生态系统中所有微生物（细菌、古菌、真菌、病毒和原生生物）的集合，但多数研究仅关注细菌组分。术语"microbiota"应与"microbiome"区分：后者包含完整的微生物生态系统，即微生物群体及其活动剧场（包括基因组、表达基因、蛋白质、代谢物等结构元素和环境条件）。"microflora"一词应停止使用，因其特指"微型植物群"而非微生物群。

方法学命名存在混淆。16S/18S rRNA基因扩增子测序的完整表述应为"16S rRNA基因扩增子测encing"，不能简化为"16S测序"。宏基因组学（metagenomics）指对样本中全部DNA进行随机测序，用于分析微生物群落功能潜力，而非仅评估相对丰度。使用"丰度"（abundance）需谨慎，建议使用"相对丰度"，绝对丰度需通过定量PCR或流式细胞术验证。

微生物效应描述需严谨。乳酸菌和双歧杆菌作为宿主固有共生菌应称"共生菌"，而非益生菌。微生物分类命名需遵循国际原核生物命名法规（ICNP），使用斜体标注有效发表拉丁学名。真菌、原生生物和病毒命名需分别参照国际标准。

微生物组分析的技术陷阱

从样本采集到数据分析每个环节都可能引入偏差：低生物量样本易受试剂污染影响，DNA提取方法影响菌群代表性，扩增子测序难以覆盖全基因组信息。建议采用独特双端测序索引减少读段错配，并通过阴性对照和人工菌群评估技术偏差。对于复杂环境样本，建议采用高通量培养组学（culturomics）补充培养组分析。

数据解释与可视化

需区分相对丰度与绝对丰度。例如"厚壁菌门/拟杆菌门比值"因分类层级过粗已失去功能指示意义。α-多样性分析建议采用有效物种数（effective species number）替代传统指数。推荐使用箱线图或小提琴图替代堆叠柱状图，避免低丰度菌群可视化丢失，并建议使用色觉障碍友好型调色板。

研究规范与数据共享

支持采用STORMS和STREAMS报告指南，遵循FAIR数据原则（可发现、可访问、可互操作、可重用）。要求公开原始数据、实验参数（包括样本采集方法、存储条件、裂解方法、引物序列等），并推荐使用MIxS标准格式提交元数据。代码脚本需通过公共平台共享，附带许可协议。

机制研究导向

强调机制验证而非单纯关联分析。建议采用代谢标记、点击化学等创新技术，或通过严谨实验设计验证因果关系。反对过度解读相关性结论，要求在机制研究中明确知识空白，通过文献综述支持假设，所有变量需系统测量。对于缺乏前期研究的生态系统，允许探索性研究，但需明确定位其发现的阶段属性。

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