更新時間：2025-12-04 17:55:41作者：佚名
一、什么是 binning？
將分析對象加以歸類得不同集合，此為本質(zhì)采用聚類方法的 binning，簡稱為分箱，確切說它是應(yīng)變水平聚類或應(yīng)變水平分類單元，在宏基因組分析里，因是混合微生物測序，借聚類方法把相同微生物聚為一類，這一過程便是 binning，經(jīng)過 binning，能從菌落中提取出“單菌基因組” 。這是一種策略，它不依賴實驗室分離培養(yǎng)，基于分析算法推進單菌研究。如此一來，很多無法進行純培養(yǎng)的微生物binning是什么意思,binning的發(fā)音_binning翻譯，借助這種辦法便能夠獲取其基因組序列。
Binning 分析主要可以得到以下結(jié)果：
1、哪些序列來自哪些微生物？
2、得到單菌基因組；
3、拼接出不容易分離培養(yǎng)的微生物基因組。
二、binning 分類
依據(jù)Binning的對象存在差異，總共有3種分類，分別是對著reads的，面對contig的，以及關(guān)乎gene的，這三種。一般情況下，contig的binning效果會比較出色。鑒于二代高通量測序時reads長度較短，所涵蓋的序列信息極為有限，所以基于contig以及gene的Binning更為常見。
鑒于reads binning的優(yōu)勢在于能夠聚類出宏基因組里豐度極低的物種binning是什么意思,binning的發(fā)音_binning翻譯，鑒于宏基因組組裝中reads利用率很低，在單樣品5Gb測序量的情形下，環(huán)境樣品組裝reads利用率通常僅約為10%，腸道樣品或極端環(huán)境樣品組裝reads利用率一般能達到30%，如此一來，諸多物種，特別是低豐度的物種或許未被組裝出來，未體現(xiàn)在gene或者contig中，所以基于reads binning才具備得到低豐度物種的可能性。
將基因進行binning，這一操作是基于基因豐度來開展序列聚類的，像Canopy聚類算法、Chameleon算法這類，基因的聚類其目的在于探究“種層級”的功能特征 。依據(jù)具體的聚類算法各異，相關(guān)性系數(shù)也有差別，如此一來，對于binning得出的bins，其叫法便不一樣，主要存在metagenomic linkage groups ( MLG )，metagenomic clusters ( MGC )，metagenomic species ( MGS )，以及metagenomic operational taxonomic units ( MetaOTUs )，與此同時，MLG、MGC、MGS和MetaOTUs物種注釋的標(biāo)準(zhǔn)同樣是不一樣的。
三、binning 原理
按照 Binning 的方式，同樣能夠劃分為這 3 種，也就是基于核酸構(gòu)成、豐度，還有同時基于核酸構(gòu)成與豐度。其核心的思考點涵蓋宏基因組樣品之間，各個樣本在核酸構(gòu)成、豐度方面存在差異，如此一來便展現(xiàn)出 GC 含量以及 Coverage（Depth）有所區(qū)別。借助 GC-Depth 就能夠劃分成許多類別。這一點和單菌基因組去除污染相類似。
可是，雖說binning的基本原理較為簡單，然而實際計算起來卻頗為復(fù)雜，因樣品里含有的微生物數(shù)量眾多，并且GC含量與測序深度或許相近，測序深度不夠，拼接效果欠佳等，這些都會對binning的計算產(chǎn)生影響。所以不同軟件、不同的聚類算法，預(yù)測得到的Bin也不盡相同。借助binning得出的基因組能夠稱作MAG（Metagenome Assembled genome）。
四、binning 軟件
目前，存在著諸多用于做binning的軟件，其中主流的有MaxBin 2.0，還有MetaBAT，以及CONCOCT等。Metawrap所整合的乃是三款軟件的分析流程。
下面這篇文章對多款 binning 軟件進行比較評估。
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