Это хорошая статья. Для получения дополнительной информации нажмите здесь.
Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

В метагеномике генетические материалы ( ДНК , C ) извлекаются непосредственно из образцов, взятых из окружающей среды (например, почвы, морской воды, кишечника человека, A ) после фильтрации ( B ), и секвенируются ( E ) после размножения путем клонирования ( D ) в подходе, называемом секвенированием дробовика . Эти короткие последовательности затем можно снова собрать вместе с помощью методов сборки ( F ), чтобы вывести отдельные геномы или части геномов, которые составляют исходный образец окружающей среды. Затем эту информацию можно использовать для изучения видового разнообразия.и функциональный потенциал микробного сообщества окружающей среды. [1]

Метагеномика - это исследование генетического материала, полученного непосредственно из образцов окружающей среды . Это широкое поле может также называться экологической геномикой , экогеномикой или геномикой сообщества .

В то время как традиционная микробиология и секвенирование микробного генома и геномика опираются на культивируемые клональные культуры , раннее секвенирование генов окружающей среды клонировало определенные гены (часто ген 16S рРНК ) для получения профиля разнообразия в естественном образце. Такая работа показала, что подавляющее большинство микробного биоразнообразия было упущено методами культивирования. [2]

Благодаря своей способности раскрывать ранее скрытое разнообразие микроскопической жизни, метагеномика предлагает мощную линзу для наблюдения за микробным миром, которая может революционизировать понимание всего живого мира. [3] Поскольку цена на секвенирование ДНК продолжает падать, метагеномика теперь позволяет исследовать микробную экологию в гораздо большем масштабе и детализации, чем раньше. В недавних исследованиях используется метод секвенирования под управлением « дробовика » или ПЦР для получения в значительной степени объективных выборок всех генов от всех членов отобранных сообществ. [4]

Этимология [ править ]

Термин «метагеномика» впервые был использован Джо Хандельсманом , Джоном Кларди , Робертом М. Гудманом , Шоном Ф. Брэди и другими и впервые появился в публикации в 1998 году. [5] Термин «метагеном» отсылает к идее, что набор генов секвенирование из окружающей среды может быть проанализировано аналогично исследованию отдельного генома . В 2005 году Кевин Чен и Лиор Пачтер (исследователи из Калифорнийского университета в Беркли ) определили метагеномику как «применение современной техники геномики без необходимости изоляции и лабораторного культивирования отдельных видов». [6]

История [ править ]

Обычное секвенирование начинается с культуры идентичных клеток в качестве источника ДНК . Однако ранние метагеномные исследования показали, что, вероятно, во многих средах существуют большие группы микроорганизмов, которые невозможно культивировать и, следовательно, невозможно секвенировать. Эти ранние исследования были сосредоточены на последовательностях 16S рибосомной РНК (рРНК), которые являются относительно короткими, часто консервативными в пределах одного вида и обычно различаются между видами. Было обнаружено множество последовательностей 16S рРНК , которые не принадлежат ни одному из известных культивируемых видов., что указывает на то, что существует множество неизолированных организмов. Эти исследования генов рибосомной РНК, взятых непосредственно из окружающей среды, показали, что методы, основанные на культивировании, обнаруживают менее 1% видов бактерий и архей в образце. [2] Большой интерес к метагеномике исходит из этих открытий, которые показали, что подавляющее большинство микроорганизмов ранее оставались незамеченными.

Ранние молекулярные исследования в этой области были проведены Норманом Р. Пейсом и его коллегами, которые использовали ПЦР для изучения разнообразия последовательностей рибосомных РНК. [7] Понимание, полученное в результате этих прорывных исследований, привело Пейса к предложению идеи клонирования ДНК непосредственно из образцов окружающей среды еще в 1985 году. [8] Это привело к первому отчету о выделении и клонированию основной массы ДНК из образцов окружающей среды, опубликованному Пейс и его коллеги в 1991 году [9], когда Пейс работал на факультете биологии Университета Индианы . Значительные усилия позволили убедиться, что это не ПЦР.ложные срабатывания и подтверждали существование сложного сообщества неизведанных видов. Хотя эта методология ограничивалась исследованием высококонсервативных генов , не кодирующих белки , она подтвердила ранние наблюдения, основанные на морфологии микробов, о том, что разнообразие было гораздо более сложным, чем было известно методами культивирования. Вскоре после этого Хили сообщил о метагеномном выделении функциональных генов из «зообиблиотек», созданных из сложной культуры организмов окружающей среды, выращенных в лаборатории на сушеных травах в 1995 году. [10] Покинув лабораторию Пейс, Эдвард ДеЛонг.продолжил работу в этой области и опубликовал работу, которая в значительной степени заложила основу экологической филогении на основе сигнатурных последовательностей 16S, начиная с создания его группой библиотек из морских образцов. [11]

В 2002 году Майя Брейтбарт , Форест Ровер и ее коллеги использовали секвенирование с использованием дробовика в окружающей среде (см. Ниже), чтобы показать, что 200 литров морской воды содержат более 5000 различных вирусов. [12] Последующие исследования показали, что в стуле человека содержится более тысячи видов вирусов и, возможно, миллион различных вирусов на килограмм морского осадка, включая множество бактериофагов . По сути, все вирусы в этих исследованиях были новыми видами. В 2004 году Джин Тайсон, Джилл Бэнфилд и его коллеги из Калифорнийского университета в Беркли и Объединенного института генома секвенировали ДНК, извлеченную из дренажной системы кислой шахты .[13] Эти усилия привели к созданию полных или почти полных геномов горстки бактерий и архей , которые ранее сопротивлялись попыткам их культивирования. [14]

Начиная с 2003 года, Крейг Вентер , руководитель параллельного проекта « Геном человека» , финансируемого из частных источников , возглавил Глобальную экспедицию по отбору проб океана (GOS), которая совершила кругосветное путешествие и собирала метагеномные образцы на протяжении всего путешествия. Все эти образцы секвенированы с использованием дробовика в надежде, что будут идентифицированы новые геномы (и, следовательно, новые организмы). Пилотный проект, проведенный в Саргассовом море , обнаружил ДНК почти 2000 различных видов , в том числе 148 видов бактерий, ранее не встречавшихся. [15] Вентер совершил кругосветное путешествие и тщательно исследовал западное побережье США., и завершил двухлетнюю экспедицию по исследованию Балтийского , Средиземного и Черного морей. Анализ метагеномных данных, собранных во время этого путешествия, выявил две группы организмов: одна состоит из таксонов, адаптированных к условиям окружающей среды «пир или голод», а вторая состоит из относительно меньшего числа, но более широко распространенных таксонов, в основном состоящих из планктона . [16]

В 2005 году Стефан Шустер из Университета штата Пенсильвания и его коллеги опубликовали первые последовательности образцов окружающей среды, полученные с помощью высокопроизводительного секвенирования , в данном случае массового параллельного пиросеквенирования, разработанного 454 Life Sciences . [17] Еще одна ранняя статья в этой области появилась в 2006 году Робертом Эдвардсом, Форестом Ровером и коллегами из Государственного университета Сан-Диего . [18]

Последовательность [ править ]

Блок-схема типичного проекта метагенома [19]

Восстановление последовательностей ДНК длиной более нескольких тысяч пар оснований из образцов окружающей среды было очень трудным, пока недавние достижения в молекулярно-биологических методах не позволили конструировать библиотеки в бактериальных искусственных хромосомах (ВАС), которые предоставили лучшие векторы для молекулярного клонирования . [20]

Метагеномика дробовика [ править ]

Достижения в биоинформатике , усовершенствования амплификации ДНК и увеличение вычислительной мощности в значительной степени помогли анализу последовательностей ДНК, извлеченных из образцов окружающей среды, что позволило адаптировать секвенирование дробовика к метагеномным образцам (известное также как дробовик целого метагенома или секвенирование WMGS). Подход, используемый для секвенирования многих культивируемых микроорганизмов и генома человека , случайным образом срезает ДНК, секвенирует множество коротких последовательностей и реконструирует их в согласованную последовательность.. Секвенирование с помощью дробовика выявляет гены, присутствующие в образцах окружающей среды. Исторически для облегчения этого секвенирования использовались библиотеки клонов. Однако с развитием технологий высокопроизводительного секвенирования этап клонирования больше не нужен, и можно получить больший объем данных секвенирования без этого трудоемкого этапа узких мест. Метагеномика дробовика предоставляет информацию как о том, какие организмы присутствуют, так и о том, какие метаболические процессы возможны в сообществе. [21]Поскольку сбор ДНК из окружающей среды в значительной степени неконтролируемый, наиболее распространенные организмы в образце окружающей среды наиболее полно представлены в результирующих данных последовательности. Для достижения высокого охвата, необходимого для полного определения геномов недостаточно представленных членов сообщества, необходимы большие выборки, часто непомерно высокие. С другой стороны, случайный характер секвенирования дробовика гарантирует, что многие из этих организмов, которые в противном случае остались бы незамеченными при использовании традиционных методов культивирования, будут представлены по крайней мере некоторыми небольшими сегментами последовательности. [13]

Высокопроизводительное секвенирование [ править ]

Преимущество высокопроизводительного секвенирования заключается в том, что этот метод не требует клонирования ДНК перед секвенированием, что устраняет одно из основных предубеждений и узких мест при отборе проб окружающей среды. Первые метагеномные исследования, проведенные с использованием высокопроизводительного секвенирования, использовали массовое параллельное пиросеквенирование 454 . [17] Три другие технологии, обычно применяемые для отбора проб окружающей среды, - это персональная геномная машина Ion Torrent , Illumina MiSeq или HiSeq и система Applied Biosystems SOLiD . [22] Эти методы секвенирования ДНК генерируют более короткие фрагменты, чем секвенирование по Сэнгеру.; Система Ion Torrent PGM и пиросеквенирование 454 обычно производят чтения ~ 400 пар оснований, Illumina MiSeq производит считывания 400-700 пар оснований (в зависимости от того, используются ли варианты парных концов), а SOLiD производит считывания 25-75 пар оснований. [23] Исторически, эти длины чтения были значительно короче, чем типичная длина чтения секвенирования Сэнгера, составляющая ~ 750 п.н., однако технология Illumina быстро приближается к этому эталонному показателю. Однако это ограничение компенсируется гораздо большим числом считываний последовательности. В 2009 г. пиросеквенированные метагеномы генерируют 200–500 мегабаз, а платформы Illumina генерируют около 20–50 гигабаз, но в последние годы эти объемы выросли на порядки. [24]

Новый подход сочетает в себе секвенирование с дробовиком и захват конформации хромосом (Hi-C), который измеряет близость любых двух последовательностей ДНК в одной и той же клетке, чтобы направлять сборку микробного генома. [25] Технологии долгого секвенирования, включая PacBio RSII и PacBio Sequel от Pacific Biosciences , и Nanopore MinION, Grigion, PrometION от Oxford Nanopore Technologies , - еще один вариант для получения длинных считываний секвенирования, которые должны упростить процесс сборки. [26]

Биоинформатика [ править ]

Схематическое изображение основных шагов, необходимых для анализа данных, полученных в результате секвенирования всего метагенома. [27] Программное обеспечение, относящееся к каждому этапу, выделено курсивом.

Данные, полученные в ходе метагеномических экспериментов, огромны и изначально зашумлены, они содержат фрагментированные данные, представляющие до 10 000 видов. [1] Секвенирование метагенома рубца коровы дало 279 гигабаз , или 279 миллиардов пар оснований данных нуклеотидной последовательности, [28] в то время как каталог генов микробиома кишечника человека идентифицировал 3,3 миллиона генов, собранных из 567,7 гигабаз данных последовательностей. [29] Сбор, обработка и извлечение полезной биологической информации из наборов данных такого размера представляют собой значительные вычислительные задачи для исследователей. [21] [30] [31] [32]

Предварительная фильтрация последовательности [ править ]

Первый шаг анализа метагеномных данных требует выполнения определенных шагов предварительной фильтрации, включая удаление повторяющихся низкокачественных последовательностей и последовательностей вероятного эукариотического происхождения (особенно в метагеномах человеческого происхождения). [33] [34] Доступные методы удаления загрязняющих последовательностей геномной ДНК эукариот включают Eu-Detect и DeConseq. [35] [36]

Сборка [ править ]

Данные последовательностей ДНК из геномных и метагеномных проектов по существу одинаковы, но данные геномных последовательностей предлагают более широкий охват, в то время как метагеномные данные обычно не являются избыточными. [31] Кроме того, более широкое использование технологий секвенирования второго поколения с короткими длинами считывания означает, что большая часть будущих метагеномных данных будет подвержена ошибкам. В совокупности эти факторы делают сборку считываний метагеномных последовательностей в геномы трудной и ненадежной. Неправильная сборка вызвана присутствием повторяющихся последовательностей ДНК, которые делают сборку особенно трудной из-за разницы в относительной численности видов, присутствующих в образце. [37]Неправильная сборка также может включать комбинацию последовательностей более чем одного вида в химерные контиги . [37]

Существует несколько программ сборки, большинство из которых может использовать информацию из парных тегов для повышения точности сборок. Некоторые программы, такие как Phrap или Celera Assembler, были разработаны для использования для сборки отдельных геномов, но, тем не менее, дают хорошие результаты при сборке наборов метагеномных данных. [1] Другие программы, такие как Ассемблер Velvet , были оптимизированы для более коротких чтений, производимых секвенированием второго поколения с использованием графов де Брейна . [38] [39]Использование эталонных геномов позволяет исследователям улучшить сборку наиболее распространенных видов микробов, но этот подход ограничен небольшим подмножеством микробных типов, для которых доступны секвенированные геномы. [37] После создания сборки дополнительной проблемой является «метагеномная деконволюция» или определение того, какие последовательности происходят от каких видов в образце. [40]

Предсказание гена [ править ]

Конвейеры метагеномного анализа используют два подхода к аннотации кодирующих областей в собранных контигах. [37] Первый подход заключается в идентификации генов на основе гомологии с генами, которые уже общедоступны в базах данных последовательностей , обычно с помощью поиска BLAST . Этот тип подхода реализован в программе MEGAN 4. [41] Второй, ab initio , использует внутренние особенности последовательности для прогнозирования кодирующих областей на основе обучающих наборов генов из родственных организмов. Это подход, используемый такими программами, как GeneMark [42] и GLIMMER.. Основное преимущество предсказания ab initio состоит в том, что оно позволяет обнаруживать кодирующие области, у которых отсутствуют гомологи в базах данных последовательностей; однако он наиболее точен, когда для сравнения доступны большие участки смежной геномной ДНК. [1]

Видовое разнообразие [ править ]

Аннотации генов предоставляют информацию «что», а измерения видового разнообразия - «кто». [43] Чтобы связать состав сообщества и функцию в метагеномах, последовательности должны быть объединены. Биннинг - это процесс связывания определенной последовательности с организмом. [37] При биннинге на основе сходства такие методы, как BLAST , используются для быстрого поиска филогенетических маркеров или других подобных последовательностей в существующих общедоступных базах данных. Такой подход реализован в MEGAN . [44] Другой инструмент, PhymmBL, использует интерполированные модели Маркова для присвоения чтения. [1] MetaPhlAn и AMPHORAпредставляют собой методы, основанные на уникальных маркерах, специфичных для клады, для оценки относительной численности организмов с улучшенными вычислительными характеристиками. [45] Другие инструменты, такие как mOTU [46] [47] и MetaPhyler [48], используют универсальные маркерные гены для профилирования прокариотических видов. С профилировщиком Motus можно профилировать виды без референсного генома, улучшение оценки разнообразия микробного сообществ. [47] Последние методы, такие как SLIMM , используют ландшафт охвата считыванием отдельных эталонных геномов, чтобы минимизировать ложноположительные совпадения и получить надежные относительные численности. [49]При объединении на основе композиции в способах используются внутренние характеристики последовательности, такие как частота олигонуклеотидов или систематическая ошибка использования кодонов . [1] После объединения последовательностей можно проводить сравнительный анализ разнообразия и богатства.

Интеграция данных [ править ]

Огромный объем экспоненциально растущих данных о последовательностях представляет собой серьезную проблему, которая осложняется сложностью метаданных, связанных с метагеномными проектами. Метаданные включают подробную информацию о трехмерном (включая глубину или высоту) географическом положении и особенностях окружающей среды образца, физические данные о месте отбора образца и методологию отбора образцов. [31] Эта информация необходима как для обеспечения воспроизводимости, так и для последующего анализа. Из-за своей важности метаданные и совместный обзор и обработка данных требуют стандартизированных форматов данных, размещенных в специализированных базах данных, таких как Genomes OnLine Database (GOLD). [50]

Было разработано несколько инструментов для интеграции метаданных и данных о последовательностях, что позволяет проводить последующий сравнительный анализ различных наборов данных с использованием ряда экологических индексов. В 2007 году Фолкер Мейер и Роберт Эдвардс и команда из Аргоннской национальной лаборатории и Чикагского университета выпустили «Быструю аннотацию метагеномики с использованием сервера подсистемной технологии» ( MG-RAST ), ресурс сообщества для анализа набора данных метагенома. [51] По состоянию на июнь 2012 г. было проанализировано более 14,8 терабаз (14x10 12 оснований) ДНК, при этом более 10 000 общедоступных наборов данных свободно доступны для сравнения в MG-RAST. Более 8000 пользователей отправили в MG-RAST в общей сложности 50 000 метагеномов. ВИнтегрированная система микробных геномов / метагеномов (IMG / M) также предоставляет набор инструментов для функционального анализа микробных сообществ на основе их метагеномной последовательности, основанной на геномах эталонных изолятов, включенных в систему Integrated Microbial Genomes (IMG) и Геномную энциклопедию бактерий. и проект Archaea (GEBA) . [52]

Одним из первых автономных инструментов для анализа высокопроизводительных метагеномных данных был MEGAN (MEta Genome ANalyzer). [41] [44] Первая версия программы была использована в 2005 году для анализа метагеномного контекста последовательностей ДНК, полученных из кости мамонта. [17] На основе сравнения BLAST со справочной базой данных этот инструмент выполняет как таксономическое, так и функциональное объединение, помещая считанные данные в узлы таксономии NCBI с использованием простого алгоритма наименьшего общего предка (LCA) или на узлы SEED. или KEGG соответственно. [53]

С появлением быстрых и недорогих инструментов для секвенирования, рост баз данных последовательностей ДНК сейчас экспоненциальный (например, база данных NCBI GenBank [54] ). Необходимы более быстрые и эффективные инструменты, чтобы идти в ногу с высокопроизводительным секвенированием, потому что подходы на основе BLAST, такие как MG-RAST или MEGAN, работают медленно для аннотирования больших выборок (например, несколько часов для обработки небольшого / среднего набора данных / выборки [55] ). Таким образом, недавно появились сверхбыстрые классификаторы благодаря более доступным мощным серверам. Эти инструменты могут выполнять таксономическую аннотацию с чрезвычайно высокой скоростью, например CLARK [56](согласно авторам CLARK, он может точно классифицировать «32 миллиона метагеномных коротких чтений в минуту»). При такой скорости очень большой набор данных / выборка из миллиарда коротких чтений может быть обработан примерно за 30 минут.

С увеличением доступности образцов, содержащих древнюю ДНК, и из-за неопределенности, связанной с природой этих образцов (повреждение древней ДНК), [57] стал доступен быстрый инструмент, способный производить консервативные оценки сходства. По словам авторов FALCON, он может использовать ослабленные пороги и редактировать расстояния, не влияя на производительность памяти и скорость.

Сравнительная метагеномика [ править ]

Сравнительный анализ метагеномов может дать дополнительное понимание функции сложных микробных сообществ и их роли в здоровье хозяина. [58] Попарные или множественные сравнения между метагеномами могут проводиться на уровне состава последовательности (сравнение GC-содержимого или размера генома), таксономического разнообразия или функционального дополнения. Сравнение популяционной структуры и филогенетического разнообразия можно проводить на основе 16S и других филогенетических маркерных генов или - в случае сообществ с низким разнообразием - путем реконструкции генома из набора метагеномных данных. [59] Функциональные сравнения метагеномов могут быть выполнены путем сравнения последовательностей с эталонными базами данных, такими как COG или KEGG., а также табулирование численности по категориям и оценку любых различий на предмет статистической значимости. [53] Этот геноцентрический подход подчеркивает функциональное дополнение сообщества в целом, а не таксономических групп, и показывает, что функциональные дополнения аналогичны в аналогичных условиях окружающей среды. [59] Следовательно, метаданные об экологическом контексте метагеномной выборки особенно важны в сравнительном анализе, поскольку они предоставляют исследователям возможность изучать влияние среды обитания на структуру и функции сообщества. [1]

Кроме того, в нескольких исследованиях также использовались шаблоны использования олигонуклеотидов для выявления различий между различными микробными сообществами. Примеры таких методологий включают подход относительного содержания динуклеотидов, разработанный Willner et al. [60] и подход HabiSign Ghosh et al. [61] Это последнее исследование также показало, что различия в моделях использования тетрануклеотидов можно использовать для идентификации генов (или метагеномных считываний), происходящих из определенных мест обитания. Кроме того, некоторые методы, такие как TriageTools [62] или Compareads [63], обнаруживают схожие чтения между двумя наборами чтения. Мера сходства они применяются на чтениях основываются на ряде одинаковых слов длиной к разделяется парами чтений.

Ключевой целью сравнительной метагеномики является определение группы (групп) микробов, которые отвечают за придание определенных характеристик данной среде. Однако из-за проблем с технологиями секвенирования необходимо учитывать артефакты, как в случае с metagenomeSeq. [30] Другие охарактеризовали межмикробные взаимодействия между резидентными микробными группами. Графический интерфейс основанного сравнительный анализ применение метагеномного называется сообщество анализатор было разработано Kuntal и соавта. [64]который реализует алгоритм компоновки графиков на основе корреляции, который не только облегчает быструю визуализацию различий в анализируемых микробных сообществах (с точки зрения их таксономического состава), но также дает представление о внутренних межмикробных взаимодействиях, происходящих в них. Примечательно, что этот алгоритм компоновки также позволяет группировать метагеномы на основе вероятных паттернов межмикробного взаимодействия, а не просто сравнивать значения численности различных таксономических групп. Кроме того, инструмент реализует несколько интерактивных функций на основе графического интерфейса пользователя, которые позволяют пользователям выполнять стандартный сравнительный анализ микробиомов.

Анализ данных [ править ]

Обмен веществ в сообществе [ править ]

Во многих бактериальных сообществах, естественных или созданных (например, в биореакторах ), существует значительное разделение труда в метаболизме ( синтрофия ), в ходе которого продукты жизнедеятельности одних организмов становятся метаболитами для других. [65] В одной из таких систем, метаногенном биореакторе, функциональная стабильность требует присутствия нескольких синтрофных видов ( Syntrophobacterales и Synergistia ), работающих вместе, чтобы превратить сырые ресурсы в полностью метаболизированные отходы ( метан ). [66] Использование сравнительных исследований генов и экспериментов по экспрессии с микрочипами или протеомикой.исследователи могут собрать воедино метаболическую сеть, выходящую за пределы видовых границ. Такие исследования требуют подробных знаний о том, какие версии каких белков кодируются какими видами и даже какими штаммами каких видов. Следовательно, геномная информация сообщества является еще одним фундаментальным инструментом (с метаболомикой и протеомикой) в поисках определения того, как метаболиты передаются и трансформируются сообществом. [67]

Метатранскриптомика [ править ]

Метагеномика позволяет исследователям получить доступ к функциональному и метаболическому разнообразию микробных сообществ, но не может показать, какие из этих процессов являются активными. [59] Извлечение и анализ метагеномной мРНК ( метатранскриптома ) предоставляет информацию о профилях регуляции и экспрессии сложных сообществ. Из-за технических трудностей (например, короткий период полужизни мРНК) при сборе РНК окружающей среды на сегодняшний день проведено относительно мало метатранскриптомических исследований микробных сообществ in situ . [59] Изначально ограничивалась микрочипом.В исследованиях метатранскриптомики использовались технологии транскриптомики для измерения экспрессии всего генома и количественной оценки микробного сообщества [59], впервые примененных при анализе окисления аммиака в почвах. [68]

Вирусы [ править ]

Метагеномное секвенирование особенно полезно при изучении вирусных сообществ. Поскольку у вирусов нет общего универсального филогенетического маркера (например, 16S РНК для бактерий и архей и 18S РНК для эукарий), единственный способ получить доступ к генетическому разнообразию вирусного сообщества из образца окружающей среды - это метагеномика. Таким образом, вирусные метагеномы (также называемые виромами) должны предоставлять все больше и больше информации о вирусном разнообразии и эволюции. [69] [70] [71] [72] [73] Например, метагеномный конвейер под названием Giant Virus Finder показал первые доказательства существования гигантских вирусов в засоленной пустыне [74] и в засушливых долинах Антарктики.[75]

Приложения [ править ]

Метагеномика может способствовать развитию знаний в самых разных областях. Его также можно применять для решения практических задач в медицине , инженерии , сельском хозяйстве , устойчивости и экологии . [31] [76]

Сельское хозяйство [ править ]

Эти почвы , в которой растут растения обитают микробных сообществ, причем один грамм почвы , содержащей около 10 9 -10 10 микробных клеток , которые содержат примерно одной gigabase информации последовательности. [77] [78] Микробные сообщества, населяющие почвы, являются одними из самых сложных, известных науке, и остаются малоизученными, несмотря на их экономическое значение. [79] Микробные консорциумы выполняют широкий спектр экосистемных услуг, необходимых для роста растений, включая фиксацию атмосферного азота, круговорот питательных веществ , подавление болезней и связывание железа и других металлов . [80]Стратегии функциональной метагеномики используются для изучения взаимодействия между растениями и микробами посредством независимого от культивирования исследования этих микробных сообществ. [81] [82] Позволяя понять роль ранее некультурных или редких членов сообщества в круговороте питательных веществ и стимулировании роста растений, метагеномные подходы могут способствовать более эффективному выявлению болезней сельскохозяйственных культур и домашнего скота и адаптации усовершенствованных методов ведения сельского хозяйства, которые улучшают здоровье сельскохозяйственных культур за счет взаимодействия между микробами и растениями. [31]

Биотопливо [ править ]

Биотопливо - это топливо, получаемое в результате преобразования биомассы , например, превращения целлюлозы, содержащейся в стеблях кукурузы , просо проса и другой биомассе, в целлюлозный этанол . [31] Этот процесс зависит от микробных консорциумов (ассоциаций), которые превращают целлюлозу в сахара с последующей ферментацией сахаров в этанол . Микробы также производят множество источников биоэнергии, включая метан и водород . [31]

Эффективность в промышленных масштабах деконструкция биомассы требует новых ферментов с более высокой производительностью и низкой стоимостью. [28] метагеномная подходы к анализу сложных микробных сообществ позволяют целевому скрининг из ферментов с промышленным применением в производстве биотоплива, такие как гликозидные гидролазы . [83] Кроме того, знание того, как эти микробные сообщества функционируют, необходимо для их контроля, и метагеномика является ключевым инструментом в их понимании. Метагеномные подходы позволяют проводить сравнительный анализ конвергентных микробных систем, таких как ферментеры биогаза [84]или насекомых травоядные , такие как грибок сад из leafcutter муравьев . [85]

Биотехнология [ править ]

Сообщества микробов производят огромное количество биологически активных химикатов, которые используются в конкуренции и общении. [80] Многие из используемых сегодня лекарств изначально были обнаружены в микробах; Недавний прогресс в разработке богатого генетического ресурса некультивируемых микробов привел к открытию новых генов, ферментов и натуральных продуктов. [59] [86] Применение метагеномики позволило разработать товары широкого потребления и тонкие химикаты , агрохимикаты и фармацевтические препараты, в которых все шире признается преимущество катализируемого ферментами хирального синтеза . [87]

В биоразведке метагеномных данных используются два типа анализа : функционально-управляемый скрининг выраженного признака и управляемый последовательностью скрининг интересующих последовательностей ДНК. [88] Функциональный анализ направлен на идентификацию клонов, экспрессирующих желаемый признак или полезную активность, с последующей биохимической характеристикой и анализом последовательности. Этот подход ограничен доступностью подходящего скрининга и требованием, чтобы желаемый признак был выражен в клетке-хозяине. Более того, низкий уровень обнаружения (менее одного на 1000 проверенных клонов) и его трудоемкость еще больше ограничивают этот подход. [89] Напротив, анализ на основе последовательностей использует консервативные последовательности ДНК для разработки праймеров для ПЦР.для скрининга клонов на интересующую последовательность. [88] По сравнению с подходами, основанными на клонировании, использование подхода, основанного только на последовательностях, дополнительно снижает объем требуемых лабораторных работ. Применение массового параллельного секвенирования также значительно увеличивает объем генерируемых данных о последовательностях, что требует высокопроизводительных конвейеров биоинформатического анализа. [89] Подход к скринингу, основанный на последовательностях, ограничен широтой и точностью функций генов, представленных в общедоступных базах данных последовательностей. На практике в экспериментах используется комбинация как функционального, так и последовательного подходов, основанных на интересующей функции, сложности выборки, подлежащей скринингу, и других факторах. [89] [90]Пример успеха использования метагеномики в качестве биотехнологии для открытия лекарств иллюстрируется антибиотиками малацидином . [91]

Экология [ править ]

Метагеномика позволяет изучать микробные сообщества, подобные тем, которые присутствуют в этом потоке, получающем кислотный дренаж из поверхностных угольных шахт.

Метагеномика может дать ценную информацию о функциональной экологии экологических сообществ. [92] Метагеномный анализ бактериальных консорциумов, обнаруженных в испражнениях австралийских морских львов, предполагает, что богатые питательными веществами фекалии морских львов могут быть важным источником питательных веществ для прибрежных экосистем. Это связано с тем, что бактерии, которые выделяются одновременно с дефекацией, способны расщеплять питательные вещества с фекалиями до биодоступной формы, которая может попадать в пищевую цепочку. [93]

Секвенирование ДНК также может использоваться в более широком смысле для идентификации видов, присутствующих в водоеме [94], отфильтрованных из воздуха мусора или пробы грязи. Это может установить диапазон инвазивных видов и исчезающих видов , а также отслеживать сезонные популяции.

Восстановление окружающей среды [ править ]

Метагеномика может улучшить стратегии мониторинга воздействия загрязнителей на экосистемы и очистки загрязненной окружающей среды. Более глубокое понимание того, как микробные сообщества справляются с загрязнителями, улучшает оценки способности загрязненных участков восстанавливаться после загрязнения и увеличивает шансы на успех испытаний биоаугментации или биостимуляции . [95]

Характеристика кишечных микробов [ править ]

Микробные сообщества играют ключевую роль в сохранении здоровья человека , но их состав и механизм, с помощью которого они это делают, остаются загадкой. [96] Метагеномное секвенирование используется для характеристики микробных сообществ из 15–18 участков тела по крайней мере 250 человек. Это часть инициативы «Микробиом человека», основная цель которой - определить, существует ли основной микробиом человека , понять изменения в микробиоме человека, которые могут быть связаны со здоровьем человека, и разработать новые технологические и биоинформатические инструменты для поддержки этих целей. [97]

Другое медицинское исследование в рамках проекта MetaHit (Метагеномика кишечного тракта человека) состояло из 124 человек из Дании и Испании, состоящих из здоровых пациентов с избыточным весом и заболеваниями раздраженного кишечника. В исследовании была сделана попытка классифицировать глубину и филогенетическое разнообразие желудочно-кишечных бактерий. Используя данные последовательности Illumina GA и SOAPdenovo, инструмент на основе графа де Брюйна, специально разработанный для коротких чтений сборки, они смогли сгенерировать 6,58 миллионов контигов размером более 500 пар оснований для общей длины контигов 10,3 ГБ и длины N50 2,2 kb.

Исследование показало, что два бактериальных подразделения, Bacteroidetes и Firmicutes, составляют более 90% известных филогенетических категорий, которые доминируют над бактериями дистальных отделов кишечника. Используя относительные частоты генов, обнаруженные в кишечнике, эти исследователи идентифицировали 1244 метагеномных кластера, которые критически важны для здоровья кишечного тракта. В этих группах диапазонов есть два типа функций: домашнее хозяйство и функции кишечника. Кластеры генов домашнего хозяйства необходимы всем бактериям и часто играют важную роль в основных метаболических путях, включая центральный углеродный метаболизм и синтез аминокислот. Специфические для кишечника функции включают адгезию к белкам хозяина и сбор сахаров из глобосерийных гликолипидов.Было показано, что пациенты с синдромом раздраженного кишечника имеют на 25% меньше генов и более низкое бактериальное разнообразие, чем люди, не страдающие синдромом раздраженного кишечника, что указывает на то, что изменения в разнообразии биомов кишечника пациентов могут быть связаны с этим состоянием.

В то время как эти исследования подчеркивают некоторые потенциально ценные медицинские приложения, только 31–48,8% считываний можно сопоставить с 194 общедоступными бактериальными геномами кишечника человека и 7,6–21,2% - с бактериальными геномами, доступными в GenBank, что указывает на то, что для захватить новые бактериальные геномы. [98]

В рамках проекта «Микробиом человека» (HMP) микробные сообщества кишечника были проанализированы с использованием высокопроизводительного секвенирования ДНК. HMP показал, что, в отличие от отдельных видов микробов, многие метаболические процессы присутствуют во всех средах обитания тела с различной частотой. Микробные сообщества из 649 метагеномов, взятых из семи основных участков тела 102 человек, были изучены как часть микробиома человека.проект. Метагеномный анализ выявил вариации в изобилии конкретных ниш среди 168 функциональных модулей и 196 метаболических путей в микробиоме. К ним относятся деградация гликозаминогликанов в кишечнике, а также транспорт фосфатов и аминокислот, связанный с фенотипом хозяина (рН влагалища) в заднем своде. HMP выявил полезность метагеномики в диагностике и доказательной медицине . Таким образом, метагеномика - мощный инструмент для решения многих насущных проблем в области персонализированной медицины . [99]

Диагностика инфекционных заболеваний [ править ]

Различение инфекционных и неинфекционных заболеваний и определение основной этиологии инфекции может быть довольно сложной задачей. Например, более половины случаев энцефалита остаются невыявленными, несмотря на обширное тестирование с использованием современных клинических лабораторных методов. Метагеномное секвенирование перспективно как чувствительный и быстрый метод диагностики инфекции путем сравнения генетического материала, обнаруженного в образце пациента, с базой данных тысяч бактерий, вирусов и других патогенов.

См. Также [ править ]

  • Биннинг
  • Эпидемиология и канализация
  • Метапротеомика
  • Микробная экология
  • Патогеномика

Ссылки [ править ]

  1. ^ Б с д е е г Wooley JC, Godzik A, Friedberg I (февраль 2010 г.). Bourne PE (ред.). «Букварь по метагеномике» . PLOS Вычислительная биология . 6 (2): e1000667. Bibcode : 2010PLSCB ... 6E0667W . DOI : 10.1371 / journal.pcbi.1000667 . PMC 2829047 . PMID 20195499 .  
  2. ^ a b Hugenholtz P, Goebel BM, Pace NR (сентябрь 1998 г.). «Влияние культурно-независимых исследований на формирующееся филогенетическое представление о бактериальном разнообразии» . Журнал бактериологии . 180 (18): 4765–74. DOI : 10.1128 / JB.180.18.4765-4774.1998 . PMC 107498 . PMID 9733676 .  
  3. ^ Марко, D, изд. (2011). Метагеномика: современные инновации и будущие тенденции . Caister Academic Press . ISBN 978-1-904455-87-5.
  4. ^ Eisen JA (март 2007). «Экологическое секвенирование ружья: его потенциал и проблемы для изучения скрытого мира микробов» . PLOS Биология . 5 (3): e82. DOI : 10.1371 / journal.pbio.0050082 . PMC 1821061 . PMID 17355177 .  
  5. ^ Handelsman J, Рондон MR, Brady SF, Clardy J, Goodman RM (октябрь 1998). «Молекулярно-биологический доступ к химии неизвестных почвенных микробов: новый рубеж для натуральных продуктов» . Химия и биология . 5 (10): R245-9. DOI : 10.1016 / S1074-5521 (98) 90108-9 . PMID 9818143 . .
  6. ^ Chen K, L Пэчтер (июль 2005). «Биоинформатика для полногеномного секвенирования микробных сообществ» . PLOS Вычислительная биология . 1 (2): 106–12. Bibcode : 2005PLSCB ... 1 ... 24С . DOI : 10.1371 / journal.pcbi.0010024 . PMC 1185649 . PMID 16110337 .  
  7. Перейти ↑ Lane DJ, Pace B, Olsen GJ, Stahl DA, Sogin ML, Pace NR (октябрь 1985 г.). «Быстрое определение последовательностей 16S рибосомальной РНК для филогенетических анализов» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 82 (20): 6955–9. Bibcode : 1985PNAS ... 82.6955L . DOI : 10.1073 / pnas.82.20.6955 . PMC 391288 . PMID 2413450 .  
  8. ^ Pace NR, Stahl DA, Lane DJ, Olsen GJ (1986). «Анализ природных микробных популяций по последовательностям рибосомных РНК». В Marshall KC (ред.). Успехи в микробной экологии . 9 . Springer США. С. 1–55. DOI : 10.1007 / 978-1-4757-0611-6_1 . ISBN 978-1-4757-0611-6.
  9. Schmidt TM , DeLong EF, Pace NR (июль 1991 г.). «Анализ морского сообщества пикопланктона путем клонирования и секвенирования гена 16S рРНК» . Журнал бактериологии . 173 (14): 4371–8. DOI : 10.1128 / jb.173.14.4371-4378.1991 . PMC 208098 . PMID 2066334 .  
  10. ^ Хили FG, Рэй RM, Aldrich HC, Уилки AC, Ingram LO, Shanmugam KT (1995). «Прямое выделение функциональных генов, кодирующих целлюлазы, из микробного консорциума в термофильном анаэробном варочном котле, поддерживаемом лигноцеллюлозой». Прикладная микробиология и биотехнология . 43 (4): 667–74. DOI : 10.1007 / BF00164771 . PMID 7546604 . S2CID 31384119 .  
  11. ^ Stein JL, Marsh TL, Wu KY, Shizuya H, Делонг EF (февраль 1996). «Характеристика некультивируемых прокариот: выделение и анализ фрагмента генома с парой 40 килобаз из планктонного морского архея» . Журнал бактериологии . 178 (3): 591–9. DOI : 10.1128 / jb.178.3.591-599.1996 . PMC 177699 . PMID 8550487 .  
  12. ^ Брейтбарт М, Сэлэмон Р, Андрезен В, Mahaffy Ю.М., Сегалл А.М., Мид D и др. (Октябрь 2002 г.). «Геномный анализ некультивируемых морских вирусных сообществ» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 99 (22): 14250–5. Bibcode : 2002PNAS ... 9914250B . DOI : 10.1073 / pnas.202488399 . PMC 137870 . PMID 12384570 .  
  13. ^ а б Тайсон Г.В., Чепмен Дж., Хугенгольц П., Аллен Э. Э., Рам Р. Дж., Ричардсон П. М. и др. (Март 2004 г.). «Структура сообщества и метаболизм через реконструкцию микробных геномов из окружающей среды». Природа . 428 (6978): 37–43. Bibcode : 2004Natur.428 ... 37T . DOI : 10,1038 / природа02340 . PMID 14961025 . S2CID 4420754 .  (требуется подписка)
  14. ^ Hugenholtz P (2002). «Изучение прокариотического разнообразия в эпоху генома» . Геномная биология . 3 (2): ОБЗОРЫ0003. DOI : 10.1186 / GB-2002-3-2-reviews0003 . PMC 139013 . PMID 11864374 .  
  15. ^ Venter JC, Remington K, Heidelberg JF, Halpern AL, Rusch D, Eisen JA и др. (Апрель 2004 г.). «Секвенирование экологического генома Саргассова моря». Наука . 304 (5667): 66–74. Bibcode : 2004Sci ... 304 ... 66V . CiteSeerX 10.1.1.124.1840 . DOI : 10.1126 / science.1093857 . PMID 15001713 . S2CID 1454587 .   
  16. ^ Yooseph S, Nealson КН, Руш БД, McCrow ДП, Дюпон CL, Ким М., и др. (Ноябрь 2010 г.). «Геномная и функциональная адаптация планктонных прокариот над поверхностью океана» . Природа . 468 (7320): 60–6. Bibcode : 2010Natur.468 ... 60Y . DOI : 10,1038 / природа09530 . PMID 21048761 . (требуется подписка)
  17. ^ a b c Пойнар Х.Н., Шварц К., Ци Дж., Шапиро Б., Макфи Р. Д., Буиг Б. и др. (Январь 2006 г.). «От метагеномики к палеогеномике: крупномасштабное секвенирование ДНК мамонта» . Наука . 311 (5759): 392–4. Bibcode : 2006Sci ... 311..392P . DOI : 10.1126 / science.1123360 . PMID 16368896 . S2CID 11238470 .  
  18. ^ Эдвардс Р.А., Родригес-Брито Б., Вегли Л., Хейнс М., Брейтбарт М., Петерсон Д.М. и др. (Март 2006 г.). «Использование пиросеквенирования, чтобы пролить свет на микробную экологию глубоких шахт» . BMC Genomics . 7 : 57. DOI : 10.1186 / 1471-2164-7-57 . PMC 1483832 . PMID 16549033 .  
  19. Перейти ↑ Thomas T, Gilbert J, Meyer F (февраль 2012 г.). «Метагеномика - руководство от выборки до анализа данных» . Микробная информатика и эксперименты . 2 (1): 3. DOI : 10,1186 / 2042-5783-2-3 . PMC 3351745 . PMID 22587947 .  
  20. ^ BEJA О, Сузуки МТ, Кунин Е.В., Аравиндом л, Хадд А, Нгуен Л. П. и др. (Октябрь 2000 г.). «Создание и анализ бактериальных библиотек искусственных хромосом из набора морских микробов» . Экологическая микробиология . 2 (5): 516–29. DOI : 10,1046 / j.1462-2920.2000.00133.x . PMID 11233160 . S2CID 8267748 .  
  21. ^ a b Segata N, Boernigen D, Tickle TL, Morgan XC, Garrett WS, Huttenhower C (май 2013 г.). «Вычислительная мета'омика для исследований микробного сообщества» . Молекулярная системная биология . 9 (666): 666. DOI : 10.1038 / msb.2013.22 . PMC 4039370 . PMID 23670539 .  
  22. Rodrigue S, Materna AC, Timberlake SC, Blackburn MC, Malmstrom RR, Alm EJ, Chisholm SW (июль 2010 г.). Гилберт JA (ред.). «Разблокировка короткого секвенирования чтения для метагеномики» . PLOS ONE . 5 (7): e11840. Bibcode : 2010PLoSO ... 511840R . DOI : 10.1371 / journal.pone.0011840 . PMC 2911387 . PMID 20676378 .  
  23. Schuster SC (январь 2008 г.). «Секвенирование следующего поколения меняет сегодняшнюю биологию». Методы природы . 5 (1): 16–8. DOI : 10.1038 / nmeth1156 . PMID 18165802 . S2CID 1465786 .  
  24. ^ «Метагеномика против закона Мура» . Методы природы . 6 (9): 623. 2009. DOI : 10.1038 / nmeth0909-623 .
  25. ^ Стюарт RD, Auffret MD, Warr A, Wiser AH, Press MO, Langford KW, et al. (Февраль 2018). «Сборка 913 микробных геномов из метагеномного секвенирования рубца коровы» . Nature Communications . 9 (1): 870. Bibcode : 2018NatCo ... 9..870S . DOI : 10.1038 / s41467-018-03317-6 . PMC 5830445 . PMID 29491419 .  
  26. ^ Hiraoka S, Ян CC, Ивасаки W (сентябрь 2016). «Метагеномика и биоинформатика в микробной экологии: текущее состояние и перспективы» . Микробы и окружающая среда . 31 (3): 204–12. DOI : 10.1264 / jsme2.ME16024 . PMC 5017796 . PMID 27383682 .  
  27. ^ Переса-Cobas А.Е., Гомес-Валеро л, Buchrieser С (2020). «Метагеномные подходы в микробной экологии: обновленная информация об анализе секвенирования полногеномных и маркерных генов» . Микробная геномика . 6 (8). DOI : 10.1099 / mgen.0.000409 . PMC 7641418 . PMID 32706331 .  
  28. ^ а б Hess M, Sczyrba A, Egan R, Kim TW, Chokhawala H, Schroth G, et al. (Январь 2011 г.). «Метагеномное открытие генов, разлагающих биомассу, и геномов из рубца коров» . Наука . 331 (6016): 463–7. Bibcode : 2011Sci ... 331..463H . DOI : 10.1126 / science.1200387 . PMID 21273488 . S2CID 36572885 .  
  29. ^ Qin J, Li R, Raes J, Arumugam M, Burgdorf KS, Manichanh C и др. (Март 2010 г.). «Каталог микробных генов кишечника человека, созданный путем метагеномного секвенирования» . Природа . 464 (7285): 59–65. Bibcode : 2010Natur.464 ... 59. . DOI : 10,1038 / природа08821 . PMC 3779803 . PMID 20203603 .  (требуется подписка)
  30. ^ a b Полсон JN, Stine OC, Bravo HC, Pop M (декабрь 2013 г.). «Дифференциальный анализ численности для обзоров микробных маркеров генов» . Методы природы . 10 (12): 1200–2. DOI : 10.1038 / nmeth.2658 . PMC 4010126 . PMID 24076764 .  
  31. ^ a b c d e f g Комитет по метагеномике: проблемы и функциональные применения, Национальный исследовательский совет (2007). Новая наука метагеномики: раскрытие секретов нашей микробной планеты . Вашингтон, округ Колумбия: The National Academies Press. DOI : 10.17226 / 11902 . ISBN 978-0-309-10676-4. PMID  21678629 .
  32. ^ Улас А., Павлоуди С., Полименаку П., Павлопулос Г.А., Папаниколау Н., Котулас Г. и др. (2015). «Метагеномика: инструменты и идеи для анализа данных секвенирования следующего поколения, полученных из исследований биоразнообразия» . Биоинформатика и биология . 9 : 75–88. DOI : 10.4137 / BBI.S12462 . PMC 4426941 . PMID 25983555 .  
  33. ^ Mende DR, Waller AS, Sunagawa S, Järvelin AI, Chan MM, Arumugam M, et al. (23 февраля 2012 г.). «Оценка метагеномной сборки с использованием смоделированных данных секвенирования следующего поколения» . PLOS ONE . 7 (2): e31386. Bibcode : 2012PLoSO ... 731386M . DOI : 10.1371 / journal.pone.0031386 . PMC 3285633 . PMID 22384016 .  
  34. ^ Balzer S, Malde K, Grohme М.А., Йонассен I (апрель 2013). «Фильтрация повторяющихся чтений из 454 данных пиросеквенирования» . Биоинформатика . 29 (7): 830–6. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btt047 . PMC 3605598 . PMID 23376350 .  
  35. ^ Мохаммед MH, Chadaram S, Komanduri D, Гоша TS, манда SS (сентябрь 2011). «Eu-Detect: алгоритм для обнаружения эукариотических последовательностей в наборах метагеномных данных». Журнал биологических наук . 36 (4): 709–17. DOI : 10.1007 / s12038-011-9105-2 . PMID 21857117 . S2CID 25857874 .  
  36. Перейти ↑ Schmieder R, Edwards R (март 2011 г.). «Быстрая идентификация и устранение загрязнения последовательностей из наборов геномных и метагеномных данных» . PLOS ONE . 6 (3): e17288. Bibcode : 2011PLoSO ... 617288S . DOI : 10.1371 / journal.pone.0017288 . PMC 3052304 . PMID 21408061 .  
  37. ^ a b c d e Кунин В., Коупленд А., Лапидус А., Мавроматис К., Гугенгольц П. (декабрь 2008 г.). «Справочник биоинформатика по метагеномике» . Обзоры микробиологии и молекулярной биологии . 72 (4): 557–78, Содержание. DOI : 10.1128 / MMBR.00009-08 . PMC 2593568 . PMID 19052320 .  
  38. ^ Намики Т, Т Hachiya, Танака Н, Сакакибар Y (ноябрь 2012 года). «MetaVelvet: расширение ассемблера Velvet для сборки метагенома de novo из коротких последовательностей чтения» . Исследования нуклеиновых кислот . 40 (20): e155. DOI : 10.1093 / NAR / gks678 . PMC 3488206 . PMID 22821567 .  
  39. ^ Zerbino DR, Birney E (май 2008). "Velvet: алгоритмы сборки короткого чтения de novo с использованием графов де Брейна" . Геномные исследования . 18 (5): 821–9. DOI : 10.1101 / gr.074492.107 . PMC 2336801 . PMID 18349386 .  
  40. ^ Burton JN, Liachko I, Dunham MJ, Shendure J (май 2014). «Деконволюция на уровне видов метагеномных сборок с помощью карт вероятности контакта на основе Hi-C» . G3 . 4 (7): 1339–46. DOI : 10,1534 / g3.114.011825 . PMC 4455782 . PMID 24855317 .  
  41. ^ a b Huson DH, Mitra S, Ruscheweyh HJ, Weber N, Schuster SC (сентябрь 2011 г.). «Интегративный анализ экологических последовательностей с использованием MEGAN4» . Геномные исследования . 21 (9): 1552–60. DOI : 10.1101 / gr.120618.111 . PMC 3166839 . PMID 21690186 .  
  42. Zhu W, Lomsadze A, Borodovsky M (июль 2010 г.). «Идентификация гена Ab initio в метагеномных последовательностях» . Исследования нуклеиновых кислот . 38 (12): e132. DOI : 10.1093 / NAR / gkq275 . PMC 2896542 . PMID 20403810 .  
  43. Konopka A (ноябрь 2009 г.). «Что такое экология микробного сообщества?» . Журнал ISME . 3 (11): 1223–30. DOI : 10.1038 / ismej.2009.88 . PMID 19657372 . 
  44. ^ a b Huson DH, Auch AF, Qi J, Schuster SC (март 2007 г.). «МЕГАН анализ метагеномных данных» . Геномные исследования . 17 (3): 377–86. DOI : 10.1101 / gr.5969107 . PMC 1800929 . PMID 17255551 .  
  45. ^ Segata N, Вальдрон л, Ballarini А, Нарасимхан В, Jousson О, Huttenhower С (июнь 2012). «Профилирование метагеномного микробного сообщества с использованием уникальных маркерных генов, специфичных для клады» . Методы природы . 9 (8): 811–4. DOI : 10.1038 / nmeth.2066 . PMC 3443552 . PMID 22688413 .  
  46. ^ Sunagawa S, Mende DR, Zeller G, Izquierdo-Carrasco F, Berger SA, Kultima JR и др. (Декабрь 2013). «Метагеномное профилирование видов с использованием универсальных филогенетических маркерных генов». Методы природы . 10 (12): 1196–9. DOI : 10.1038 / nmeth.2693 . PMID 24141494 . S2CID 7728395 .  
  47. ^ a b Milanese A, Mende DR, Paoli L, Salazar G, Ruscheweyh HJ, Cuenca M и др. (Март 2019 г.). «Численность, активность и популяционный геномный профиль микробов с mOTUs2» . Nature Communications . 10 (1): 1014. Bibcode : 2019NatCo..10.1014M . DOI : 10.1038 / s41467-019-08844-4 . PMC 6399450 . PMID 30833550 .  
  48. ^ Лю Б, Г Гиббонса, Ghodsi МЫ, Treangen Т, Поп М (2011). «Точная и быстрая оценка таксономических профилей по метагеномным последовательностям дробовика» . BMC Genomics . 12 Приложение 2: S4. DOI : 10.1186 / 1471-2164-12-S2-S4 . PMC 3194235 . PMID 21989143 .  
  49. ^ Дади - М, Ренар ПО, Wieler ЛГ, Земмлер Т, Reinert К (2017). «SLIMM: определение видового уровня микроорганизмов из метагеномов» . PeerJ . 5 : e3138. DOI : 10,7717 / peerj.3138 . PMC 5372838 . PMID 28367376 .  
  50. ^ Пагани I, Лиолиос К., Янссон Дж., Чен И.М., Смирнова Т., Носрат Б. и др. (Январь 2012 г.). «База данных Genomes OnLine (GOLD) v.4: статус геномных и метагеномных проектов и связанных с ними метаданных» . Исследования нуклеиновых кислот . 40 (выпуск базы данных): D571-9. DOI : 10.1093 / NAR / gkr1100 . PMC 3245063 . PMID 22135293 .  
  51. ^ Meyer F, Paarmann D, D'Souza M, Olson R, Glass EM, Kubal M и др. (Сентябрь 2008 г.). «RAST-сервер метагеномики - общедоступный ресурс для автоматического филогенетического и функционального анализа метагеномов» . BMC Bioinformatics . 9 : 386. DOI : 10,1186 / 1471-2105-9-386 . PMC 2563014 . PMID 18803844 .  
  52. ^ Марковиц В.М., Чен И.М., Чу К., Сзето Э., Паланиаппан К., Гречкин Ю. и др. (Январь 2012 г.). «IMG / M: интегрированная система управления данными метагенома и сравнительного анализа» . Исследования нуклеиновых кислот . 40 (выпуск базы данных): D123-9. DOI : 10.1093 / NAR / gkr975 . PMC 3245048 . PMID 22086953 .  
  53. ^ a b Mitra S, Rupek P, Richter DC, Urich T, Gilbert JA, Meyer F и др. (Февраль 2011 г.). «Функциональный анализ метагеномов и метатранскриптомов с использованием SEED и KEGG» . BMC Bioinformatics . 12 Приложение 1: S21. DOI : 10.1186 / 1471-2105-12-S1-S21 . PMC 3044276 . PMID 21342551 .  
  54. Benson DA, Cavanaugh M, Clark K, Karsch-Mizrachi I, Lipman DJ, Ostell J, Sayers EW (январь 2013 г.). «ГенБанк» . Исследования нуклеиновых кислот . 41 (Выпуск базы данных): D36-42. DOI : 10.1093 / NAR / gks1195 . PMC 3531190 . PMID 23193287 .  
  55. ^ Bazinet AL, Cummings MP (май 2012). «Сравнительная оценка программ классификации последовательностей» . BMC Bioinformatics . 13 : 92. DOI : 10,1186 / 1471-2105-13-92 . PMC 3428669 . PMID 22574964 .  
  56. ^ Ounit R, S Wanamaker, Закрыть TJ, Lonardi S (март 2015). «CLARK: быстрая и точная классификация метагеномных и геномных последовательностей с использованием дискриминационных k-мер» . BMC Genomics . 16 : 236. DOI : 10,1186 / s12864-015-1419-2 . PMC 4428112 . PMID 25879410 .  
  57. ^ Pratas D, Пиньо AJ, Сильва Р. М., Родригес Ю.М., Хоссеини М, Каэтано Т, Ferreira PJ (февраль 2018). «FALCON: метод определения метагеномного состава древней ДНК». bioRxiv 10.1101 / 267179 . 
  58. ^ Курокава К., Ито Т, Кувахара Т, Осима К., Тох Х, Тойода А и др. (Август 2007 г.). «Сравнительная метагеномика выявила обычно обогащенные наборы генов в микробиомах кишечника человека» . Исследования ДНК . 14 (4): 169–81. DOI : 10,1093 / dnares / dsm018 . PMC 2533590 . PMID 17916580 .  
  59. ^ Б с д е е Simon C, Daniel R (февраль 2011). «Метагеномный анализ: прошлые и будущие тенденции» . Прикладная и экологическая микробиология . 77 (4): 1153–61. DOI : 10,1128 / AEM.02345-10 . PMC 3067235 . PMID 21169428 .  
  60. ^ Виллнер D, Thurber RV, Ровер F (июль 2009). «Метагеномные сигнатуры 86 микробных и вирусных метагеномов». Экологическая микробиология . 11 (7): 1752–66. DOI : 10.1111 / j.1462-2920.2009.01901.x . PMID 19302541 . 
  61. ^ Гош Т.С., Mohammed МН, Rajasingh Н, Chadaram S, манде СС (2011). «HabiSign: новый подход для сравнения метагеномов и быстрой идентификации последовательностей, специфичных для среды обитания» . BMC Bioinformatics . 12 Дополнение 13 (Дополнение 13): S9. DOI : 10,1186 / 1471-2105-12-s13-s9 . PMC 3278849 . PMID 22373355 .  
  62. ^ Fimereli D, Обходы В, Konopka Т (апрель 2013 г. ). «TriageTools: инструменты для разделения и приоритезации анализа высокопроизводительных данных секвенирования» . Исследования нуклеиновых кислот . 41 (7): e86. DOI : 10.1093 / NAR / gkt094 . PMC 3627586 . PMID 23408855 .  
  63. ^ Майя Н, Леметр С, Chikhi R, Lavenier D, Peterlongo P (2012). «Compareads: сравнение огромных метагеномных экспериментов» . BMC Bioinformatics . 13 Дополнение 19 (Дополнение 19): S10. DOI : 10.1186 / 1471-2105-13-S19-S10 . PMC 3526429 . PMID 23282463 .  
  64. ^ Kuntal BK, Гоша TS, манда SS (октябрь 2013 г. ). «Сообщество-анализатор: платформа для визуализации и сравнения структуры микробного сообщества по микробиомам» . Геномика . 102 (4): 409–18. DOI : 10.1016 / j.ygeno.2013.08.004 . PMID 23978768 . 
  65. ^ Вернер Дж. Дж., Рыцари Д., Гарсия М. Л., Скалфон Н. Б., Смит С., Ярашески К. и др. (Март 2011 г.). «Структуры бактериальных сообществ уникальны и устойчивы в полномасштабных биоэнергетических системах» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 108 (10): 4158–63. Bibcode : 2011PNAS..108.4158W . DOI : 10.1073 / pnas.1015676108 . PMC 3053989 . PMID 21368115 .  
  66. ^ McInerney MJ, Зибер JR, Gunsalus RP (декабрь 2009). «Синтрофия в анаэробных глобальных углеродных циклах» . Текущее мнение в области биотехнологии . 20 (6): 623–32. DOI : 10.1016 / j.copbio.2009.10.001 . PMC 2790021 . PMID 19897353 .  
  67. ^ Klitgord N, Сегре D (август 2011). «Экосистемная биология микробного метаболизма». Текущее мнение в области биотехнологии . 22 (4): 541–6. DOI : 10.1016 / j.copbio.2011.04.018 . PMID 21592777 . 
  68. ^ Leininger S, Urich T, Schloter M, Schwark L, Qi J, Nicol GW и др. (Август 2006 г.). «Среди прокариот, окисляющих аммиак, преобладают археи». Природа . 442 (7104): 806–9. Bibcode : 2006Natur.442..806L . DOI : 10,1038 / природа04983 . PMID 16915287 . S2CID 4380804 .  
  69. ^ Паез-Эспино Д., Элоэ-Фадрош Е.А., Павлопулос Г.А., Томас А.Д., Хантеманн М., Михайлова Н. и др. (Август 2016 г.). «Открытие вирома Земли» . Природа . 536 (7617): 425–30. Bibcode : 2016Natur.536..425P . DOI : 10,1038 / природа19094 . PMID 27533034 . S2CID 4466854 .  
  70. ^ Паез-Эспино Д., Чен И.А., Паланиаппан К., Ратнер А., Чу К., Сзето Е. и др. (Январь 2017 г.). «IMG / VR: база данных культивируемых и некультивируемых ДНК-вирусов и ретровирусов» . Исследования нуклеиновых кислот . 45 (D1): D457 – D465. DOI : 10.1093 / NAR / gkw1030 . PMC 5210529 . PMID 27799466 .  
  71. ^ Паез-Эспино Д., Ру С., Чен И.А., Паланиаппан К., Ратнер А., Чу К. и др. (Январь 2019). «IMG / VR v.2.0: интегрированная система управления и анализа данных для культивируемых и экологических вирусных геномов» . Исследования нуклеиновых кислот . 47 (D1): D678 – D686. DOI : 10.1093 / NAR / gky1127 . PMC 6323928 . PMID 30407573 .  
  72. ^ Паес-Эспино D, Павлопуло Г.А., Иванова Н.Н., Kyrpides NC (август 2017). «Конвейер обнаружения ненаправленных вирусных последовательностей и кластеризация вирусов для метагеномных данных» (PDF) . Протоколы природы . 12 (8): 1673–1682. DOI : 10.1038 / nprot.2017.063 . PMID 28749930 . S2CID 2127494 .   
  73. ^ Кристенсен DM, Mushegian AR, Dolja В.В., Кунин Е.В. (январь 2010). «Новые измерения вирусного мира, открытые с помощью метагеномики» . Тенденции в микробиологии . 18 (1): 11–9. DOI : 10.1016 / j.tim.2009.11.003 . PMC 3293453 . PMID 19942437 .  
  74. ^ Kerepesi С, Grolmusz V (март 2016). «Гигантские вирусы пустыни Кач». Архив вирусологии . 161 (3): 721–4. arXiv : 1410.1278 . DOI : 10.1007 / s00705-015-2720-8 . PMID 26666442 . S2CID 13145926 .  
  75. ^ Kerepesi С, Grolmusz V (июнь 2017 г.). «Giant Virus Finder» обнаруживает изобилие гигантских вирусов в засушливых долинах Антарктики ». Архив вирусологии . 162 (6): 1671–1676. arXiv : 1503.05575 . DOI : 10.1007 / s00705-017-3286-4 . PMID 28247094 . S2CID 1925728 .  
  76. ^ Copeland CS (сентябрь – октябрь 2017 г.). «Мир внутри нас» (PDF) . Журнал здравоохранения Нового Орлеана : 21–26.
  77. ^ Янссон J (2011). "Навстречу" Тера-Терра ": терабазное секвенирование наземных метагеномов Печать E-mail" . Микроб . 6 (7). п. 309. Архивировано из оригинального 31 марта 2012 года.
  78. Vogel TM, Simonet P, Jansson JK, Hirsch PR, Tiedje JM, Van Elsas JD, Bailey MJ, Nalin R, Philippot L (2009). «TerraGenome: консорциум для секвенирования метагенома почвы» . Обзоры природы микробиологии . 7 (4): 252. DOI : 10.1038 / nrmicro2119 .
  79. ^ "Домашняя страница TerraGenome" . Международный консорциум по секвенированию TerraGenome . Проверено 30 декабря 2011 года .
  80. ^ a b Комитет по метагеномике: проблемы и функциональные применения, Национальный исследовательский совет (2007). Понимание нашей микробной планеты: новая наука метагеномики (PDF) . Издательство национальных академий.
  81. ^ Чарльз Т (2010). «Возможности исследования взаимодействий растений и микробов с использованием методов метагеномики». Метагеномика: теория, методы и приложения . Caister Academic Press. ISBN 978-1-904455-54-7.
  82. ^ Bringel F, Couée I (22 мая 2015). «Основные роли филлосферных микроорганизмов на стыке между функционированием растений и атмосферной газовой динамикой» . Границы микробиологии . 6 : 486. DOI : 10,3389 / fmicb.2015.00486 . PMC 4440916 . PMID 26052316 .  
  83. ^ Li LL, Маккоркл SR, Monchy S, S Тагави, ван дер Lelie D (май 2009). «Биоразведка метагеномов: гликозилгидролазы для преобразования биомассы» . Биотехнология для биотоплива . 2 : 10. DOI : 10,1186 / 1754-6834-2-10 . PMC 2694162 . PMID 19450243 .  
  84. ^ Jaenicke S, Ander C, Bekel T, Bisdorf R, Dröge M, Gartemann KH и др. (Январь 2011 г.). Азиз РК (ред.). «Сравнительный и совместный анализ двух наборов метагеномных данных из биогазового ферментера, полученных с помощью 454-пиросеквенирования» . PLOS ONE . 6 (1): e14519. Bibcode : 2011PLoSO ... 614519J . DOI : 10.1371 / journal.pone.0014519 . PMC 3027613 . PMID 21297863 .  
  85. ^ Suen G, Scott JJ, Aylward FO, Adams SM, Tringe SG, Pinto-Tomás AA и др. (Сентябрь 2010 г.). Зонненбург J (ред.). «Микробиом насекомых-травоядных с высокой способностью разлагать биомассу растений» . PLOS Genetics . 6 (9): e1001129. DOI : 10.1371 / journal.pgen.1001129 . PMC 2944797 . PMID 20885794 .  
  86. Перейти ↑ Simon C, Daniel R (ноябрь 2009 г.). «Достижения и новые знания, раскрытые метагеномными подходами» . Прикладная микробиология и биотехнология . 85 (2): 265–76. DOI : 10.1007 / s00253-009-2233-Z . PMC 2773367 . PMID 19760178 .  
  87. Перейти ↑ Wong D (2010). «Применение метагеномики для промышленных биопродуктов». Метагеномика: теория, методы и приложения . Caister Academic Press. ISBN 978-1-904455-54-7.
  88. ^ a b Schloss PD, Handelsman J (июнь 2003 г.). «Биотехнологические перспективы от метагеномики» (PDF) . Текущее мнение в области биотехнологии . 14 (3): 303–10. DOI : 10.1016 / S0958-1669 (03) 00067-3 . PMID 12849784 . Архивировано из оригинального (PDF) 4 марта 2016 года . Проверено 20 января 2012 года .  
  89. ^ a b c Kakirde KS, Parsley LC, Liles MR (ноябрь 2010 г.). «Размер имеет значение: подходы к метагеномике почвы, основанные на применении» . Биология и биохимия почвы . 42 (11): 1911–1923. DOI : 10.1016 / j.soilbio.2010.07.021 . PMC 2976544 . PMID 21076656 .  
  90. ^ Parachin NS, Gorwa-Grauslund MF (май 2011). «Выделение изомераз ксилозы путем скрининга на основе последовательностей и функций из почвенной метагеномной библиотеки» . Биотехнология для биотоплива . 4 (1): 9. DOI : 10,1186 / 1754-6834-4-9 . PMC 3113934 . PMID 21545702 .  
  91. ^ Ховер Б. М., Ким SH, Кац М, Charlop-Z Пауэрс, Оуэн Ю.Г., Терней М. А., и др. (Апрель 2018 г.). «Независимое от культуры открытие малацидинов как кальций-зависимых антибиотиков с активностью против грамположительных патогенов с множественной лекарственной устойчивостью» . Природная микробиология . 3 (4): 415–422. DOI : 10.1038 / s41564-018-0110-1 . PMC 5874163 . PMID 29434326 .  
  92. ^ Raes J, Letunic I, Ямада T, Jensen LJ, Bork P (март 2011). «К экологии на основе молекулярных признаков через интеграцию биогеохимических, географических и метагеномных данных» . Молекулярная системная биология . 7 : 473. DOI : 10.1038 / msb.2011.6 . PMC 3094067 . PMID 21407210 .  
  93. ^ Лавери TJ, Roudnew В, Сеймур Дж, Митчелл Ю.Г., Джеффрис Т (2012). Стейнке Д. (ред.). «В микробном метагеноме фекалий австралийского морского льва (Neophoca cinerea) обнаружен высокий потенциал транспорта питательных веществ и круговорота» . PLOS ONE . 7 (5): e36478. Bibcode : 2012PLoSO ... 736478L . DOI : 10.1371 / journal.pone.0036478 . PMC 3350522 . PMID 22606263 .  
  94. ^ «Что плавает в реке? Просто поищите ДНК» . NPR.org . 24 июля 2013 . Проверено 10 октября 2014 года .
  95. ^ Георг I, Stenuit B, Agathos SN (2010). «Применение метагеномики для биоремедиации». В Марко Д. (ред.). Метагеномика: теория, методы и приложения . Caister Academic Press. ISBN 978-1-904455-54-7.
  96. Zimmer C (13 июля 2010 г.). «Как микробы защищают и определяют нас» . Нью-Йорк Таймс . Проверено 29 декабря 2011 года .
  97. Перейти ↑ Nelson KE and White BA (2010). «Метагеномика и ее приложения к изучению микробиома человека». Метагеномика: теория, методы и приложения . Caister Academic Press. ISBN 978-1-904455-54-7.
  98. ^ Qin J, Li R, Raes J, Arumugam M, Burgdorf KS, Manichanh C и др. (Март 2010 г.). «Каталог микробных генов кишечника человека, созданный путем метагеномного секвенирования» . Природа . 464 (7285): 59–65. Bibcode : 2010Natur.464 ... 59. . DOI : 10,1038 / природа08821 . PMC 3779803 . PMID 20203603 .  
  99. ^ Abubucker, Саар; Сегата, Никола; Голль, Йоханнес; Schubert, Alyxandria M .; Изар, Жак; Cantarel, Brandi L .; Родригес-Мюллер, Бельтран; Цукер, Джереми; Тиагараджан, Матанги; Хенриссат, Бернар; Белый, Оуэн; Келли, Скотт Т .; Мете, Барбара; Schloss, Patrick D .; Геверс, Дирк; Митрева, Македонка; Хаттенхауэр, Кертис (2012). «Вычислительная биология PLOS: метаболическая реконструкция метагеномных данных и ее применение в микробиоме человека» . PLOS Вычислительная биология . 8 (6): e1002358. Bibcode : 2012PLSCB ... 8E2358A . DOI : 10.1371 / journal.pcbi.1002358 . PMC 3374609 . PMID 22719234  .

Внешние ссылки [ править ]

  • Сосредоточьтесь на метагеномике на веб-сайте журнала Nature Reviews Microbiology
  • Инициатива «Критическая оценка интерпретации метагенома» (CAMI) по оценке методов метагеномики