病原微生物测序怎么看同源性？溯源的原理是什么？
思路
第一步 你们的核苷酸有多相似（初步判断）
拿到病原微生物基因测序的结果,先从宏观上可以看一下他们的相似性--盲人摸象 ，给了你一个大肠杆菌的基因组和一个金黄色葡萄球菌的基因组，你如何判断他们不属于同一种的细菌。我们可以把基因分成一段一段地去比较，如果相似我们才可以去看他们的同源性，这就引出一个概念
平均核苷酸同一性（ANI, Average Nucleotide Identity）的原理是通过比较两个微生物基因组中相应的DNA序列片段，来计算它们在核苷酸水平上的相似性。以下是ANI计算的详细步骤和原理：
计算步骤和原理
序列分割：
将两个待比较的基因组分别分割成固定长度的非重叠片段，通常每个片段长度为1,000个碱基。这一步是为了使比对更为精确和高效。
序列比对：
使用序列比对工具（如BLAST或MUMmer）将一个基因组中的每个片段与另一个基因组进行比对。比对的目的是找到每个片段在另一个基因组中的最佳匹配位置。
计算相似性：
对于每对比对片段，计算它们的核苷酸相似性。这通常是通过计算匹配的核苷酸数占总比对长度的比例来完成的。例如，如果一个片段在比对中有950个碱基匹配，那么它们的相似性就是95%。
平均相似性：
对所有片段的相似性值取平均，得到两个基因组之间的平均核苷酸同一性（ANI）。即：ANI=∑(相似性)片段总数/text{ANI} = /frac{/sum (/text{相似性})}{/text{片段总数}}ANI=片段总数∑(相似性)
ANI计算的数学表示
假设我们有两个基因组A和B，它们分别被分割成n个片段：A={a1,a2,...,an}
B={b1,b2,...,bn}
对于每个片段
aia_i（基因组A中的第i个片段），在基因组B中找到与之最佳匹配的片段bjb_j，计算它们的核苷酸相似性S(ai,bj)S(a_i, b_j)。
ANI的计算公式为：ANI=1n∑i=1nS(ai,bj)
其中，S(ai,bj) 是片段ai和bjj 的相似性值，通常表示为百分比（0到100之间的值）。
几种常用的ANI计算工具包括：
BLAST-based ANI：
使用BLAST比对基因组片段，计算相似性。尽管BLAST比较慢，但它是非常常用和标准化的工具。
MUMmer-based ANI：
使用MUMmer进行快速基因组比对，特别适用于处理大规模基因组数据。
FastANI：
一个专门设计用于快速计算ANI的工具，适用于处理大量基因组数据，速度快且计算资源消耗少。
第二步 你们之间太相似了怎么看同源性（仔细判断）
如果相似度不高，溯源的意义也不大，上图中结果ANI值达到99.99%，这个基本是同一个种了，那后续应该怎么分析。就好像有一次疫情，你拿到了病原菌的测序结果，怎么去判断他们同源呢.此时就要从基因的结构上去考虑。就好像你去评判一对姐妹到底有多相像，可以说他们鼻子，嘴巴，眼睛，头发，脸型都很像
泛基因组（Pangenome）是指一个物种或一个分类群中所有基因的总集合。这个概念最早是在细菌和微生物的基因组研究中提出的，用于描述一个物种内存在的所有基因的多样性和变异性。
泛基因组通常可以分为以下几个部分：
核心基因组（Core Genome）：
包含在所有个体或菌株中都存在的基因。这些基因通常与基本的细胞功能和生存相关，如基础代谢、DNA复制和翻译机制。核心基因组是物种的遗传特征和定义部分。
分散基因组（Accessory Genome）：
也称为可变基因组，包含不是所有个体或菌株都拥有的基因。这些基因可能只在部分菌株中存在，通常与特定环境适应性、毒力因子、抗生素抗性和其它特定功能相关。分散基因组反映了个体或菌株之间的遗传多样性。
特异基因组（Unique Genome）：
包含仅在某些特定个体或菌株中存在的基因。这些基因可能代表非常特定的功能或适应性，通常用于识别特定菌株或进行分型分析。
同源性及溯源的原理
当我们将基因进行分类后，就可以去比对，这时可以选择一个参考基因组，我们看每一个菌相对于参考基因组 有哪些变异，这些变异发生在泛基因组的哪一部分（这个变异的重要性，如果是核心基因组的某些不重要的SNP，是不是就可以把它忽略，当然也可能是测序错误）
最后进行汇总，根据变异的（数量）趋势走向，综合判断他们是不是同源，并对其进行溯源
分析流程
1. 基因预测和注释
基因预测：如果基因组数据尚未注释，需要使用工具（如Prokka、RAST）进行基因预测，即识别基因的编码序列（CDS）。
功能注释：为识别出的基因分配功能注释，这通常依赖于与已知数据库（如Pfam、COG、KEGG）的比对。
2. 基因聚类
同源基因簇（Orthologous Clustering）：使用基因比对工具（如BLASTP、DIAMOND）将所有基因组中的基因按相似性聚类。常用的工具包括OrthoMCL、OrthoFinder和Roary等。这一步的目的是识别同源基因（orthologs）和同源基因簇（orthologous groups）。
核心基因组和可变基因组识别：根据基因在不同菌株中的分布情况，确定核心基因组（所有菌株共有的基因）、可变基因组（部分菌株特有的基因）和独特基因（仅存在于单个菌株中的基因）。
3. 泛基因组分析
基因存在-缺失矩阵：生成一个基因存在-缺失矩阵，记录每个基因在各个菌株中的存在情况。这有助于分析基因的分布模式。
泛基因组曲线：绘制泛基因组曲线（pan-genome curve），展示随着样本数量增加，核心基因组和可变基因组大小的变化。这可以帮助理解基因多样性的动态。
功能注释和富集分析：分析核心和可变基因组的功能，识别特定功能的基因在菌株间的分布差异。
4. 数据可视化
基因组比较图：使用工具（如BRIG、Mauve、ACT）可视化基因组之间的同源关系和结构差异。
基因组树和系统发育分析：基于核心基因组或全基因组数据，构建系统发育树，揭示菌株间的进化关系。
当然我们最终的目的是绘制出 基因组比较图、或者系统发育树。在后面的我们会推出实战视频
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