Микробиом Метагенамика

Обзор

Метагеномика изучает ДНК, извлеченную непосредственно из сообществ с бактериями археи и грибами. Ампликон исследует профиль выбранных маркеров генов, в то время как метагеномика дробового ружья последовательности всей смеси. Полученные данные могут оценить таксономический состав, метаболический потенциал и вариации среди микробных штаммов без необходимости культивирования каждого организма.

Технические основы

Метагеномные считывания из дробовика происходят от геномусов, имеющих очень неравное количество и могут включать повторяющиеся элементы. Алгоритмы сборки соединяют считывания через перекрывающиеся или де-бруйнские графики, но вариация напряжения может фрагментировать ассемблеры и разрушать связанные последовательности. Binning использует состав, изобилие образцов и связь информации с группами контигов в черновых геномах. Полнота и загрязнение оцениваются по ожидаемым маркерным генам, но эти показатели зависят от предположений о происхождении. Функциональная аннотация сравнивает предсказанные белки с курируемыми семействами и путями; многие гены остаются гипотетическими, горизонтальный перенос затрудняют присвоение функции одному организму.

Как это работает

Секвенирование считывания контролируется качеством, проверяет на наличие загрязнения хозяина и либо отображается для ссылки геномов или собирается в более длинные контиги. Гены прогнозируются и аннотированы, контиги могут быть сгруппированными в геномах метагеноматов скоплениями генов; избыток оценивается по образцам. Статистические модели затем соотносят особенности сообщества с условиями окружающей среды или клиническими фенотипами.

Методы измерения и исследования

Дизайн исследования начинается до секвенирования. Репликация проб, заготовок и положительных элементов управления при рандомизированной экстракции выявляют загрязнение или структуру партии. Количественные всплеск-ин, проточная цитометрия или ПЦР могут дополнять относительной изобилием с приблизительно абсолютного нагрузкой. Таксономические профилиры, основанные на маркерных генах или k-меры отличаются референтной зависимостью и разрешением. Методы дифференциального изобилия должны учитывать композиционные данные, избыточные нули и множественное тестирование. Метатранскриптомика, метапротеодинамика и метаболизм обеспечивают доказательства активности в то время как исследование стабильных изотопов может экспериментальным образом соединить путь с клеткой.

Ключевые идеи

• Относительное изобилие может меняться даже тогда, когда абсолютного числа таксона остается постоянным.
• Обнаруженный ген указывает на потенциальную функцию, а не обязательно экспрессию или биохимические активности.
• Химия экстракции, хранение данных и глубина секвенирования формируют наблюдаемое сообщество.

Современные исследовательские границы

Граница реконструирует геномы, плазмиды и пространственные взаимодействия между продольными когортами. Длинные считывания улучшают сборку и связь между мобильными элементами, но следует учитывать более высокие требования к ошибкам или вводу ДНК. Модели машинного обучения предсказывают фенотип по данным сообщества, хотя географическое и техническое смешивание может ограничить передачу. Терапевтические манипуляции с микробиомами требуют определенных механизмов, контроля производства и наблюдения за передаваемыми генными резистентностями или вируленсией. Экологические модели теперь изучают сопротивление колонизации, конкуренцию за ресурсы и устойчивость после беспорядков. Основная проблема заключается в переходе от описательной ассоциации к воспроизводимым причинным эффектам, которые остаются действительными для хостов и сред.

Почему это важно

Метагеномика раскрывает некультивируемое биоразнообразие и поддерживает исследования здоровья человека, сельского хозяйства . океаны Он может идентифицировать гены резистентности, реконструировать пути и направлять целевые культивирования или функциональные эксперимент.

Пределы и открытыые вопросы

Загрязнение, неполные базы данных и композиционная статистика могут привести к вводящими людей во заблуждение ассоциациям. Связанные с хоз-домом данные микробиоты вызывают проблемы конфиденциальности, а причинные претензии обычно требуют продольных или механические доказательства вмешательства за пределами перекрестного исследования последовательности.