メタゲノミクス
異なる手法としては補間マルコフモデルを使用した方法があり、PhymmBLなどで実装されている。MetaPhlAnおよびAMPHORA(英語版)では、より高速に生物の相対存在量を推定するための、マーカー遺伝子をベースとした手法が実装されている。mOTUやMetaPhylerなどのツールでは、ユニバーサルなマーカー遺伝子を使用して原核生物種のプロファイルを作成する。mOTUs profilerを使用すると、参照ゲノムなしで系統をプロファイリングでき、微生物群集の多様性の推定ができる。SLIMMなどの手法では、個々のリファレンスゲノムにおけるリードカバレッジの分布を調べることで、偽陽性を最小限に抑えて信頼性のある相対存在量を計算する。一方、組成に基づく系統推定の手法では、オリゴヌクレオチドの頻度やコドン使用頻度のバイアスなどの情報を利用する。配列の由来系統が推定できることで、はじめて菌叢の系統的多様性が比較分析できるようになる。
ショットガンシーケンスを解析することで、菌叢内でどのような系統群の生物が存在し、どのような代謝プロセスが行われているのか、等について明らかにすることができる。原理的には、環境サンプル中に含まれているそれぞれの微生物系統の細胞量の違いによって回収されるDNA量も変わってくるため、その環境サンプル内で最も多く存在する生物種(優占種)は大量にシーケンスされ、配列情報も多く得ることができる。そのため優占種については完全長のゲノム配列を得ることも可能である。一方で、存在量の少ない生物種(そのサンプルにおける希少種)では解析に十分な量の配列情報が得られない可能性があり、そのような希少生物種のゲノムを完全に決定するためにはより高いカバレッジが必要になり、合わせて非常に多くのサンプルが必要となる。このことは反面、ショットガンシーケンスは原理的には完全ランダムにDNA断片のシーケンスを行うため、従来の培養ベースの手法では見過ごされていた未培養微生物系統であっても、大なり小なりゲノム情報を得ることができる、ということでもある。
複雑な微生物群集が持つ生理学的な機能やその生息環境との関連を調べる上で、さまざまな異なるメタゲノムデータと比較的に解析することは有用である。メタゲノムデータ間の比較は、配列構成(例えばGC含有量やゲノムサイズの比較)、分類学的多様性(どのような系統の細菌がどのような割合でいるのか)、そして遺伝子機能(どのような機能遺伝子がどのような割合で存在するのか)、といったレベルで行うことができる。群集構造や系統的多様性の比較では、例えば16S rRNAやその他の系統マーカー遺伝子に基づいて行ったり、または多様性の低いコミュニティの場合であればゲノム再構築を経て行うことができる。メタゲノムデータ間の遺伝子機能の比較解析では、例えばCOGやKEGGといった機能遺伝子のリファレンスデータベースを対象に配列類似性検索にかけ、カテゴリ別に相対存在量を集計して統計的に検証することで、データセット間の違いを評価することができる。系統分類類的な解析とは異なり、このような遺伝子ベースの解析では、コミュニティ全体の遺伝子機能の特徴が明らかになる。そして一般には、たとえ別の環境であっても類似した環境条件下であれば、同じような遺伝子機能が分布していることが多い(例えば外洋の海洋表層で取られたサンプルであれば、太平洋でも大西洋でも概ね同じような遺伝子機能の分布を示す)。同時にこのことは、メタゲノムサンプルに付随している環境条件に関するメタデータは、コミュニティの構造と機能に対する生息地の影響を研究する上で、非常に重要である。