监测肠道微生物组中的物种菌株

由格拉德斯通数据科学与生物技术研究所所长凯蒂·波拉德博士领导的一组研究人员发表了两项新研究，证明了监测细菌菌株(而不仅仅是物种)对于改善微生物组研究的重要性。

“我认为研究人员只关注微生物种类而错过了很多信息，”这两项研究的主要作者波拉德说。“当我们采取更细粒度的方法并观察细菌菌株时，我预测我们将开始发现微生物组与疾病之间的因果关系。”

在《自然生物技术》杂志上发表的一项研究中，“使用GT-Pro快速准确地对人类肠道微生物组进行宏基因分型”，格拉德斯通研究所的研究人员与美国能源部联合基因组研究所的研究科学家StephenNayfach博士合作。

该团队开发了一种新的计算方法来分析微生物组样本中存在的细菌菌株，并相信这种新方法将使研究人员能够对微生物组进行更精确的分析。

研究人员写道：“宏基因组学中的单核苷酸多态性(SNP)用于量化种群结构、追踪菌株并识别微生物表型的遗传决定因素。”“然而，现有的基于比对的宏基因组SNP检测方法需要高性能计算和足够的读取覆盖率来区分SNP和测序错误。为了解决这些问题，我们开发了原核生物GenoTyper(GT-Pro)，这是一套对基因组中的SNP进行分类的方法，并使用独特的k-mers对宏基因组中的这些SNP进行快速基因分型。

第二项研究发表在《基因组研究》杂志上，题为“纵向连锁读测序揭示了抗生素治疗期间人类肠道微生物组的生态和进化反应”。”

研究人员写道：“在这里，我们以高时间和遗传分辨率描述了单个个体在健康、疾病、抗生素治疗和恢复时期的肠道微生物群。”“我们使用深度链接读取宏基因组测序来追踪36个物种内数千个单核苷酸变异的纵向轨迹，这使我们能够将这些遗传动态与物种水平的生态波动进行对比。”

研究人员与斯坦福大学本杰明·古德(BenjaminGood)博士和迈克尔·斯奈德(MichaelSnyder)博士的实验室合作，追踪了5个月内19个不同时间点人体微生物组中存在的细菌菌株。他们观察到一种细菌的丰度在不同时间点之间保持恒定，但该物种内的菌株发生了巨大变化。

需要高性能计算能力和云存储来识别微生物组样本中的遗传差异。研究人员试图确定确定其包含的菌株的最小序列信息量。

他们分析了来自人类肠道中常见的约900种细菌的100,000多个公开基因组。他们在细菌基因组中发现了1.04亿条短链DNA，这些短链在细菌菌株之间变化最为频繁。该团队使用GT-Pro，它搜索微生物组序列数据，以查找与充当细菌菌株标识符的关键字符串的精确匹配。

“随着肠道微生物组和其他环境中新测序的基因组的激增，我们现在可以为数千种细菌物种创建详细的遗传图谱，”Nayfach说。“我们的方法利用这些先验信息来快速、全面地识别微生物组样本中的遗传变异，而无需执行耗时的序列比对。”

“我们的新算法为每个人都能够在个人计算机上实现这种级别的分辨率打开了大门，”波拉德说。

波拉德和她的同事还分析了细菌菌株(而不仅仅是物种)如何随着抗生素的使用而发生变化。

斯坦福大学应用物理学助理教授古德说：“我们的假设是，使用抗生素后，许多微生物的数量会减少，然后恢复，但最终的微生物组或多或少与开始时的微生物组相似。”

尽管GT-Pro算法尚未可用于本研究，但Pollard表示，它将使未来类似的研究变得更容易、更便宜。

“要了解微生物组差异的功能后果，还有很多工作要做，”波拉德说。“但到目前为止，我们还没有合适的测量工具来提出这些问题，而现在我们有了。”

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