病原微生物能引发人和其它动物的各种传染性疾病,传染病不仅制约着经济社会的发展,还给公众的安全带来严重威胁。由于可引发人兽共患病的病原微生物大都来源于动物,而病原微生物在动物体内的重组和变异中又非常地活跃,这给病原微生物的检测工作带来了非常大的挑战。对病原微生物的快速检测分析能有效降低传染病的危害。当前针对由病原微生物引发的各种传染病主要还是依赖于血清免疫法、涂片镜检法、PCR(Polymerase China Reaction)扩增法、生物基因芯片法等传统方法来检测。一直以来,这些传统的检测方法在病原微生物检测和疾病的诊断中发挥着重要作用,但却各自存在着局限性,比如需要对待检测样本进行病原微生物分离培养、对重组变异的病原检测效果差等。近年来,基于高通量测序数据的病原微生物检测方法不断被报道,此类检测方法无需依赖探针设计和样本形态学特征,通过对样本高通量测序数据进行生物信息学分析处理,就能检测出样本中所包含的已知或未知的病原微生物,弥补了传统检测方法的短处,为传染病的防控和监测提供了新的助力。我院兽医研究所长期承担着国家关于人兽共患病预防与控制的重大专项课题,将基于高通量测序数据的病原微生物检测方法引入到人兽共患病病原微生物快速检测上,对于提高我军人兽共患病病原微生物检测能力、推动学科技术发展,具有重要的意义。本文通过对国内外多个病原微生物检测算法进行比较,针对人兽共患病病原微生物检测的需求和数据特征,选取RINS作为人兽共患病病原微生物快速检测的基础算法流程。RINS利用一定的先验知识,能极大地精简病原数据库的大小,大大降低运算量,具备快速分析的特点。同时,结合PathSeq反复滤除宿主序列的优点对RINS的检测精度进行提升、结合CaPSID算法的可视化查看功能增加了下游可视化环节等,最终基于改进后的RINS算法流程设计了分析流程,利用Docker虚拟化技术构建了面向人兽共患病病原微生物的快速分析平台。本论文的主要结果如下:1.对RINS算法流程进行了改进。RINS算法中各处理步骤大都是串行计算,通过对RINS算法中的Blat比对环节进行并行化处理,在单个环节上处理速度提高了7倍以上;结合使用FastQC和Trimmomatic对测序数据进行质控,根据可视化报告结果去除接头和引物的污染,保证数据质量;改进数据比对模块,将DIMOND等最新软件用于拼接后的宏基因组数据的分析处理,提高比对速度;用MEGAHIT替换了Trinity用于宏基因组测序数据的De Novo拼接,使拼接结果更为准确;改进了RINS算法中的Blast建库方式,在Blast输出结果中增加了病原微生物的注释信息。2.建成了分析平台并进行可视化实现。本研究使用Linux服务器搭建分析平台,通过集成重要人兽共患病相关的宿主(猪、牛、鸽子等)和病原(细菌、病毒、真菌等)专用基因组参考序列库、集成改进后的RINS病原微生物检测算法、开发自动化分析流程构建了分析平台。利用建成的分析平台和鸽子转录组测序数据构建了鸽子ESTs(Expressed Sequence tags)数据库,并利用BUSCO等软件对所建库的准确性、完整性进行了评价。同时,从基因组数据可视化、数据分析操作可视化、数据结果可视化三方面对分析平台进行了可视化实现,大大提高了系统的实用性和易用性,降低了科研人员进行数据分析的门槛。3.对分析平台进行了功能验证和性能测试。在4核CPU(中央处理器)的Linux服务器上使用鸽子宏基因组测序数据对分析平台进行验证,分析过程持续39h,根据鸽子宏基因组数据的分析结果,发现除了有鸽子基因序列外,16.1%的序列注释到了细菌,2.2%注释到了病毒,32.9%的序列注释到了真菌,剩下48.8%为未知序列,对样本中细菌的携带信息进行统计,比对到巴氏杆菌、大肠杆菌、沙门氏菌的序列数量较多,此结果与数据来源单位中鸽子相关的流行病学研究一致。验证结果说明分析平台能较为快速的得到病原微生物的种属信息。4.利用云计算技术实现分析平台的快速部署。本研究利用Docker容器技术对整个分析平台进行了封装,使分析平台的迁移部署变得非常便捷。分析平台现已布置在吉林省云计算中心供研究人员使用,除去拷贝数据的时间,分析平台从部署到实际应用不到半小时。本研究完成了基于高通量测序数据的人兽共患病病原检测分析平台的研究与构建,实现了将高通量测序技术向实际应用的转化,具备较强的实用价值。