摘要

生态和环境管理方面的很多基本问题都需要涉及土壤及腐殖质小型动物多样性的特征描述.当前利用高通量测序技术获得条形码基因扩增子序列的方法('metabarcoding')在生物多样性调查方面提供了高效有力的方法.然而,这一技术的广泛应用面临很大阻碍,即需要从大量原始序列数据中通过生物信息学方法处理获得很多候选基因.于是,我们比较了3个针对从固体基质中获得的18S rDNA metabarcode数据的信息学处理方法:(ⅰ)USEARCH/CROP,(ⅱ)Denoiser/UCLUST以及(ⅲ)OCTUPUS.令人满意的是,这3个信息学处理方法得到了相似且与环境样本中已知特征分类单元高度相关的群落组...