Микробиом и микробная информатика
Развитие технологий секвенирования генома и метагеномного анализа позволило исследователям изучать микроорганизмы, а также их функции и взаимодействия микроорганизмов в природных и промышленных средах.
Тем не менее, большие объемы информации, полученные в результате этих исследований, необходимо хранить, структурировать, индексировать, анализировать и соотносить с существующими экспериментальными данными. Это требование привело к использованию решений в области биоинформатики на стыке информационной науки и микробиологии. Мы отобрали 17 публикаций, посвященных новым идеям, новым разработкам, текущим проблемам и будущим перспективам в области микробиома и микробной информатики и искренне благодарим всех исследователей, которые согласились внести свой вклад в наш обзор.
Используя современный быстрый прогресс методов искусственного интеллекта, объединение методологий статистического анализа и прогнозирования масштабных данных получило развитие в различных областях, связанных с наукой о данных.
Jiang et al. подытожили применение и развитие машинного обучения и глубинного обучения в микробиологии. Они проиллюстрировали и сравнили преимущества и недостатки различных алгоритмических инструментов в четырех аспектах: микробиом и таксономия, микробная экология, возбудители и эпидемиология, а также поиск лекарственных препаратов, продемонстрировав перспективы развития вычислительной микробиологии с точки зрения машинного обучения.
Lоpes et al. использовали методы машинного обучения для изучения предсказуемости привычек курения на основе данных микробиома слюны, несбалансированных по классу. Таким образом, они успешно решили проблему дисбаланса классов в данных микробиома, что позволило получить надежный прогноз развития привычки к курению.
Быстрое развитие высокопроизводительных, культурально независимых аналитических методов принесло множество экспериментальных данных, которые значительно облегчили изучение микробиома человека. Для изучения микробной дисперсии на лице человека Wei et al. проанализировали данные 822 метагеномных секвенирований ханьцев в сочетании с 97 североамериканскими образцами из проекта NIH Human Microbiome Project (HMP). В этом исследовании изучались вариации микробиомов кожи лица, для углубленного понимания экологических процессов, лежащих в основе микробных изменений на лице.
Wang et al. проанализировали 404 массива данных из образцов слюны ротовой полости человека и провели сравнение с другими образцами частей тела человека, чтобы выявить разнообразие и биогеографию микробных сообществ слюны ротовой полости человека.
Используя высокопроизводительное секвенирование гипервариабельных областей 16S рРНК V3-V4, Huang, Deng et al. оценили профили фекальной микробиоты здоровых людей из трех репрезентативных популяций Хань в провинции Гуандун, Китай. На основе обилия OTU на уровне рода, модель прогнозирования показала, что существует возможность различать людей по их фекальному микробному сообществу.
Li et al. проанализировали эволюцию микробиома кишечника в тибетских популяциях в бассейне реки Миньцзян. Это исследование показывает, что высота проживания является жизненно важным фактором, влияющим на энтеротип микробиома тибетской популяции.
Sindi et al. пришли к выводу, что краткосрочные диетические меры со стороны матери в период лактации могут значительно изменить функциональный потенциал микробиома кишечника младенцев, находящихся на грудном вскармливании.
Другое исследование Peng et al. показало, что эстеразы из бифидобактерий осуществляют превращение альбифлорина в кишечнике и играют важную роль в метаболизме природных соединений, включающих эфирные связи. Опосредованный бифидобактериями метаболизм сложноэфирных связей может способствовать использованию новых ферментов и пробиотических адъювантных соединений для терапевтического применения.
Развитие омических технологий значительно расширило наше понимание взаимодействия между микробами и сельскохозяйственными животными и растениями. Na et al. оценили влияние добавления шести распространенных коммерческих добавок молочнокислых бактерий на микробные сообщества и условия ферментации люцернового силоса. Исследование показало, что добавки молочнокислых бактерий улучшают качество ферментации и изменяют микробные сообщества люцернового силоса.
Zhang et al. исследовали реакцию в грибковых сообществах на пахотных землях с кукурузно-пшеничным севооборотом, управляемых долгосрочной ресурсосберегающей обработкой почвы. Их результаты показали, что применение методов нулевой обработки почвы и мульчирования соломой отрицательно повлияло на сложность обильных и средних грибковых сетей, но не оказало заметного влияния на редкие грибковые сети. Их исследование помогает нам узнать о реакции грибных сообществ на сберегающие технологии обработки почвы и дает новое представление о том, как формируются грибные сообщества.
Wen et al. сообщили об открытии новой NAD(P)-зависимой алкогольдегидрогеназы из Gluconobacter frateurii NBRC 3264, которая продемонстрировала большой потенциал для применения в процессах высокопродуктивной биоконверсии D-аллюлозы и поэтому может быть использована для производства D-аллюлозы.
Молекулярная диагностика широко применяется в клинических микробиологических исследованиях, таких как обычное обнаружение и эпидемиологический анализ инфекционных микробов. Liao et al. представили краткий протокол мультилокусного последовательного типирования Staphylococcus aureus и продемонстрировали эффективность портативной технологии секвенирования для точного, быстрого и рутинного молекулярного типирования.
Молекулярная таксономия и экологическая адаптация были глубоко изучены благодаря увеличению геномной информации о некоторых видах микроорганизмов. Например, Du et al. выделили новую патогенную бактерию, Haemobacillus shengwangii, из образца крови тяжелобольного пациента. Они классифицировали H. shengwangii как члена семейства Thermicanaceae, и сообщили о первые высококачественные данные о геноме, используя одномолекулярное секвенирование в реальном времени и технологии секвенирования следующего поколения.
Mahata et al. объединили морфологические описания, филогенетику и анализ однонуклеотидных полиморфизмов для характеристики распространения и относительной численности видов Aspergillus из Foeniculum vulgare. Интеграция морфологических признаков с молекулярной систематикой считается важным элементом таксономических исследований.
Huang, Peng et al. выделили и идентифицировали 22 грибковых штамма из кораллов залива Бейбу, используя серийное разведение и анализ последовательности внутренних транскрибированных спейсеров. Далее изоляты были разделены на три ветви с помощью филогенетического анализа. Их исследование позволило выявить восемь грибковых изолятов с потенциальной активностью против видов Vibrio, а из биоактивного штамма Fusarium equiseti BBG10 были выделены два антибиотика алкалоидного типа.
Liu et al. охарактеризовали разнообразие и функции генов семейства лакказ в геноме гриба Schizophyllum commune 20R-7-F01, который был выделен из глубоководных морских отложений. Их результаты способствуют дальнейшему пониманию генов лакказ у грибов белой гнили и открывают путь для дальнейшего изучения взаимосвязи между семейством генов лакказ и анаэробной деградацией лигнина у Schizophyllum commune.
Yuan et al. провели сравнительный геномный и функциональный анализ Paenibacillus peoriae ZBSF16, вида с потенциалом биоконтроля против болезней виноградной лозы. Их анализ позволил понять механизмы стимулирования роста растений и биоконтроля этой бактерии, выявив консервативные гены, участвующие как в стимулировании роста растений, так и в производстве антибиотиков.
Современные исследования в области микробиологии приводят к все большему внедрению высокопроизводительных методов и методов анализа больших данных для получения более объективных и воспроизводимых результатов по сравнению с традиционными исследованиями с недостаточным количеством данных или требующими больших затрат времени чистыми экспериментальными методами. Мы создали этот обзор в надежде, что материалы, представленные в нем, окажутся полезными для широкой аудитории, в частности, для микробиологов, вычислительных биологов и биоинформатиков.
