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两篇论文:在肠道微生物群中监测菌种

格莱斯顿数据科学与生物技术研究所(Gladstone Institute of Data Science and Biotechnology)主任Katie Pollard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的重要性,而不仅仅是物种,以改善微生物组的研究。

这两项研究的主要作者Pollard说:“我认为研究人员由于只关注微生物的种类而错过了很多信息。”“当我们采取更细粒度的方法,观察细菌菌株时,我预计我们将开始发现微生物群和疾病之间的因果联系。”

在一项发表在《自然生物技术》杂志上的研究中,Gladstone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Stephen Nayfach博士合作,进行了“用GT-Pro快速准确地对人类肠道微生物进行元基因分型”。

该团队开发了一种新的计算方法来分析存在于微生物组样本中的细菌菌株,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。

“宏基因组学中的单核苷酸多态性(SNPs)被用来量化种群结构,追踪菌株,并确定微生物表型的遗传决定因素,”研究人员写道。“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覆盖来区分SNP和测序错误。为了解决这些问题,我们开发了原核生物基因型(GT-Pro),一套从基因组对SNPs进行分类的方法,并使用独特的k-mers快速从宏基因组对这些SNPs进行基因型分型。

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

研究人员写道:“在这里,我们对单个个体在健康、疾病、抗生素治疗和康复期间的肠道微生物群进行了高时间和基因分辨率的表征。”“我们使用深度的、链读宏基因组测序来跟踪36个物种中数千个单核苷酸变异的纵向轨迹,这让我们可以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的本杰明·古德博士和迈克尔·斯奈德博士的实验室合作,在5个月的时间里,在19个不同的时间点追踪一个人的微生物群中的细菌菌株。他们观察到,一种细菌的丰度在两个时间点之间保持不变,但该物种内的菌株发生了戏剧性的变化。

需要高性能的计算能力和云存储来识别微生物组样本的遗传差异。研究人员试图确定最小数量的序列信息,以确定它包含什么菌株。

他们分析了人类肠道中常见的约900种细菌的10万多个公开可用的基因组。他们在细菌基因组中发现了1.04亿个DNA短链,这些短链在不同的细菌菌株之间变化最为频繁。该团队使用GT-Pro来搜索微生物组序列数据,以精确匹配作为细菌菌株标识符的关键字符串。

纳法赫说:“随着肠道微生物群和其他环境中新近测序的基因组的激增,我们现在可以为数千种细菌创建详细的基因图谱。”“我们的方法利用这些先前的信息,快速、全面地识别微生物组样本中的遗传变异,而无需进行耗时的序列比对。”

波拉德说:“我们的新算法为每个人在个人电脑上实现这种水平的分辨率打开了大门。”

Pollard和她的同事还分析了细菌的菌株,而不仅仅是物种,是如何随着抗生素的时间而变化的。

斯坦福大学应用物理学助理教授古德说:“我们的假设是,很多微生物在使用抗生素后会变得不那么丰富,然后恢复,但最后的微生物组或多或少会与开始时的微生物组相似。”

虽然GT-Pro算法还不能在这项研究中使用,但波拉德说,它将使未来类似的研究更容易进行,也更便宜。

“还有很多工作要做,以了解不同微生物群的功能后果,”波拉德说。“但直到现在,我们还没有正确的测量工具来问这些问题——现在我们有了。”


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