生物信息学
尽管麻疹病毒（MeV）可通过疫苗预防，但其仍持续构成重大的公共卫生挑战，且全球病例出现了显著反弹。随着全基因组测序（WGS）成本日益降低并在公共卫生实验室中被常规采用，对下一代测序（NGS）数据进行可靠且易于获取的分析对于暴发调查和分子监测至关重要。在此，我们提出了 MeaSeq，这是一种快速、用户友好、开源的生物信息学流程，可利用 Illumina 或 Oxford Nanopore Technologies（ONT）NGS 数据进行 MeV 分析。
MeaSeq 可执行质量控制评估、共识基因组组装和变异检测、可选的基因型特异性参考序列选择、通过用户提供的数据库或哈希进行独特序列标识符（DSId）分配、亚共识变异可视化、基因组质量评估以及标准化 HTML 报告生成。我们将 MeaSeq 在多种测序平台和靶向富集策略生成的 NGS 数据上的性能，与金标准 Sanger 数据、参考基因组以及公开可获得的比较数据进行了对比。
该验证表明，MeaSeq 为常规 MeV WGS 分析提供了一种准确、可重复且易于获取的解决方案，可支持公共卫生和研究环境中的基因组监测与暴发应对工作流程。
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📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.12.724559v1?rss=1
🏷️ 麻疹病毒 全基因组测序 生物信息学流程 变异检测 分子监测