如何使用模拟微生物社区标准量化偏见：

MIQ计算标准分数

基于NGS的微生物组分析领域正处于转折点，关键意见领导者和全球财团呼吁普遍使用定义明确的微生物社区标准，以提高数据准确性并允许跨研究和LAB比较^1-5。商业可用的模拟微生物群落的发展有助于增加适当的控制的使用，但是到目前为止，在采用这些标准时，还没有简单的方法来量化偏见。测量完整性商（MIQ）得分将偏差量化简化为易于解释的，标准化的分数和报告。

什么是模拟微生物社区？

模拟微生物群落标准是已知微生物物种的合成混合物，每个微生物具有特定和准确的百分比。理想情况下，为标准选择的物种代表了各种特征，这些特征带来了微生物组研究可能面临的各种挑战。这些特征包括在细胞壁韧性和细胞大小中范围广泛，以挑战细胞裂解偏置，一系列GC含量以测试测序和生物信息学偏置以及多振形表示，以评估不同测序技术中的物种检测。这些光谱允许对微生物组工作流进行准确评估，即使该标准不包含特定感兴趣的菌株。马里兰州基因组科学研究所的林恩·施林（Lynn Schriml）解释说：“您正在基准分析所做的事情，不一定是社区中的事情。”⁶

模拟微生物社区如何控制偏见？

模拟微生物社区标准的目的是用作阳性对照，作为与研究样本并行的独特样本。理想情况下，每种核酸提取中都包括这种阳性对照，以检测裂解和纯化步骤中的任何偏差。如果观察到的标准的相对丰度不类似于预期，则工作流程中引入的偏差可能会导致标准和未知样本中的变化。现在，许多研究正在采用该策略，包括几个知名出版物^7-9。

用简单分数量化的偏差-MIQ下降

尽管该领域开始采用适当的控制，但尚无简单的解决方案来进行准确的彻底定量分析。关键人物领导者已经提到了这个问题，并且在2019年NIST关于微生物组测量标准的研讨会上是一个普遍的讨论¹⁰。现在，MIQ分数系统通过对微生物标准的分析进行分析，简化，完全可重现，并受到分级方案的敏感，即使是微生物组制备方法引入的较小偏见，可以解决这些问题。

图1. MIQ分数范围从0到100，并且是偏差的等级。报告中还包括雷达图，说明了读取的任何偏差分布。

最初是开个玩笑，将应用程序命名为创建它的科学家（Mike），但事实证明，测量完整性商完美地描述了分数的衡量标准。MIQ分数通过分配0到100的分数来简化偏差评估，并且可以像高中考试中的成绩一样解释，> 90> 90，80-89很好，等等（图1）。这是通过测量与已知输入相比测得的相对丰度的保真度来实现的。MIQ分数显示在用户友好的报告中，该报告还包括不同的图表以视觉表示评估。这些包括雷达图，分类单元图和读取命运计数（图2）。

MIQ分数如何计算？

使用模拟微生物社区标准评估偏见的第一步是了解所使用标准的制造公差。制造耐受性是一个物种远离其预期丰度的潜在变化。例如，Zymobiomics微生物群落标准的制造耐受性为15％，这意味着如果100个中的10个单元格为B.枯草脂细胞，实际细胞计数B.枯草脂可能范围为8.5至11.5个单元。重要的是使用具有最小制造公差的标准Zymobiomics微生物社区标准，因为评估测量的准确性仅与其控件一样好。

MIQ分数测量与预期的相对丰度的偏差，无法通过制造公差来解释。这样做是通过首先将100％分配为标准中每个物种的预期百分比。使用Zymobiomics Microbial社区标准的制造耐受性，任何观察到的相对丰度都超过预期百分比的15％的偏差，而制造耐受性无法解释（图3）。因此，可以假定其偏差是由一个或多个工作流偏置引起的。另一方面，如果观察到的丰度属于制造耐受性的乐队，则可能没有任何会导致偏差的偏见（图3）。