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NBT-新年4篇35分文章聚焦宏基因组研究

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发表于 2019-2-13 01:23 |显示全部帖子
NBT-新年4篇35分文章聚焦宏基因组研究
& [. _9 F/ {, X. m# f来源:宏基因组 2019-02-12 12:16
& Z$ B' V' D& J5 c' p8 H7 }4 i) r6 D3 a; ^1 x) x8 H7 A
Nature Biotechnology (NBT,自然生物技术,IF 35.7)在2019年2月刊(https://www.nature.com/nbt/volumes/37/issues/2
+ f4 V( i! W/ ^, ^, v2 @)共发表了8篇研究(Research)论文(包括3篇Letters,3篇Articles,2篇Resources),其中4篇文章发表了宏基因组学研究进展(2篇Articles+2篇Resources)。其中关于超高速细菌基因组检索的技术作为本期的封面文章。" Y2 R/ |+ M  l$ \6 b3 _6 o; J- y
下面我们对这四篇文章进行简介:
$ G5 Z4 x0 ?$ t, w0 h7 z- P1. 超高速细菌基因组检索技术) W& a; ~, ?5 ^, U5 D' I
Ultrafast search of all deposited bacterial and viral genomic data% ?& s, c4 N+ i: A( @/ D
来自牛津大学威康人类遗传学信托中心(Wellcome Trust Centre for Human Genetics, University of Oxford)的Zamin Iqbal教授团队在宏基因组数据超高速搜索算法中取得突破进展,可实现全球细菌、病毒基因组的整合、更新和高速索引,新的数据索引方法存储空间较传统方法降低了4个数量级。该研究作为自然生物技术本期封面论文,推荐给读者。% y. Z* O9 d# v: U, n0 P+ g% d
摘要
% C* b6 e* F$ `7 U+ M$ Q9 `& t+ U在全球的生物数据中心,存储的未经处理的细菌和病毒基因组序列数据呈指数级增长。拥有对这些数据进行序列搜索的能力将有助于基础研究和应用研究,如实时基因组流行病学和监测。然而,目前的技术手段仍无法实现。为了解决这一问题,我们将微生物种群基因组学的知识与网络搜索的计算方法相结合,生成一个可搜索的数据结构,即位片基因组签名索引(BItsliced Genomic Signature Index, BIGSI)。我们对来自全球数据库的447,833个细菌和病毒全基因组序列数据集的进行了索引,使用的存储空间比以前的方法减少四个数量级。我们应用BIGSI搜索功能快速寻找耐药基因MCR-1、MCR-2和 MCR-3,确定2827个质粒的宿主范围,并在存档数据集中量化抗生素耐药性。我们的索引可以随着新的(包括未处理或组装的)序列数据集的存储而递增,并且可以扩展至数百万个数据集的级别。' Y% r9 w. u* K- B" `8 N2 A
2. 宏基因组中设计全面可扩展探针捕获序列多样性
. g. ]' `7 ?6 JCapturing sequence diversity in metagenomes with comprehensive and scalable probe design
# X: n, B3 G8 y. H来自哈佛和麻省理工联合博德研究所(Broad Institute)的Hayden C. Metsky和Katherine J. Siddle团队在宏基因组数据中的探针设计方法取得突破进展,可实现完整病毒基因组探针的设计,高效用于病毒检测、序列捕获,有助于实现更敏感和更经济有效的宏基因组捕获测序。
- U2 {$ O0 `4 S. j2 z# j; M$ S摘要% c: U. L' W- o# }1 M4 C
宏基因组测序结果有应用于微生物检测和鉴定的潜力,但需要新的工具来提高其敏感性。在这里,我们提出了一种计算方法——CATCH,以增强核酸捕获丰富的各种微生物类群。CATCH可设计具有指定数量的寡核苷酸的最佳探针集,可实现已知序列多样性的完全覆盖和扩展。我们致力于在复杂的宏基因组样本中应用CATCH来捕获病毒基因组。我们设计、合成和验证多个探针集,包括一个针对356种已知感染人类病毒全基因组的探针集。用这些探针集捕获的病毒平均含量增加了18倍,这使得我们能够组装那些不浓缩就无法恢复的基因组,并准确地保存在样本多样性中。我们还使用这些探针组恢复2018年尼日利亚拉沙热爆发的基因组,并改进人类和蚊子样本中未鉴定病毒感染的检测。结果表明,CATCH可以实现更敏感和更经济有效的宏基因组测序。; t  m9 F4 ^+ t# M1 M
3. 1520个人类肠道可培养细菌基因组使微生物组功能分析成为可能
+ r- ~) b. j1 {, o4 k7 Z- D' P1,520 reference genomes from cultivated human gut bacteria enable functional microbiome analyses) U; N2 j' }1 @( E1 L! z1 n) J
2019年2月5日上午,华大团队在国际顶级学术期刊Nature旗下子刊Nature Biotechnology上发表了全球最大人体肠道细菌基因组集(Culturable GenomeReference, CGR)研究成果。该研究提供了1500多个高质量的人体肠道细菌基因组,为肠道微生物组研究提供了大量全新的参考基因组数据,同时将肠道菌群的功能分析提升到新维度,这也是首次通过大规模培养的技术手段获得如此多数量的高质量细菌基因组数据。这项由深圳华大生命科学研究院宏基因组学研究团队主导构建的人肠道细菌基因组集及菌株库,对于实现精准解密肠道菌群与疾病之间的关系具有重要的科研价值,同时也为人肠道菌株功能的深入探索提供了宝贵的基础资源。
% l* W' m5 n. j! N更多相关报导,详见《NBT-2019-华大发布全球最大人体肠道细菌基因组集研究成果》6 G+ A2 Q; l# I5 J1 R0 g
摘要
0 g( r$ _7 j& R' r" h* O5 L3 Z  w- R参考基因组对于人类肠道微生物群的宏基因组分析和功能特征描述是必不可少的。我们提供了可培养基因组参考(Culturable Genome Reference,CGR),这是一个1520个非冗余的、高质量的基因组草图,由健康人粪便样本中培养出的超过6000个细菌获得。1520个基因组覆盖人类肠道所有主要细菌门和属的,其中264个没有出现在现有的参考基因组目录中。进一步研究表明,细菌参考基因组数量的增加提高了宏基因组测序数据的可比对率,从50%提高到70%,使人类肠道微生物组的分辨率更高。我们利用CGR基因组对338种细菌的功能进行了注释,表明该资源在功能研究中的有效性。我们还对38种重要的人类肠道物种进行了全基因组分析,揭示了它们的核心基因组与其它可有可无的基因组之间功能富集的多样性和特异性。/ O, B2 v% F9 B* M) Q) Y
4. 人类肠道细菌基因组和培养组用于改进的宏基因组分析5 V% g0 H6 e/ J2 ^4 E0 V
A human gut bacterial genome and culture collection for improved metagenomic analyses
9 O* [( Q* H2 c4 K0 f8 b! M来自桑格研究所(Wellcome Sanger Institute)宿主与微生物组互作实验室(Host-Microbiota Interactions Laboratory)的Trevor D. Lawley团队发布了人类胃肠道细菌培养的737个全基因组测序细菌分离株。这一资源的发布,使人类胃肠道微生物组的细菌基因组数量增加了37%。比HMP基因组数据集分类比例提高了61%,有助于实现非组装的快速宏基因组功能基因定量。本研究与上篇华大的培养组学研究工作类似,背靠背同期发布于NBT杂志的研究论文的资源栏目。5 o8 I  i% R  C
摘要
" f. j1 G7 C8 O" {/ t' i了解肠道微生物群的功能需要培养细菌进行实验验证,并参考细菌基因组序列来解释宏基因组数据集并指导功能分析。我们介绍了人类胃肠道细菌培养集(Human Gastrointestinal Bacteria Culture Collection, HBC),这是一套完整的737个全基因组测序细菌分离株,来自人类胃肠道微生物组中31个科的273个物种(105个新物种)。HBC使人类胃肠道微生物组的细菌基因组数量增加了37%。由此产生的全球人类胃肠道细菌基因组资源库(HGG)测试13,490个鸟枪测序的宏基因组样本,可对其中83%的属进行分类。与人类微生物组项目(HMP)基因组数据集相比,分类比例提高了61%,并实现了近50%序列的亚种级分类。改进的胃肠道细菌参考序列资源避免了对宏基因组从头组装的依赖,并使人胃肠道微生物组的宏基因组分析更准确、且经济有效。(生物谷Bioon.com)
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