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菌群宏基因组学研究

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【摘要】:
广告位文本:业界领先的宏基因组学研究导航栏关键字:宏基因组研究正文:得益于下一代高通量测序技术(NextGenerationSequencing,NGS)的飞速发展,我们已经能较为全面地刻画微生物群落各方面的特性,从而深入探讨它们对于整个生态系统的重要意义。相比于对微生物rRNA基因进行靶向测序(Targetedsequencing),从而普查菌群多样性组成谱[链接到“三代菌群组成谱测序”的页面吧
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业界领先的宏基因组学研究
导航栏关键字:
宏基因组研究
正文:
得益于下一代高通量测序技术(Next Generation Sequencing,NGS)的飞速发展,我们已经能较为全面地刻画微生物群落各方面的特性,从而深入探讨它们对于整个生态系统的重要意义。相比于对微生物rRNA基因进行靶向测序(Targeted sequencing),从而普查菌群多样性组成谱[链接到“三代菌群组成谱测序”的页面吧。]的方法,宏基因组学(Metagenomics)研究通过鸟枪法测序技术(Shotgun sequencing),结合全微生物组关联分析(Microbiome-Wide Association Studies,MWAS)的策略,能够更全面精细地展示整个菌群的功能代谢谱,并在种以及种以下的精细水平深入解析物种组成,进而从根本上阐明菌群在生态系统中发挥作用的机制。
应用范围:
 
 
 
分析流程:
 
典型分析结果:
 
KEGG代谢通路分析
 
组间功能差异LEfSe分析图
 
 
 
 
差异基因热图分析
 
组间EggNOG功能类群差异分析
 
种水平精细组成图
 
功能—物种一致性分析图
种水平关联网络图
派森诺优势:
秉承“全微生物组关联分析(MWAS)”的核心理念
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典型案例解析
标题:人群水平的宏基因组解析,揭示肠道菌群组成和多样性的标志物
 
原文链接:http://science.sciencemag.org/content/352/6285/565
研究背景:
人体肠道微生物组的物种组成复杂,是一座天然的基因功能“宝库”。目前虽然对于人体肠道微生物组的研究和认识日益加深,但由于影响其组成结构和代谢功能的影响因素众多,尚未能对这些影响因素进行全面系统的定量研究。
研究方法:
研究对象:取自1135名荷兰人的粪便样本,同时采集和检测他们的207项内源/外源指标,评估其对肠道微生物组的影响大小
测序平台:Illumina HiSeq 2000测序系统,采用宏基因组鸟枪法双端配对测序(Paired-end metagenomic shotgun sequencing),每样本平均测序量为3.0 Gb(约32.3 M序列)。
研究结果:
研究发现,一共有126个影响因素与人群肠道宏基因组显著相关,包括31个内源因子、12个疾病因子、19个类药物、4个吸烟类别和60个饮食因子。这些因素总体能解释菌群中18.7%的差异度。其中,110个影响因素能与125种微生物显著相关,尤其是粪便中嗜铬粒蛋白A(Chromogranin A,CgA)的水平能与61个种水平微生物相关,这些微生物的总体含量高达53%;同时,CgA的水平与菌群的多样性负相关。
 
宏基因组鸟枪法测序(A)相比基于16S rRNA基因的多样性组成谱测序(B)能更全面、深入、精细地展示菌群组成。
 
(A)PCoA分析揭示人肠道微生物组主要由Firmicutes、Actinobacteria和Bacteroidetes三个门的细菌的丰度所驱动;(B-D)人肠道微生物组Shannon多样性指数、基因丰富度和COG功能类群丰富度的分布。
 
 
126个与人群肠道宏基因组高度相关的影响因素。条形图表明这些影响因素在菌群整体中各自能解释的差异度,热图表明影响因素与Shannon多样性指数、基因丰富度和COG功能类群丰富度的相关度。
(A)PCoA分析揭示CgA对肠道微生物组的影响,以及关联最密切的微生物类群;(B)CgA与其它影响因素之间的相关度;(C)基于170个种水平微生物的分类等级树,其中61种与CgA高度相关,红点代表正相关,蓝点代表负相关;(D)与CgA高度相关的61种微生物的分类等级树。
研究结论:
本研究通过人群水平的大规模宏基因组测序解析,全面展示了肠道微生物组在组成、多样性和功能方面的特征,并通过关联分析系统揭示了影响肠道微生物组的关键标志物,标志着“环境——饮食——微生物组——宿主关系”研究的新突破。
 
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参考文献
Zhernakova, A., Kurilshikov, A., Bonder, M.J., Tigchelaar, E.F., Schirmer, M., Vatanen, T., Mujagic, Z., Vila, A.V., Falony, G., Vieira-Silva, S., et al. (2016). Population-based metagenomics analysis reveals markers for gut microbiome composition and diversity. Science 352, 565-569.