论文标题：ARGs-OAP v3.0: Antibiotic-Resistance Gene Database Curation and Analysis Pipeline Optimization

期刊：Engineering

DOI：https://doi.org/10.1016/j.eng.2022.10.011

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由抗生素抗性基因（ARG）编码的抗生素抗性激增，对全球公共卫生构成日益严重的威胁。随着技术的进步，特别是宏基因组测序的普及，科学家们已经获得了高速解读不同样本中ARG谱的能力。为了以高通量的方式分析数千个ARG，需要标准化和集成的流程。广泛使用的抗生素抗性基因在线分析流程（ARGs-OAP）的新版本（v3.0）对参考数据库——结构化抗生素抗性基因（SARG）数据库和综合分析流程都进行了重大改进。

为此，香港大学张彤教授团队在中国工程院院刊《Engineering》发表了题为“ARGs-OAP v3.0: Antibiotic-Resistance Gene Database Curation and Analysis Pipeline Optimization”（ARGs-OAP v3.0——抗生素抗性基因数据库的更新和分析流程升级）的研究性论文，介绍了ARGs-OAP v3.0 的最新更新，其中包括：①一个精心策划的数据库，通过修订层次结构减少注释偏差；②升级了注释、分类和量化工具，增加了环境样本的ARG覆盖率，以及计算ARG 丰度的新方法；③改进网站，对ARG进行综合深入分析和统计可视化。

图1. ARGs-OAP v3.0 已经更新，包括一个新的数据库、一个完善的流程和具有多种功能的网页。

SARG 数据库作为 ARGs-OAP 的核心支撑，此次更新其序列组织架构从旧版的三层跃升至四层（类型 - 机制 - 亚型 - 序列），新纳入 6 个机制组：抗生素靶点改变、抗生素靶点保护、抗生素靶点替代、外排泵、酶失活和渗透性降低。并细分出多个亚组，让抗性基因的分类更精细。研究团队通过严谨的手动验证与多源信息比对，新增 1717 个 ARG 亚型，同时删除 1425 个分类模糊序列，使数据库的 SARG v3.0 完整版涵盖 32 个类型、2842 个亚型与 13672 个序列，准确性与全面性大幅提升。不仅如此，还针对不同应用构建子数据库，SARG v3.0-L 助力长读数注释、SARG v3.0-S 服务短读数定量、SARG v3.0-E 聚焦表达分析，为科研人员提供个性化研究工具。

ARGs-OAP v3.0 的量化工具实现关键革新。新公式依据基因系统差异设动态参数 k，精准校正双组分、三组分系统及其他 ARG 亚型的量化偏差，大幅降低误报率。操作层面，全新文件管理系统允许直接上传原始数据，一键启动量化，后续集成地理比较、污染源识别等多元分析模块，并以可视化图表清晰呈现结果，有力提升研究效率与成果解读便利性。

性能评估环节，在模拟与真实环境宏基因组数据集测试中，ARGs-OAP v3.0 表现卓越。于推荐截断点下，其在基因识别的精度与灵敏度表现突出，模拟数据误报率低于 2%。对比旧版，新版本在多环境样本中显著提升 ARG 检测覆盖率，污水、河水等样本的检测丰富度与丰度变化显著，如河水检测度提升达 28.8%，有力证明其在复杂环境样本分析中的可靠性与优势。

ARGs-OAP v3.0 为学术界的抗生素抗性基因研究带来全新视角与高效工具。在全球携手应对抗生素耐药危机的征程中，助力科研人员深挖 ARG 传播奥秘、精准评估环境风险，为守护全球公共卫生安全筑牢科技防线，有望引领该领域研究迈向新高度，催生更多创新成果与防控策略。

引用信息：

Xiaole Yin, Xiawan Zheng, Liguan Li, An-Ni Zhang, Xiao-Tao Jiang, Tong Zhang. ARGs-OAP v3.0: Antibiotic-Resistance Gene Database Curation and Analysis

Pipeline Optimization. Engineering, https://doi.org/10.1016/j.eng.2022.10.011

Open access

开放获取全文

https://www.engineering.org.cn/engi/EN/10.1016/j.eng.2022.10.011

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