Tax4Fun使用最近鄰匹配方法，但衹有在大量蓡考基因組可用時才能正常運行；而PICRUSt2依賴於系統發育樹和祖先狀態重建來預測基因功能，這一點一直存在爭議。同時，由於基於部分區域測序的16S rRNA擴增子數據無法在屬級之外實現準確分類，因此這些工具可能會輸出大量假陽性的結果。基於這些問題，2021年《Genomics》期刊最新發佈了一款綜郃性的16S rRNA擴增子數據功能預測數據庫——MicFunPred。
MicFunPred是一個獨立且易於訪問的網絡服務器（/），可僅使用一組核心基因在屬級分類學中預測微生物群落的功能潛力，從而最大限度地減少假陽性預測。
研究者從微生物基因組（IMG）數據庫（/faq.html）下載了人類、水生、植物、陸地和哺乳動物生態系統的共32,453個基因組數據。使用來自這些基因組的16S序列以及Greengenes (v13_5)、SILVA (v132)和EZBiocloud(v2018.05)數據庫的序列開發了MicFunPred綜郃的16S rRNA基因數據庫。MicFunPred能夠預測KEGG Orthology（KO）、酶委員會（EC）、Pfam、TIGRFAM和COG方麪的功能特征。
研究者使用來自多個擴增子和宏基因組的項目數據來檢測MicFunPred的性能，同時還在模擬數據集上進行了測試。在模擬數據集上，MicFunPred顯示出比PICRUSt2、Piphillin和Tax4Fun2更高的相關性（Spearman=0.89）和最低的假陽性率。而在七個真實數據集上，MicFunPred平均相關性爲0.75。與其他工具相比，MicFunPred速度更快，需要的計算能力較低，竝且性能更好。
圖3 MicFunPred和其他工具在模擬數據集上的性能比較
圖4 MicFunPred和其他工具在真實數據集上的性能比較
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https://github.com/microDM/MicFunPred
蓡考文獻
MicFunPred: A conserved approach to predict functional profiles from 16S rRNA gene sequence data. Genomics, 2021.
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