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菌群宏基因组分析能解答哪些科学问题?

菌群宏基因组分析能解答哪些科学问题?

作者: 上海唯那生物 | 来源:发表于2021-04-15 08:05 被阅读0次

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    菌群多样性分析能解答哪些科学问题?

    比较基因组学在微生物领域的应用

    基因组测序在细菌基因组中的应用

    基因组测序在真菌基因组中的应用

    宏基因组研究内容:

    1. 研究环境样本中微生物的构成与丰度;

    2. 研究环境样本中的功能基因信息及丰度;

    3.研究不同环境样本间细菌群落、功能组成及丰度的差异(不同处理对环境中物种与基因的影响);

    3. 探究不同环境样本间引起细菌群落结构/功能差异的物种及相关的环境因子,探究外部环境因素对群落的影响。

    l 研究文献示例

    1 了解样本中物种与功能组成

    将非冗余基因集与NR数据库进行比对,获得物种在各分类学水平上的注释信息。

    将非非冗余基因集与COG、KEGG等功能数据库进行比对,获得基因对应的功能信息,并通过各数据库对应的基因丰度总和计算每个样本中的功能丰度。

    以此来探究物种、功能与样本之间的关系,分析样本中的优势菌群、功能。

    常见的展示形式有:物种/功能柱形图、Venn图等。

    文献案例:Metagenomic insights into functional traits variation and coupling effects on the anammox community during reactor start-up

    doi: 10.1016/j.scitotenv.2019.05.491. Epub 2019 Jun 5.

    PMID: 31202013.

    主要结论:

    通过非冗余基因集与NCBI的NR数据库比对后,得到在各样本中的物种注释信息,5个样本中共检测到78个门,Planctomycetes、Proteobacteria Chloroflexi是样本中三个最丰富的细菌种群,其次是Armatimonadetes,、Actinobacteria、Firmicutes  Acidobacteria,,此结果与先前对同类样本的进行16S rRNA基因测序得到的结果一致

    文献案例:The diversity of microbial community and function varied in response to different agricultural residues composting.

    doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.136983. Epub 2020 Jan 27.

    PMID: 32041001.

    主要结论:

    将非冗余基因集228595个序列与CAZy数据进行比对,注释到了标准化亚基因组中的311个酶。其中糖基转移酶(GT)家族是每个处理中最丰富的酶。数据表明,与CT处理相比,OG和WC处理对总CAZy基因丰度没有显著影响(OG vs WC vs CT=20671vs 196631vs 205317)。有趣的是,OG处理增强了编码糖苷水解酶(GHs)家族的自身独特基因的相对数量。

    2判断样本间物种/功能差异性

    基于物种、功能注释结果,对样本/样本组进行Beta多样性分析,通常使用PCA、PCoA、NMDS等分析方法,评估组间或样本间在物种组成、功能组成上的相似性和差异性。

    文献案例:Metagenomic Analysis of the Diversity of DNA Viruses in the Surface and Deep Sea of the South China Sea.

    doi: 10.3389/fmicb.2019.01951.

    PMID: 31507563

    主要结论:

    以Bray-Curtis进行NMDS分析,结果显示样本可以分为两组。

    3 获取样本间的功能差异

    基于Beta 多样性分析和样本中的物种丰度、基因丰度数据进行统计检验,评估物种/功能的差异显著性水平,筛选样本组间存在显著性差异的物种、功能;或者使用LEfSe差异判别分析,发现多个样本组中最能解释组间差异的物种、功能,以及这些特征对组间差异的影响程度,同时也可获得分别在各组中起到重要作用的关键物种/功能。

    文献案例:A metagenomic approach to characterization of the vaginal microbiome signature in pregnancy.

    doi: 10.1371/journal.pone.0036466. Epub 2012 Jun 13.

    PMID: 22719832

    主要结论:

    筛选出16个关键物种,8个在怀孕组显著富集,8个在非怀孕组显著富集(筛选条件:LDA<4)。

    4 相关性分析

    基于样本的物种/功能数据和环境因子数据,可使用RDA/CCA分析图、相关性heatmap图、相关性网络图等,将物种/功能和环境因子/理化指标/临床指标/代谢物进行相关性分析,筛选与环境因子/理化指标/临床指标/代谢物显著相关的物种/功能,初步阐释菌群/功能与表型变化间的关系。

    文献案例:Impacts of mixed litter on the structure and functional pathway of microbial community in litter decomposition

    doi: 10.1016/j.apsoil.2019.07.006

    主要结论:

    DB-RDA结果表明,Betaproteobacteria和Actinobacteria是受环境因素影响的两种最重要的细菌基团(图A)。值得注意的是,Actinobacteria和 Acidobacteriia与pH和总碳浓度负相关。显着影响细菌群落组合物的主要变量是pH,Tc和Tn(R2 = 0.44,P <0.01;R2 = 0.40,P <0.01;R2 = 0.31,P <0.01)。氨基酸代谢和能量产生和转化是受环境因素影响的两种最重要的功能途径。细菌的代谢功能途径受到pH,TC和T的显着影响(R2 = 0.39,P <0.01;R2 = 0.29,P <0.01;R2 = 0.17,P <0.05)(图B)。

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