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JIA | 基因组所孔思远课题组综述动物肠道完整宏基因组研究技术新策略

2024-08-23 11:01:11来源:

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近日,中国农业科学院深圳农业基因组研究所(岭南现代农业科学与技术广东省实验室深圳分中心,以下简称“基因组所”)孔思远课题组在《农业科学学报(Journal of Integrative Agriculture)》上发表题为“High-fidelity gut metagenome: A new insight of identification of functional probiotics(高保真肠道宏基因组:研究和鉴定功能益生菌的新思路)”的综述论文,该文章总结了宏基因组用于肠道菌群组装的最新试验技术和组装策略,为人类和动物肠道益生菌以及微生物组研究提供了新视角。



益生菌通过调节宿主肠道微生物群落的结构与代谢功能发挥作用,改善人类和动物肠道健康。因此,功能性益生菌的鉴定及其特性与适用性的深入探索,对于开发更有效的益生菌产品和制定人类健康与畜牧业领域个性化益生菌治疗和营养调控策略具有至关重要的意义。


图1 |  肠道微生物群对宿主的影响。 A 宿主的肠道微生物群。 B 不同种类的宿主,包括人、猪、鸡、牛、羊。 C 肠道微生物群对宿主的影响。


然而,受当前测序技术的限制,尤其是在处理具有密切亲缘关系谱系的微生物群落时,使得宏基因组的组装变得复杂,完整的宏基因组组装基因组(cMAGs)的生成受到阻碍。这一限制制约了研究人员在益生菌菌株水平上的全面解析。因此,该研究首先阐述了益生菌通过调节肠道微生物群落的结构和功能对宿主产生的益处,并强调功能性益生菌鉴定的重要性,按照微生物组研究技术发展的时间顺序详细介绍了益生菌研究中的技术进展(包括粪便微生物群移植(Fecal microbiota transplantation)、微生物16S rDNA测序(Microbial 16S rDNA) sequencing)、转录组分析(Transcriptome analysis)、代谢组分析(Metabolomic analysis)、鸟枪法测序技术(Shotgun sequencing technology)、技术局限性(Technical limitations)等方面),总结了这些技术在益生菌研究中的应用和研究意义,揭示了这些技术如何促进益生菌对肠道微生物群和宿主健康的影响,并阐述了这些技术的优点和缺点。


由于这些技术的局限性,研究人员希望通过宏基因组组装获得完整的宏基因组数据用来充分解析微生物组的组织模式和功能。所以,该研究深入探讨了基于不同测序技术的宏基因组组装方法和组装软件,回顾了这些组装方法在鉴定功能性益生菌中的应用和意义,并详细介绍了各种组装技术和软件的优势、局限性、原理以及它们在特定研究场景下的适用性。逐步揭示了随着测序技术与组装软件的不断进步,组装质量如何得以提升(主要从“基于NGS的宏基因组组装方法”、“基于TGS的宏基因组组装方法”、“基于混合测序的宏基因组组装方法”、“结合Hi-C辅助的TGS与NGS混合测序将为完整宏基因组的组装提供完美的解决方案”等方面进行阐述)。研究人员依据不同的数据类型及各项测序技术和组装软件的特点,创新性地总结了高保真度肠道宏基因组组装的流程,从而为鉴定功能性益生菌提供了清晰和详细的指导。


图2 | 肠道完整宏基因组研究技术流程


基因组所(省实验室深圳分中心)副研究员孔思远、美国弗雷德里克国家实验室研究员张玉波、太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院)周瑜为本文章共同通讯作者。基因组所与太原理工大学联合培养硕士生(已毕业)王宇辉,科研助理(已离职)高培文为本文章第一作者。其中肠道完整宏基因组组装流程得到了基因组所潘玮华研究员的指导。该研究得到了广东省自然科学基金面上项目、深圳市优秀科技创新人才培养(博士启动)项目等基金的资助。


原文链接:https://doi.org/10.1016/j.jia.2024.05.011




参考文献:

1. Yuhui Wang#, Peiwen Gao#, Chenying Li, Yuxi Lu, Yubo Zhang*, Yu Zhou*, Siyuan Kong*. High-fidelity gut metagenome: A new insight of probiotics effects on gut microbiome. Journal of Integrative Agriculture, 2024, ISSN 2095-3119, https://doi.org/10.1016/ j.jia.2024.05.011.

2. Yuxi Lu#, Jinbao Yang#, Chenying Li#, Yunhan Tian, Rongrong Chang, Dashuai Kong, Shulin Yang, Yanfang Wang, Yubo Zhang, Xiusheng Zhu*, Weihua Pan*, Siyuan Kong*. Efficient and easy-to-use capturing 3D metagenome interactions with GutHi-C. iMeta, 2024, e227. https://doi.org/10.1002/imt2.227.

3. Siyuan Kong, Yubo Zhang. Deciphering Hi-C: from 3D genome to function. Cell Biol Toxicol. 2019, 35(1): 15-32.


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