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[宏基因组] 微生物群落多组学研究总览对比

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发表于 2019.12.14 09:33:33 | 显示全部楼层 |阅读模式
上期文章中,我们整理汇总了最新的微生物群落多组学文章,欢迎点击蓝字回顾!本期文章将为大家梳理各组学的分析流程和组学间的优劣对比。

微生物群落内部、微生物与非生物环境、微生物与宿主(人、动物、植物)之间存在着复杂重要的关联,这种复杂的互作关系已经成为新的研究热点。沿着中心法则,使用多种组学技术整合分析是破译微生物复杂作用的有效方法。

在进行组学关联分析之前,我们先汇总对比各组学的基本特征,方便大家根据自己的实验选择合适的组学组合策略。后续我们将分享组合策略、关联方法等内容。

微生物群落研究各组学分析基本流程

微生物群落研究主要方法主要有分离培养;扩增子、宏基因组、宏转录组、宏代谢组、宏蛋白组、宏表观组等研究方法(图1)。



图1 微生物群落组学研究总览

扩增子分析流程如图2,准备好样本后,提取总DNA,然后使用引物进行目标片段扩增(PCR),使用扩增产物,即扩增子,进行建库测序。进行测序reads质控后,将一对双端reads拼接为1条tag。将所有样本的tag序列进行聚类(默认按97%相似度),把序列分成不同的cluster,1个cluster即为1个OTU,并挑选其中最长的序列作为该OTU的代表序列。

OTU在各样本中包含的tag数即为OTU在各样本的绝对丰度。基于OTU代表序列比对数据库获得每个OTU的物种注释信息,最终计算获得各分类水平的物种丰度。基于物种、OTU丰度表,即可开展多样性、物种、功能预测等数据挖掘。




图2 扩增子分析基本流程

与16S不同,宏基因组是使用群落所有DNA直接进行建库测序,没有目标片段扩增的过程。此外,宏基因组在获得测序reads后先组装获得长片段(contig),然后进行基因预测和物种注释,基于基因丰度表和物种丰度表进行数据挖掘。


宏转录组是使用群落所有RNA进行反转录建库测序,后续基本分析流程与宏基因组相似。宏蛋白组是提取群落总蛋白进行质谱检测,然后基于谱图比对蛋白图库进行定性定量分析。宏代谢组则是提取群落总代谢物进行质谱检测。宏表观组,以DNA甲基化为例,有研究基于三代基因组测序后,通过测序信号值判断 DNA甲基化位点,开展甲基化差异分析等。


组学对比总结

熟悉了解各组学的基本特色,有利于我们选择适合自己课题的组学组合策略,选择对应的多组学关联分析方法。


我们将各组学特征对比如下(图3、图4)。总体来说,16S和宏基因组是针对DNA进行分析,探讨群落内的物种组成和潜在功能特征,分析的实验难度较低,比较容易实现,可作为基础探索,在微生物群落研究中,应用最为广泛。


16S成本低、分析简单,可用于大批量样本探索对比。宏基因组可进行功能的精细深入挖掘。



图3 扩增子与宏基因组对比

宏转录、蛋白是基于在功能活性层面进行分析,更关注微生物群落的活性状态,可用于环境应激、药物处理等群落响应过程的时时研究。


代谢物是最接近表型的组学。宏代谢可作为表型数据进行微生物群落的功能验证,微生物群落的特殊代谢产物还可作为疾病、药物治疗、环境治理等的分子标记。此外,微生物群落丰富的次级代谢产物基因簇也是开发生物活性物质的重要来源。


宏表观组相对复杂,可在有较好的生物信息学分析基础后开展,方便结合其他组学成果,探讨群落的表观调控机制的研究。



图4  其他组学对比

针对今天讨论的各组学特征,后续我们将对这些组学的组合应用进行分析讨论,包含多组学的关联分析方法、案例数据挖掘过程的呈现等,感兴趣的老师可以关注我们公众号后续发布的推送文章。


      Tips      
基迪奥有丰富的多组学分析经验,而且已对我们的宏基因组测序分析进行了重要升级,可以更好地帮助科研小伙伴们开展宏基因组数据多角度深入的数据挖掘,还有新颖优质的图形更专业呈现分析成果。有兴趣的小伙伴可联系当地销售咨询。


本文作者:基迪奥-小鱼儿

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迅猛龙

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迅猛龙

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