16S rRNS marķiergēna sekvencēšana ir viena no plašāk izmantotākajām un lētākajām mikrobioma taksonomiskā profila rekonstruēšanas metodēm. Taču, īso sekvencēšanas nolasījumu dēļ, visi gēna mainīgie reģioni nevar tikt nolasīti vienlaicīgi, bet tos nolasot atsevišķi zūd katra atsevišķā reģiona sasaiste ar pārējiem molekulas reģioniem kā arī par katru var tikt iegūts atšķirīgs datu apjoms, kas ierobežo kopējo mikrobioma kopas profilēšanas izšķirtspēju. Šajā darbā tiek aplūkota varbūtiskās rekonstrukcijas algoritma pieeja, kura izmanto vairāku 16S rRNS gēna reģionu noleases datus un maksimālās iespējamības varbūtisko algoritmu mikrobioma taksonomiskā profila rekonstrukcijai. Izmantojot Short MUltiple Reads Framework (SMURF) python implementācijas “Q2-SIDLE” 16S rRNS gēna reģionu rekonstrukcijas algoritmu un Latvijas Biomedicīnas pētījumu un studiju centrā pieejamās Atlantijas lašu (Salmo salar) zarnu mikrobioma paraugu 16S rRNS gēna sešu variablo reģionu gēnu sekvences nolasījumus, tika veikta mikrobioma rekonstrukcija un noteikta tajā esošo mikroorganismu taksonomiskā piederība un sadalījums. Iegūtie rezultāti tika salīdzināti ar 16S rRNS divu variablo reģionu mikrobioma rekonstrukcijas rezultātiem, kas iegūts no tiem pašiem mikrobioma datiem. Iegūtie rezultāti apstiprināja hipotēzi, ka vairāku mainīgo reģionu apvienošana samazina efektu, kad atsevišķi reģioni viena mikroorganisma ietvaros tiek nolasīti dažādā daudzumā un ļauj noteikt precīzāku mikroorganismu taksonomisko piederību gan ģints, gan sugas līmenī.