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[宏基因组] 选好思路和方法,给自己一篇多组学高分文章

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    发表于 2020.1.10 10:07:36 | 显示全部楼层 |阅读模式
    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)之间存在着重要的关联,这种复杂的互作关系已经成为新的研究热点。

    随着提取、测序、质谱方法、仪器设备等的发展,统计分析算法、模型也在不断改进,人们对微生物逐渐重视起来,微生物群落的深入研究已经成为后续发展的必然趋势。沿着中心法则,使用多种组学技术整合分析是深入探究微生物复杂作用的有效方法。

    本期我们将对比不同组学的组合特色,并分享开展多组学关联分析的思路。后续我们将结合经典案例解读关联分析的具体应用。

    1.微生物群落研究组学组合策略

    微生物群落研究主要围绕物种、功能、表型3个方面进行。我们依据不同的研究方向,可进行不同组学的组合。

    图1 微生物群落多组学组合策略

    A类:探究不同土壤类型微生物功能特征、不同盐度沉积物N循环微生物功能特征、抗生素处理后微生物功能变化、微生物与宿主功能关联等,即进行物种与功能的分析,属于图1的A集合。

    1)采用16S+宏基因组,通常可以先通过16S进行大样本初探,然后挑选有意思的样本开展宏基因组研究,例如物种特征的验证,功能的拓展等。
    2)采用宏基因+宏转录/宏蛋白,可先从群落潜在功能分析特征/差异,然后从表达/功能活性上验证。
    3)采用16S+宿主转录/蛋白,可用于分析物种组成和宿主表达/功能活性的关联机制。

    B类:探究微生物与发酵品质、海洋微生物与特殊生物活性物质、药物作用后肠道微生物与新陈代谢等的关联,即进行物种与表型的分析,属于图1的B集合。采用16S+代谢的多组学分析,探究物种组成和代谢表型的关联。

    C类:比如药物处理后群落功能和代谢的变化、不同饲养条件下瘤胃中物种功能与代谢产物的变化等,属于C集合。采用16S+宏基因+代谢、宏基因/宏转录/宏蛋白+代谢、宏基因+宿主转录等多组学分析,探究物种组成、群落功能、表型的关联特征。

    2. 多组学研究思路

    如图2,微生物群落多组学文章一般先从分组间差异(表型差异)开始讨论,比如样本采集的时空差异;样本疾病、健康状态差异;样本处理操作的有无等。基于我们可观察的或者人为设计的分组差异,旨在探讨引起分组差异的微生物作用机制,或者微生物对分组差异(处理)的响应。

    图2 微生物群落多组学文章研究思路

    接下来,先从单一组学,进行每个组学的差异分析,比如统计组间差异的物种、组间差异的基因等。最后再进行两组学的关联分析,包含2种类型。


    2.1 验证补充型

    两组学关联分析可同时获得物种信息,比如16S和宏基因组;也可同时获得功能信息,比如宏基因组和宏转录组。如果物种信息中,16S与宏基因组测序的结果相近,即两组学可互相验证(图3);如果功能信息中,有宏基因组和宏转录组同时检测到的基因(交集),也有仅在各组学中检测到的基因(补集),两组学也可互相补充(图4)。

    图3 北冰洋水体16S与宏蛋白的物种丰度对比

    图4 蜜蜂肠道微生物基因
    (灰色,只在宏基因组中发现;蓝色,只在宏转录组中发现;绿色,同时在宏基因组和宏转录组发现)

    2.2 关联预测型


    探究物种和表型之间;物种和宿主的功能/表型之间,比如16S、代谢、宿主转录,由于互作关系未知,因此需要借助统计分析模型来预测物种和功能/表型的关联,从而推测出整体的作用机制(图5)。

    图5 肺癌的微生物发生机制(16S+宿主转录组)

    3. 多组学分析方法

    3.1 验证补充型


    可基于检测物种/功能的有无进行对比;或者进行物种丰度的高低对比,如图4中的散点图、堆叠图。也可进行两组学相关系数计算,评估相关性范围,判断两组学的一致性。

    3.2 关联预测型

    用于关联分析的原始数据,即各个样本中两个组学的检测结果。以物种与代谢物关联分析为例,可以用所有的物种和代谢物,或者挑选显著差异的/高丰度的物种和代谢物进行分析,样本需要一一对应。推荐3种关联模型(表1)。

    1)O2PLS模型,可预测获得关联的物种与代谢物的集合,一般可作为初步筛选。
    2)相关系数模型,计算pearson或spearman相关系数,可以获得每个物种与每个代谢物的关联程度(一对一),借助热图和网络图展现。
    3)CCA/RDA 模型结合envfit检验。可预测目标物种对代谢物整体分布的影响程度和显著性,借助散点图展现。每种模型的基本原理,大家可以在omicshare在课堂搜索多组学系列课程进一步学习了解。

    表1 关联预测模型对比

      Tips  

    基迪奥有丰富的多组学分析经验,而且已对宏基因组测序分析进行了重要升级,有新颖优质的图形,还有高级复杂分析binning,可以更好地帮助科研小伙伴们开展宏基因组数据深入的数据挖掘。有兴趣的小伙伴可联系当地销售咨询。

    拓展阅读

    《微生物群落多组学研究总览对比》
    《微生物多组学研究前沿高分文章大汇总!》



    本文作者:基迪奥-小鱼儿

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