病原微生物的检测方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明属于生物检测技术领域，尤其涉及病原微生物的检测方法及装置。
【背景技术】
[0002]病原微生物是指对人或动物具有致病性的微生物，包括病毒、细菌、衣原体、支原体、螺旋体、真菌、放线菌等，这些病原微生物可引起感染、过敏、腹泻、肿瘤等疾病，甚至引发死亡，因此，对病原微生物的检测必须做到快速、准确。传统的对病原微生物的检测方法包括;直接涂片镜检、分离培养、生化反应、血清学反应、核酸分子杂交、基因芯片、多聚酶链反应等，上述检测方法操作繁琐，检测周期长，而且对操作人员技术水平的要求比较高。此夕卜，传统检测方法通常是对样品进行微生物的培养，通过判断培养出来的微生物的特征来判断感染源，但由于技术限制，能够培养出的微生物不到所有微生物种类的1%，有很大的局限性。
[0003]基于传统检测方法的上述缺点，近年来，人们研发出了能够基于不同微生物基因序列的差异性来确定微生物种类的技术，即微生物宏基因测序，其主要包括16S测序和混合微生物基因组测序。16S测序是采用16S rRNA的通用引物进行扩增，然后利用二代测序的方法进行微生物种群的鉴定，并进行OUT分析;混合微生物基因组测序，是利用pair-end测序方式对整个群落中的DNA或RNA等片段进行测序，分析出优势的微生物种类，各微生物所占比例以及降解基因。
[0004]目前已有的宏基因组拼接软件包括Phrap、Forge、Arachne、JAZZ和CeleraAssembler等，上述软件都需要先进行序列拼接，不能直接从原始测序数据中得到结果，而且对操作人员的技术水平要求过高；目前已有的宏基因组比较分析软件包括MEGAN等，然而其只能比较标准化后样品的GC含量，无法检测病原微生物，由此看来，现有技术均无法简单、高效地完成对病原微生物的检测。
【发明内容】
[0005]有鉴于此，本发明实施例提供了一种无线扩展器与接入点间的通信质量检测方法及装置，以解决现有技术中对无线扩展器与AP之间的通信质量检测结果不全面的问题。
[0006]第一方面，提供了一种病原微生物的检测方法，包括:
[0007]将测试宏基因组作为查询序列输入到预设的病原微生物数据库中；
[0008]在所述预设的病原微生物数据库中对所述测试宏基因组进行BLAST运算，得到所述预设的病原微生物数据库中每种病原微生物的运算结果，所述运算结果包括所述病原微生物与其在所述测试宏基因组中所匹配到的微生物的相似性和相似的长度，以及包括所述病原微生物在所述测试宏基因组中所匹配到的微生物的个数；
[0009]根据所述运算结果获取每种病原微生物的平均匹配值；
[0010]将所述平均匹配值和所述匹配到的微生物的个数最高的病原微生物确定为所述测试宏基因组的检测结果。[0011 ]第二方面，提供了一种病原微生物的检测装置，包括:
[0012]输入单元，用于将测试宏基因组作为查询序列输入到预设的病原微生物数据库中；
[0013]运算单元，用于在所述预设的病原微生物数据库中对所述测试宏基因组进行BLAST运算，得到所述预设的病原微生物数据库中每种病原微生物的运算结果，所述运算结果包括所述病原微生物与其在所述测试宏基因组中所匹配到的微生物的相似性和相似的长度，以及包括所述病原微生物在所述测试宏基因组中所匹配到的微生物的个数；
[0014]获取单元，用于根据所述运算结果获取每种病原微生物的平均匹配值；
[0015]确定单元，用于将所述平均匹配值和所述匹配到的微生物的个数最高的病原微生物确定为所述测试宏基因组的检测结果。
[0016]在本发明实施例中，通过BLAST运算，得到预设的病原微生物数据库中每种病原微生物与其在测试宏基因组中所匹配到的微生物的平均匹配值及个数，由于病原微生物在测试宏基因组中为优势种群，因此，将平均匹配值及匹配个数最高的病原微生物确定为测试宏基因组的检测结果，检测过程无需序列拼接，简单、高效。
【附图说明】
[0017]为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1是本发明实施例提供的病原微生物的检测方法的实现流程图；
[0019]图2是本发明另一实施例提供的病原微生物的检测方法的实现流程图；
[0020]图3是本发明另一实施例提供的病原微生物的检测方法的实现流程图；
[0021 ]图4是本发明实施例提供的病原微生物的检测装置的结构框图。
【具体实施方式】
[0022]以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透切理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
[0023]图1示出了本发明实施例提供的病原微生物的检测方法的实现流程，详述如下:
[0024]在SlOl中，将测试宏基因组作为查询序列输入到预设的病原微生物数据库中。
[0025]在本实施例中，若测试宏基因组的原始数据为fastq格式，则如图2所示，在SlOl之前，所述方法还包括:
[0026]S105，通过FASTX工具箱，将所述测试宏基因组的数据由fastq格式转化为fasta格式。
[0027]其中，所述FASTX工具箱(Toolkit)为一款对下一代测序数据预处理的软件，通过FASTX工具箱将测序原始数据转换为fasta格式数据后，作为查询序列(Query Sequence)输入至预设的病原微生物数据库中。
[0028]在执行SlOl之前，需要完成病原微生物数据库的创建，如图3所示:
[0029]S106，创建所述预设的病原微生物数据库，所述预设的病原微生物数据库中收集的病原微生物包括真菌18S rDNA序列、细菌16S rDNA序列和病毒基因组。
[0030]例如，可以创建涵盖了6952种上述病原微生物的数据库，以作为BLAST的搜索数据集(Choose Search Set)ο
[0031]在S102中，在所述预设的病原微生物数据库中对所述测试宏基因组进行BLAST运算，得到所述预设的病原微生物数据库中每种病原微生物的运算结果，所述运算结果包括所述病原微生物与其在所述测试宏基因组中所匹配到的微生物的相似性和相似的长度，以及包括所述病原微生物在所述测试宏基因组中所匹配到的微生物的个数。
[0032]在进行BLAST运算时，使用的参数值可以设置如下:E值(evalue)为Ie_20，找到的最大的目标的数目(max_target_seqs)为I，执行线程的数量(num_threads)为20。
[0033]此外，基于BLAST运算，每种病原微生物得到的运算结果还可以包括查询序列的ID、搜索数据集的ID、不匹配的碱基数、空缺的碱基、查询序列的起始位置、查询序列的终止位置、搜索数据集的起始位置、搜索数据集的终止