测序污染是基因组学研究中一个日益严重的问题，可能导致错误的数据解读和科学结论。本文深入探讨测序污染的来源、检测方法和去除策略，帮助研究人员提高数据质量。

测序污染的普遍性

劳伦斯伯克利国家实验室的生物信息学家Supratim Mukherjee在分析数据时，发现数百个微生物基因组中重复出现同一种噬菌体序列。起初他以为发现了新物种，但很快确认这是PhiX——Illumina测序试剂盒中用作标准品的噬菌体。PhiX本用于质控，但Mukherjee发现许多研究人员未从公布的基因组中剔除该序列。进一步分析显示，在1.8万个细菌和古细菌基因组中，超过1000个被PhiX污染，其中10%出现在同行评审期刊中。

NCBI总监David Lipman指出，污染问题呈指数级增长：2012年细菌和古细菌污染率仅2%-3%，2014年升至10%，2015年已达23%。Sanger研究所的科学家也发现，DNA提取试剂盒、化学试剂和实验室环境中的杂菌易造成污染，尤其影响低生物量样本（如血液或肺部样本）的微生物组分析。此外，伦敦大学学院的William Langdon发现，千人基因组计划中至少7%受到支原体遗传物质污染。

污染来源

圣地亚哥州立大学的Rob Edwards指出，污染来源多样：样品混淆、标签错误、外来遗传物质、培养环境中的其他物种等。例如，人类肠道微生物样本中会混入人体细胞，测序细胞核基因时也会出现线粒体和叶绿体基因。此外，设备残留污染（如PhiX对照序列、引物、接头、克隆载体）也需注意。

检测方法

早期剔除污染物可降低成本并提高数据质量。爱丁堡大学的Dominik Laetsch开发了Blobtools-light，通过将contigs与NCBI数据库比对，可视化识别污染序列。类似工具ProDeGe（全自动净化基因组协议）可自动分类污染组。NCBI的VecScreen能快速识别载体污染。研究人员建议结合多种工具，并注意平衡特异性和灵敏度，避免误删靶标序列。

去除策略

一旦识别污染物，可使用DeconSeq等工具自动剔除指定物种的序列。NCBI系统会对提交至GenBank的序列进行外源污染物筛选。若论文发表后发现污染，应及时联系期刊进行勘误。Mukherjee强调：“大家需要对自己的序列数据负责，发现问题后应撤回修改并重新发布。”

未来展望

随着测序读长增加和组装技术进步，污染检测将更易实现。但研究人员仍需保持警惕，确保样品质量。Lipman认为，污染率上升反映了测序技术的普及，但科学界需共同努力，提升数据洁净度。