生物資訊學
儘管麻疹病毒（MeV）可通過疫苗預防，但其仍持續構成重大的公共衛生挑戰，且全球病例出現了顯著反彈。隨着全基因組測序（WGS）成本日益降低並在公共衛生實驗室中被常規採用，對下一代測序（NGS）數據進行可靠且易於取得的分析對於暴發調查和分子監測至關重要。在此，我們提出了 MeaSeq，這是一種快速、用戶友好、開源的生物資訊學流程，可利用 Illumina 或 Oxford Nanopore Technologies（ONT）NGS 數據進行 MeV 分析。
MeaSeq 可執行質量控制評估、共識基因組組裝和變異檢測、可選的基因型特異性參考序列選擇、通過用戶提供的數據庫或哈希進行獨特序列標識符（DSId）分配、亞共識變異可視化、基因組質量評估以及標準化 HTML 報告生成。我們將 MeaSeq 在多種測序平台和靶向富集策略生成的 NGS 數據上的性能，與金標準 Sanger 數據、參考基因組以及公開可獲得的比較數據進行了對比。
該驗證表明，MeaSeq 為常規 MeV WGS 分析提供了一種準確、可重複且易於取得的解決方案，可支援公共衛生和研究環境中的基因組監測與暴發應對工作流程。
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📄 原文連結：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.12.724559v1?rss=1
🏷️ 麻疹病毒 全基因組測序 生物資訊學流程 變異檢測 分子監測