メタゲノミクス

バイオインフォマティクスの進歩、DNA増幅法の改良、そして計算能力の増大により、環境サンプルから回収されたDNA配列の解析が大幅に進歩し、ショットガンシーケンスをメタゲノムサンプルに適用することが可能になった（全メタゲノムショットガンシーケンス、またはWMGSシーケンスとも呼ばれる）。この手法は、多くの培養微生物やヒトゲノムのシーケンスに用いられており、 DNAをランダムに切断し、多数の短い配列をシーケンスし、それらをコンセンサス配列に再構築する。ショットガンシーケンスは、環境サンプル中に存在する遺伝子を明らかにする。従来、このシーケンスを容易にするためにクローンライブラリーが用いられてきた。しかし、ハイスループットシーケンス技術の進歩により、クローニングのステップは不要となり、この労力を要するボトルネックステップを経ずに、より多くのシーケンスデータを得ることができるようになった。ショットガンメタゲノミクスは、どのような生物が存在するか、そしてコミュニティ内でどのような代謝プロセスが可能かに関する情報を提供する。^{[ 30 ]}環境からのDNAの採取は大部分が制御されていないため、環境サンプル中で最も豊富な生物が、結果として得られるシーケンスデータに最も多く含まれる。過小評価されているコミュニティメンバーのゲノムを完全に解明するために必要な高いカバレッジを達成するには、多くの場合、法外なほど大きなサンプルが必要となる。一方、ショットガンシーケンスのランダムな性質により、従来の培養技術では見過ごされてしまうようなこれらの生物の多くが、少なくともいくつかの小さなシーケンスセグメントによって代表されることが保証される。^{[ 21 ]}

ハイスループットシーケンスの利点は、この技術ではシーケンス前にDNAをクローニングする必要がないため、環境サンプリングにおける主なバイアスとボトルネックの1つが解消されることです。ハイスループットシーケンスを使用して実施された最初のメタゲノム研究では、大規模並列454パイロシーケンスが使用されました。^{[ 25 ]}環境サンプリングに一般的に適用される他の3つの技術は、Ion Torrent Personal Genome Machine、Illumina MiSeqまたはHiSeq、およびApplied Biosystems SOLiDシステムです。^{[ 31 ]}これらのDNAシーケンス技術は、サンガーシーケンスよりも短い断片を生成します。Ion Torrent PGMシステムと454パイロシーケンスは通常約400  bpのリードを生成し、Illumina MiSeqは400～700 bpのリードを生成し（ペアエンドオプションを使用するかどうかによって異なります）、SOLiDは25～75  bpのリードを生成します。^{[ 32 ]}歴史的に、これらのリード長は、典型的なサンガーシーケンスのリード長である約750 bpよりもかなり短かった が、Illuminaテクノロジーは急速にこのベンチマークに近づいている。しかし、この制限は、はるかに多くのシーケンスリード数によって補われている。2009年には、パイロシーケンスされたメタゲノムは200～500 メガベースを生成し、Illuminaプラットフォームは約20～50 ギガベースを生成したが、これらの出力は近年桁違いに増加している。^{[ 33 ]}

複雑な環境サンプルからより高解像度でより完全なアセンブリを実現するために、この分野ではいくつかの高度な技術が採用されています。^{[ 3 ]} 1つのアプローチは、ショットガンシーケンスと染色体構造キャプチャ（Hi-C）を組み合わせたもので、同じ細胞内の任意の2つのDNA配列の近接性を測定して微生物ゲノムアセンブリをガイドします。^{[ 34 ]}もう1つの技術は、コミュニティ内に存在する不均一性を解明するシングルセルメタゲノムシーケンスです。^{[ 3 ]}さらに、 Pacific Biosciences（PacBio RSIIおよびSequel）やOxford Nanopore Technologies （MinION、GridION、PromethION）などのロングリードシーケンス技術は、特に反復領域や構造的に複雑な領域においてアセンブリプロセスを簡素化する、はるかに長いリードを生成します。^{[ 35 ] [ 36 ]}

メタゲノミクスのシーケンスを行う際に重要な考慮事項は、シーケンス深度、つまりシーケンサーが各塩基を読み取る回数です。これは解像度と考えることができます。シーケンス深度が高いほど、結果として得られるファイルとコンティグの数が大きくなり、回収される微生物ゲノムの数も多くなります。高深度のメタゲノムは、非常に高いゲノム回収率を示し、非常に多くの新規性が報告されています。^{[ 37 ]}低深度のメタゲノムは、高深度のサンプルよりもすべての分類学的レベルで解像度が低くなります。^{[ 38 ]}

メタゲノムデータ解析の最初のステップでは、冗長な低品質の配列や真核生物由来と思われる配列（特にヒト由来のメタゲノムの場合）の除去など、特定の事前フィルタリング手順を実行する必要があります。^{[ 45 ] [ 46 ]}汚染している真核生物ゲノムDNA配列を除去するために利用できる方法には、Eu-DetectとDeConseqがあります。^{[ 47 ] [ 48 ]}メタゲノムサンプルは、同時に処理されるサンプル間で微生物の内容物が意図せず交換されるクロスサンプル汚染（またはウェル間漏洩）の影響を受けることもあります。解決策としては、ネガティブコントロールや、CroCoDeELなどのコントロールフリー検出ツールがあります。^{[ 49 ]}

ゲノムプロジェクトとメタゲノムプロジェクトからのDNA配列データは基本的に同じですが、ゲノム配列データはより高いカバレッジを提供する一方、メタゲノムデータは通常、冗長性が非常に低いです。^{[ 43 ]}さらに、短いリード長を持つ第2世代シーケンス技術の使用が増加しているため、将来のメタゲノムデータの多くはエラーが発生しやすくなります。これらの要因が組み合わさると、メタゲノム配列リードをゲノムに組み立てることは困難で信頼性が低くなります。誤アセンブリは、反復DNA配列の存在によって引き起こされ、サンプル中に存在する種の相対的な存在量の違いにより、アセンブリが特に困難になります。^{[ 50 ]}誤アセンブリには、複数の種の配列がキメラコンティグに組み合わされることも含まれます。^{[ 50 ]}

アセンブリプログラムにはいくつかあり、そのほとんどはペアエンドタグの情報を使用してアセンブリの精度を向上させることができます。PhrapやCelera Assemblerなどの一部のプログラムは、単一ゲノムのアセンブリに使用するように設計されていますが、メタゲノムデータセットのアセンブリでも良好な結果が得られます。^{[ 1 ]} Velvet assemblerなどの他のプログラムは、de Bruijnグラフを使用して、第2世代シーケンスによって生成される短いリード用に最適化されています。^{[ 51 ] [ 52 ]}参照ゲノムを使用すると、研究者は最も豊富な微生物種のアセンブリを改善できますが、このアプローチは、シーケンスされたゲノムが利用可能な微生物門の小さなサブセットによって制限されます。^{[ 50 ]}アセンブリが作成された後、追加の課題は「メタゲノムデコンボリューション」、つまりサンプル中のどの配列がどの種に由来するかを決定することです。^{[ 53 ]}

遺伝子アノテーションは「何」を提供し、種の多様性の測定は「誰」を提供します。^{[ 54 ]}メタゲノムでコミュニティの構成と機能を関連付けるには、配列をビン化する必要があります。ビン化とは、特定の配列を生物に関連付けるプロセスです。^{[ 50 ]}類似性に基づくビン化では、 BLASTなどの方法を使用して、既存の公開データベースで系統マーカーまたはその他の類似配列を迅速に検索します。このアプローチはMEGANで実装されています。^{[ 55 ]}別のツールであるPhymmBLは、補間マルコフモデルを使用してリードを割り当てます。^{[ 1 ]} MetaPhlAn、Meteor、およびAMPHORAは、計算パフォーマンスが向上した生物の相対存在量を推定するための独自のクレード特異的マーカーに基づく方法です。^{[ 56 ]} mOTU ^{[ 57 ] [ 58 ]}やMetaPhyler ^{[ 59 ]}などの他のツールは、普遍的なマーカー遺伝子を使用して原核生物種をプロファイリングします。mOTUsプロファイラーを使用すると、参照ゲノムなしで種をプロファイリングできるため、微生物群集の多様性の推定精度が向上します。^{[ 58 ]} SLIMMなどの最近の手法では、個々の参照ゲノムのリードカバレッジランドスケープを使用して、偽陽性ヒットを最小限に抑え、信頼性の高い相対存在量を取得します。^{[ 60 ]}構成ベースのビニングでは、オリゴヌクレオチド頻度やコドン使用バイアスなどの配列の固有の特徴を使用します。^{[ 1 ]}配列がビニングされると、多様性と豊富さの比較分析を実行できます。

ビニング後、アセンブルされたコンティグは、ビニングツールの能力の限りにおいて、それぞれが生物の種のような集合を表す「ビン」に収集されます（操作的分類単位を参照）。各ビンはメタゲノムアセンブルゲノム（MAG）で構成され、含まれるすべての配列は、表される生物のゲノムに由来すると考えられるためです。CheckMやBUSCOなどの単一コピー遺伝子に基づくツールを使用して、MAGの完全性の割合と汚染率を推定できます。^{[ 61 ]}

メタゲノム解析パイプラインでは、アセンブルされたコンティグのコーディング領域の注釈付けに 2 つのアプローチが用いられます。^{[ 50 ]} 1 つ目のアプローチは、配列データベースで既に公開されている遺伝子との相同性に基づいて遺伝子を特定するもので、通常はBLAST検索によって行われます。このタイプのアプローチは、プログラムMEGAN 4に実装されています。 ^{[ 62 ]} 2 つ目のアプローチは、ab initio で、配列の固有の特徴を利用して、関連生物の遺伝子トレーニング セットに基づいてコーディング領域を予測します。これは、 GeneMark ^{[ 63 ]}やGLIMMERなどのプログラムで採用されているアプローチです。ab initio予測の主な利点は、配列データベースに相同性のないコーディング領域の検出を可能にすることです。ただし、比較に利用できる連続したゲノム DNA の大きな領域がある場合に最も正確になります。^{[ 1 ]}遺伝子予測は通常、ビニングの後に行われます。^{[ 39 ]}

比較メタゲノミクスでは、複数のサンプルまたは条件にわたる微生物群集の分類学的および機能的構成の違いを分析します。グループ間で異なる特徴に焦点を当てる場合、これはしばしば差分存在量分析と呼ばれます。^{[ 64 ]}メタゲノムの比較分析は、微生物群集が環境や宿主間でどのように変化するかについての洞察を提供し、群集の構造と機能を生態学的または健康関連の結果に関連付けるのに役立ちます。^{[ 65 ]}メタゲノムは、分類学的構成（グループ間の正規化された種または属の存在量の違いなど）または分類学的多様性を分析することによって最も一般的に比較されますが、k-merプロファイルなどの配列の特徴によって比較することもできます。^{[ 66 ]}メタゲノムサンプルの環境コンテキストに関するメタデータは、研究者が生息地が群集の構造と機能に及ぼす影響を研究する能力を提供するため、比較分析において重要です。^{[ 1 ]}

メタゲノム間の機能比較では、多くの場合、HUMAnN3 ^{[ 67 ]}や gutSMASH ^{[ 68 ]}などのツールを使用して遺伝子ファミリーやパスウェイをプロファイリングします。これらのツールは、リードを参照データベース (KEGG、COG など) にマッピングしたり、生合成/代謝遺伝子クラスターを検出したりして、サンプル間で機能的可能性を統計的に比較できるようにします。この遺伝子中心のアプローチは、分類群ではなくコミュニティ全体の機能的補完を重視し、同様の環境条件下では機能的補完が類似していることを示しています。^{[ 69 ]}

多くの細菌群集（自然界のもの、あるいはバイオリアクターなどの人工的なもの）では、代謝において顕著な分業（共生）が行われており、その過程で、ある生物の老廃物が他の生物の代謝物となる。^{[ 70 ]}メタン生成バイオリアクターのようなシステムでは、機能的安定性には、複数の共生種（SyntrophobacteralesとSynergistia ）が協力して生資源を完全に代謝された老廃物（メタン）に変えることが必要である。^{[ 71 ]}比較遺伝子研究やマイクロアレイまたはプロテオミクスを用いた発現実験により、研究者は種の境界を超えた代謝ネットワークを構築することができる。このような研究には、どのタンパク質のどのバージョンがどの種によってコードされているか、さらにはどの種のどの株によってコードされているかについての詳細な知識が必要である。したがって、群集ゲノム情報は、代謝物が群集によってどのように伝達され変換されるかを決定するためのもう一つの基本的なツールである（メタボロミクスおよびプロテオミクスとともに）。^{[ 72 ]}

メタゲノミクスは、研究者が微生物群集の機能的および代謝的多様性にアクセスすることを可能にするが、これらのプロセスのうちどれがアクティブであるかを示すことはできない。^{[ 69 ]}メタゲノムmRNA（メタトランスクリプトーム）の抽出と分析は、複雑な群集の調節と発現プロファイルに関する情報を提供する。環境RNAの収集における技術的な困難（例えば、mRNAの半減期が短いこと）のため、今日まで微生物群集のin situメタトランスクリプトミクス研究は比較的少ない。 ^{[ 69 ]}当初はマイクロアレイ技術に限定されていたが、メタトランスクリプトミクス研究は、全ゲノム発現を測定し、微生物群集を定量化するためにトランスクリプトミクス技術を利用しており、 ^{[ 69 ]}最初に土壌中のアンモニア酸化の分析に使用された。^{[ 73 ]}

メタゲノムシーケンスは、ウイルス群集の研究に特に有用です。ウイルスには共通の普遍的な系統発生マーカー（細菌や古細菌の16S RNA 、真核生物の18S RNAなど）がないため、環境サンプルからウイルス群集の遺伝的多様性にアクセスする唯一の方法はメタゲノミクスです。したがって、ウイルスメタゲノム（ビロームとも呼ばれる）は、ウイルスの多様性と進化についてますます多くの情報を提供するはずです。^{[ 74 ] [ 75 ] [ 76 ] [ 77 ] [ 78 ]}例えば、Giant Virus Finderと呼ばれるメタゲノムパイプラインは、塩性砂漠^{[ 79 ]}と南極の乾燥谷^{[ 80 ]}に巨大ウイルスが存在する最初の証拠を示しました。

植物が生育する土壌には微生物群集が生息しており、1グラムの土壌には約^{10⁹〜10¹⁰}個の微生物細胞が含まれており^、約1ギガベースの配列情報が含まれています。^{[ 82 ] [ 83 ]}土壌に生息する微生物群集は、科学的に知られている最も複雑なものの一つであり、経済的に重要であるにもかかわらず、まだ十分に理解されていません。^{[ 84 ]}微生物コンソーシアムは、大気中の窒素固定、栄養循環、病害抑制、鉄やその他の金属の隔離など、植物の成長に必要なさまざまな生態系サービスを実行します。^{[ 85 ]}機能メタゲノミクス戦略は、これらの微生物群集の培養に依存しない研究を通じて、植物と微生物の相互作用を調査するために使用されています。^{[ 86 ] [ 87 ]}メタゲノムアプローチは、これまで栽培されていなかった、あるいは希少な微生物群集メンバーの栄養循環や植物の成長促進における役割についての洞察を可能にすることで、作物や家畜の病気検出の改善や、微生物と植物の関係を利用して作物の健康を改善する改良された農業慣行の適応に貢献することができる。^{[ 43 ]}

バイオ燃料は、トウモロコシの茎、スイッチグラス、その他のバイオマスに含まれるセルロースをセルロース系エタノールに変換するなど、バイオマス変換から得られる燃料です。^{[ 43 ]}このプロセスは、セルロースを糖に変換し、続いて糖を発酵させてエタノールにする微生物群集（共生）に依存しています。微生物はまた、メタンや水素を含むさまざまなバイオエネルギー源も生産します。^{[ 43 ]}

バイオマスの効率的な工業規模での分解には、生産性が高くコストが低い新規酵素が必要です。[ 40 ]^{複雑な微生物}群集の分析に対するメタゲノムアプローチにより、グリコシドヒドロラーゼなどのバイオ燃料生産における工業用途のある酵素を標的としたスクリーニングが可能になります。^{[ 88 ]}さらに、これらの微生物群集がどのように機能するかについての知識は、それらを制御するのに必要であり、メタゲノミクスはそれらを理解するための重要なツールです。メタゲノムアプローチにより、バイオガス発酵槽^{[ 89 ]}やハキリアリの菌園などの昆虫草食動物^{[ 90 ]}のような収束微生物システム間の比較分析が可能になります。

微生物群集は、競争やコミュニケーションに用いられる生物活性化学物質を多種多様に生成する。^{[ 85 ]}現在使用されている医薬品の多くは、もともと微生物から発見されたものである。培養不可能な微生物の豊富な遺伝資源を探索する最近の進歩により、新しい遺伝子、酵素、天然物が発見されている。^{[ 69 ] [ 91 ]}メタゲノミクスの応用により、酵素触媒によるキラル合成の利点がますます認識されている汎用化学品、ファインケミカル、農薬、医薬品の開発が可能になった。^{[ 92 ]}

メタゲノムデータのバイオプロスペクティングでは、2 種類の解析が用いられます。発現形質に対する機能駆動型スクリーニングと、関心のある DNA 配列に対する配列駆動型スクリーニングです。^{[ 93 ]}機能駆動型解析では、目的の形質または有用な活性を発現するクローンを特定し、その後、生化学的特性評価と配列解析を行います。このアプローチは、適切なスクリーニングの入手可能性と、目的の形質が宿主細胞で発現している必要があるという要件によって制限されます。さらに、発見率が低いこと (スクリーニングしたクローン 1,000 個あたり 1 個未満) と、労力を要する性質も、このアプローチをさらに制限します。^{[ 94 ]}対照的に、配列駆動型解析では、保存された DNA 配列を使用してPCR プライマーを設計し、クローンから関心のある配列をスクリーニングします。^{[ 93 ]}クローニングベースのアプローチと比較して、配列のみのアプローチを使用すると、必要なベンチ作業の量をさらに削減できます。大規模並列シーケンスの適用により、生成されるシーケンスデータの量も大幅に増加し、ハイスループットのバイオインフォマティクス解析パイプラインが必要になります。^{[ 94 ]}配列駆動型のスクリーニング手法は、公開されている配列データベースに存在する遺伝子機能の広さと精度によって制限されます。実際には、実験では、関心のある機能、スクリーニングするサンプルの複雑さ、その他の要因に基づいて、機能ベースと配列ベースの両方のアプローチを組み合わせて使用​​します。^{[ 94 ] [ 95 ]}メタゲノミクスを創薬のためのバイオテクノロジーとして使用した成功例として、マラシジン系抗生物質が挙げられます。^{[ 96 ]}

メタゲノミクスは、環境群集の機能生態学に関する貴重な洞察を提供することができます。 ^{[ 97 ]}オーストラリアアシカの排泄物に含まれる細菌群集のメタゲノム解析は、栄養豊富なアシカの糞が沿岸生態系にとって重要な栄養源である可能性を示唆しています。これは、排泄と同時に排出される細菌が、糞中の栄養素を食物連鎖に取り込まれる生物学的に利用可能な形に分解することに長けているためです。^{[ 98 ]}

DNAシーケンスは、水域^{[ 99 ]}、空気から濾過されたデブリ、土壌サンプル、動物の糞^{[ 100 ]}に存在する種を特定したり、血液から食物を検出したりするために、より広く使用することもできます^{[ 101 ]} 。これにより、侵入種や絶滅危惧種の範囲を確立し、季節的な個体数を追跡することができます。

さらに、メタゲノミクスは、人為的汚染が環境微生物群集に及ぼす生態学的影響を評価するために利用されています。例えば、工業地帯の土壌のロングリード全メタゲノムシーケンス解析により、慢性的な重金属汚染が土壌微生物群集を根本的に再構築することが明らかになりました。全体的な生物多様性を大幅に減少させるのではなく、強い環境圧力が株レベルの適応を促進し、金属耐性のある分類群を選択し、脆弱な門を抑制することで、汚染された生態系の自然な生物修復の可能性に関する高解像度の洞察が得られます。^{[ 102 ]}

メタゲノミクスは、汚染物質が生態系に与える影響を監視し、汚染された環境を浄化するための戦略を改善することができます。微生物群集が汚染物質にどのように対処するかについての理解が深まることで、汚染された場所が汚染から回復する可能性の評価が改善され、バイオオーグメンテーションやバイオスティミュレーションの試験が成功する可能性が高まります。^{[ 103 ]}

微生物群集は人間の健康維持に重要な役割を果たしているが、その構成やそのメカニズムは依然として謎に包まれている。^{[ 104 ]}メタゲノムシーケンスは、少なくとも250人の被験者から15～18か所の身体部位の微生物群集を特徴づけるために使用されている。これは、ヒトマイクロバイオームの中核が存在するかどうかを判断すること、ヒトの健康に関連するヒトマイクロバイオームの変化を理解すること、そしてこれらの目標をサポートする新しい技術およびバイオインフォマティクスツールを開発することを主な目標とするヒトマイクロバイオームイニシアチブの一部である。^{[ 105 ]}

MetaHit（ヒト腸管のメタゲノミクス）プロジェクトの一環として行われた別の医学研究では、デンマークとスペインの健康な人、過体重の人、過敏性腸症候群の患者を含む124人が参加した。^{[ 106 ]}この研究では、胃腸内細菌の深度と系統的多様性を分類しようと試みた。Illumina GAシーケンスデータと、短いリードのアセンブリ用に特別に設計されたde BruijnグラフベースのツールであるSOAPdenovoを使用して、500 bpを超える658万個のコンティグを生成し、合計コンティグ長は10.3 Gb、N50長は2.2 kbとなった。

この研究では、バクテロイデス門とフィルミクテス門という2つの細菌門が、遠位腸内細菌を支配する既知の系統分類の90%以上を占めていることが示されました。腸内で見られる相対的な遺伝子頻度を用いて、これらの研究者は、腸管の健康にとって極めて重要な1,244のメタゲノムクラスターを特定しました。これらの範囲クラスターには、ハウスキーピング機能と腸に特異的な機能の2種類の機能があります。ハウスキーピング遺伝子クラスターはすべての細菌に必要であり、中心炭素代謝やアミノ酸合成などの主要な代謝経路において重要な役割を果たすことが多いです。腸に特異的な機能には、宿主タンパク質への接着や、グロボシリーズ糖脂質からの糖の収穫などがあります。過敏性腸症候群の患者は、過敏性腸症候群でない人に比べて遺伝子が25%少なく、細菌の多様性も低いことが示されており、患者の腸内バイオームの多様性の変化がこの疾患と関連している可能性があることが示唆されています。^{[ 106 ]}

これらの研究は、潜在的に価値のある医療応用をいくつか明らかにしているが、リードの 31～48.8% だけが 194 の公開ヒト腸内細菌ゲノムに、7.6～21.2% だけが GenBank で入手可能な細菌ゲノムにアラインメントできたため、新しい細菌ゲノムを捕捉するには、まだはるかに多くの研究が必要であることを示している。^{[ 107 ]}

ヒトマイクロバイオームプロジェクト（HMP）では、ハイスループットDNAシーケンスを用いて腸内微生物群集が解析されました。HMPでは、個々の微生物種とは異なり、多くの代謝プロセスが様々な頻度で全ての身体部位に存在することが示されました。ヒトマイクロバイオームプロジェクトの一環として、102人の被験者の7つの主要な身体部位から採取された649のメタゲノムの微生物群集が研究されました。メタゲノム解析により、マイクロバイオーム内の168の機能モジュールと196の代謝経路におけるニッチ特異的な存在量の変動が明らかになりました。これには、腸におけるグリコサミノグリカン分解、および後膣円蓋における宿主表現型（膣pH）に関連したリン酸とアミノ酸の輸送が含まれます。HMPは、診断とエビデンスに基づいた医療におけるメタゲノミクスの有用性を明らかにしました。したがって、メタゲノミクスは、個別化医療の分野における多くの喫緊の課題に取り組むための強力なツールです。^{[ 108 ]}

動物では、メタゲノミクスを使用して腸内微生物叢を解析し、抗生物質耐性菌を検出することができます。^{[ 109 ]}これは、野生動物から家畜や人間への病気の蔓延を監視する上で重要な意味を持ちます。

メタゲノムシーケンスは、下水中の感染症の原因となる微生物を検出するために使用され、ポリオなどの希少な微生物の検出やアウトブレイクの予測を可能にします。この技術は、COVID-19パンデミックの初期にBiobot Analyticsによって普及しました。^{[ 110 ]}

感染性疾患と非感染性疾患を区別し、感染の根本的な病因を特定することは困難な場合があります。たとえば、最先端の臨床検査法を用いた広範な検査にもかかわらず、脳炎の症例の半数以上が未診断のままです。臨床メタゲノムシーケンスは、患者のサンプルで見つかった遺伝物質を、既知のすべての顕微鏡的ヒト病原体および数千のその他の細菌、ウイルス、真菌、寄生虫のデータベース、および関連する臨床表現型を持つ抗菌薬耐性遺伝子配列のデータベースと比較することにより、感染を診断するための感度が高く迅速な方法として有望です。^{[ 111 ] [ 112 ] [ 113 ]}

メタゲノミクスは、蚊やダニなどの吸血性節足動物によって拡散されるアルボウイルスと呼ばれるウイルスの多様性と生態を特徴づけるのに役立ちます。また、公衆衛生当局や組織が野生の節足動物集団で流行しているアルボウイルスを監視するためのツールとしても使用できます。^{[ 112 ] [ 114 ]}

メタゲノムによる食事摂取量の推定（MEDI）は、ヒトの糞便メタゲノム中の食品由来DNAを検出することにより、個人の食事プロファイルを再構築することを可能にする。^{[ 115 ]} MEDIは、食物摂取頻度調査票との一致を示し、乳幼児の食事の変化を追跡し、食事記録のない大規模コホートにおける食事と健康の関連性を特定した。