样本污染与去污染

低生物量样本（如血液、组织、CSF）极易受试剂和环境污染。不处理污染会导致严重的假阳性结果。

污染来源

来源	常见污染物	影响
DNA 提取试剂盒	Bacillus, Bradyrhizobium, Aquabacterium	主要来源
PCR 试剂	Pseudomonas, Acinetobacter	引入假阳性
环境空气	皮肤菌群 (Staphylococcus, Corynebacterium)	操作污染
样本采集	口腔菌群、皮肤菌群	操作污染

检测方法

阴性对照法

# 1. 对阴性对照进行分类
kraken2 --db /db --output neg_control.kreport --report neg_control.report neg_control.fastq

# 2. 比较样本与阴性对照的 OTU 表
# 污染物在阴性对照中丰度高，在样本中丰度低

统计方法

工具	方法	输入
decontam (R)	频率法 + 频率/丰度组合	OTU 表 + DNA 浓度
SourceTracker2	贝叶斯源追踪	OTU 表 + 源标签
microDecon	去卷积	OTU 表 + 阴性对照

decontam 使用

library(decontam)

# 1. 准备数据
ps <- phyloseq(otu_table, sample_data)

# 2. 标记阴性对照
sample_data(ps)$is_neg <- sample_data(ps)$SampleType == "Control"

# 3. 频率法（需要 DNA 浓度）
contam_df <- isContaminant(ps, method="frequency", conc="DNA_conc")

# 4. 丰度法（不需要浓度）
contam_df <- isContaminant(ps, method="prevalence", neg="is_neg", threshold=0.1)

# 5. 过滤
ps_clean <- prune_taxa(!contam_df$contaminant, ps)

最佳实践

1. 必做阴性对照: 每批提取至少 2-3 个阴性对照
2. 记录批次: 样本与阴性对照来自同一批次
3. 低生物量专项: 血液/CSF 等低生物量样本需额外防护
4. 去除已知污染物: 维护常见污染物列表并定期过滤

常见污染物列表

# 常见试剂盒污染物 (Salter et al., 2014)
COMMON_CONTAMINANTS = [
    "Bradyrhizobium",
    "Aquabacterium",
    "Bacillus",
    "Pseudomonas",
    "Acinetobacter",
    "Staphylococcus",
    "Corynebacterium",
]

参考文献

1. Salter et al. (2014) Reagent and laboratory contamination can critically impact sequence-based microbiome analyses. BMC Biology. DOI: 10.1186/s12915-014-0087-z
2. Davis et al. (2018) Simple statistical identification and removal of contaminant sequences in marker-gene and metagenomics data. Microbiome. DOI: 10.1186/s40168-018-0605-2
3. Knights et al. (2011) Bayesian community-wide culture-independent microbial source tracking. Nature Methods. DOI: 10.1038/nmeth.1650

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最后更新: 2026-03-30