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测序和超越:整合分子微生物群落分析的“组学”

要点

  • DNA测序技术的进步使得文化无关分析微生物群落成员和函数——宏基因组领域。这些方法迅速扩大我们的知识human-associated和环境微生物。

  • 典型的宏基因组研究群落组成在物种水平或以上,但新方法出现,促进strain-level剖析。这些方法使研究人员探索单核苷酸多态性的作用,基因缺失和水平基因转移在微生物生态系统。

  • DNA sequencing-based微生物群落的调查产生静态视图的社区功能的潜力。选择,纵向研究设计和高通量实验分析捕获的时间动态微生物群落结构和活动。

  • 各种multi-omic方法适应研究微生物群落的功能活动,包括转录组、蛋白质组学和代谢组学,每一种都有它的长处和弱点。

  • 测量微生物群落功能活动时更强大的集成与传统宏基因组测序,因为这个亮点,和non-expressed基因和通路。

  • Multi-omic测量来自不同的研究和分析可以组合构建支持新的生物假说。这些方法已经被开发的生物模型的上下文中,非常适合应用于微生物群落。

  • 存在各种各样的统计和计算方法,将高维数据集multi-omic在寻找描述性和微生物群落功能的预测模型,以及人类疾病生物标志物。

文摘

高通量DNA测序证明无价的调查不同环境和host-associated微生物群落。在这次审查中,我们讨论了微生物群落分析的新兴策略补充和扩大传统的宏基因组分析。这些包括小说DNA测序策略识别strain-level微生物变异和社区时间动态;测量多个“使”数据类型,更好地捕捉社会功能活动,如转录组、蛋白质组学和代谢组学;并结合多种形式的数据使一个集成框架。我们强调“multi-omics”的研究方法导致微生物群落结构和功能的改善机械的模型。

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图1:优化实验设计。
图2:分析strain-level微生物群落的变化。
图3:相关metatranscriptome和metagenome在人类肠道。
图4:整合multi-omic数据更深层次的生物的见解。

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下载参考

确认

这项工作的部分资金由美国国立卫生研究院的资助R01HG005969和U54DK102557 (h和r·j·泽维尔);美国国家科学基金会资助dbi - 1053486 (h);美国陆军研究办公室授予w911nf - 11 - 1 - 0473 (h);和达能科研补助金plf - 5972 gd (w·s·加勒特)。

作者信息

作者和联系

作者

相应的作者

对应到柯蒂斯Huttenhower

道德声明

相互竞争的利益

作者声明没有竞争的经济利益。

幻灯片

术语表

宏基因组

应用高通量DNA测序分析微生物的基因组组成社区文化无关的方式。

微生物组

社区组成、生物分子曲目和微生物存在于特定的生态环境。

Multi-omic

实验方法,结合两个或两个以上不同的高通量分子生物学(组学)化验,如基因组学、转录组、蛋白质组学和代谢组学。结果数据通常是分析和综合方法相结合。

低误差扩增子测序

(LEA-seq)。扩增子测序策略旨在区分罕见的生物变异和测序错误,从而导致更准确的剖析low-abundance分类单元的一个社区。

读取

短的DNA或RNA序列是从一个高通量测序实验。读取常常被描述为“配对”,这表明两个序列来自相同的两端分子DNA或RNA片段。

单核苷酸多态性

(单核苷酸多态性)。位置出现在不止一个的参考基因组核苷酸状态(a、C、G和T)人口的成员之一。

重叠群

重叠的DNA或RNA的组合读取从高通量测序实验。叠连群捕获更大,连续的部分基因组(或成绩单)比由个人阅读材料。

水平基因转移

(HGT)。过程中遗传物质从一个细胞转移到另一个细胞的基因组的方法除了正常的繁殖(即垂直传播子细胞从母细胞)。高度也称为横向基因转移(LGT)。

孢子形成

应激反应机制(主要是革兰氏阳性)所使用的细菌生存的养分耗竭期。

微生物群

微生物的集合(所有类型:细菌、古细菌、病毒和真核生物)存在于一个特定的环境。

通量平衡分析

计算方法代表有机体或社区的稳态代谢网络和评估的能力产生一组目标代谢产物从一组输入代谢物。

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Franzosa E。许,T。,Sirota-Madi, A.et al。测序和超越:整合分子微生物群落分析的“组学”。Nat Microbiol牧师13,360 - 372 (2015)。https://doi.org/10.1038/nrmicro3451

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