第2702期：10文聚焦：新方法新资源，助菌群研究更上一层楼
本期话题：生信，方法学，数据库，菌群成像，相对丰度，宏基因组，宏转录组，代谢组，因果推断，GWAS
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11月04日

Nature子刊：微生物富集法或可助力处理高宿主率宏基因组样本？

Nature Methods [IF:48]
① 描述一种微生物富集法（MEM），在唾液、粪便、肠刮片和肠粘膜活检等样本上进行测试；② MEM可将宿主DNA减少1000倍以上，且对微生物群落变化影响极小，从而实现对人类肠道活检中微生物宏基因组进行高通量表征；③ 对MEM处理的人类肠道活检样本进行测序，可较好表征沿胃肠道纵向分布的高和低丰度微生物群、途径和基因；④ 通过MEM处理可直接从人类肠道活检中构建相对丰度低至1%的细菌和古菌MAGs，还可揭示某些类群的大小肠间不同的亚群结构。
【主编推荐语】宿主-微生物互作已经通过微生物分类分析与健康和疾病状态联系起来，主要是通过16S rRNA基因测序。然而，许多机制的见解仍然难以捉摸，部分原因是研究与哺乳动物组织相关的微生物基因组是困难的，因为这些样本中宿主与微生物DNA的比例很高。近日，美国加州理工学院研究人员在Nature Methods发表最新研究，描述一种微生物富集法，利用宿主和细菌细胞间的大小差异，利用机械应力（头部敲打）结合选择性裂解方案，进而有效去除高宿主率样本，在多个样本中测试性能较好，值得关注。（@九卿臣）
Microbial-enrichment method enables high-throughput metagenomic characterization from host-rich samples
2023-10-12, doi:10.1038/s41592-023-02025-4
微生物富集法 宏基因组样本 研究论文 基础研究 高宿主污染 高通量测序 胃肠道 低生物量 Rustem F Ismagilov Natalie J Wu-Woods Jacob T Barlow
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Nature子刊：实时监测肠道厌氧共生菌的新方法

Nature Protocols [IF:14.8]
① 利用寡糖代谢工程和生物正交的点击化学开发一种实时监测厌氧共生菌在其自然生存环境中的新方法；② 向培养基中添加叠氮化物修饰糖，并通过组合点击化学方法能够将荧光标记的环辛炔添加到厌氧细菌新合成的分子中；③ 荧光团不需要氧气即可成熟发光，且在自然环境中随时间推移被检测到，因此适合标记活的肠道厌氧菌；④ 标记过程需4-9天，具体取决于菌株生长速率，另外还需1-2天的检测和监测步骤；⑤ 此方法适合具有细菌培养基知识的用户完成。
【主编推荐语】人类肠道菌群调节生理功能和病理，然而由于缺乏监测专性厌氧细菌种群的合适方法，对微生物与宿主以及微生物与微生物相互作用的机制仍不清晰。源自绿色荧光蛋白的常见基因编码荧光蛋白报告基因需要氧化步骤才能发射荧光，因此不适合用于肠道内的厌氧微生物，荧光原位杂交是自然生态位中细菌群落可视化的有用替代方法，然而需要组织固定。近日，发表在Nature Protocols上的这篇文章，开发了一种实时检测和监测肠道厌氧共生菌活体群落的方法。（@圆圈儿）
Combinatorial fluorescent labeling of live anaerobic bacteria via the incorporation of azide-modified sugars into newly synthesized macromolecules
2023-10-11, doi:10.1038/s41596-023-00896-7
Haitham Hajjo Naama Geva-Zatorsky
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相对丰度数据能否正确预估微生物组的遗传力？

Microbiome [IF:15.5]
① 研究基于绝对丰度的潜在定量遗传模型推导出了使用微生物组相对丰度数据分析获得相应遗传力近似值；② 发现使用相对丰度数据估计遗传力可能出现三个问题；③ 细菌类群间的相互依赖性导致遗传力估计不精确，特别是对于高丰度优势类群；④ 样本量大导致错误发现率高从而导致对可遗传微生物比例的高估；⑤ 微生物共丰度导致遗传力估计有偏差；⑥ 遗传力估计和比较研究之间的值时要谨慎，注意研究结果之间的一致性，并持续改进相关的技术和统计方法。
【主编推荐语】通过对细菌遗传力的估计或可得知宿主遗传基因对微生物组影响的程度。Microbiome最近发表的文章采用菌群的相对丰度数据来分析每个细菌类群的变化如何受宿主遗传变异影响，并讨论了相应出现的偏差和问题。（@好雨）
Relative abundance data can misrepresent heritability of the microbiome
2023-10-09, doi:10.1186/s40168-023-01669-w
微生物组相对丰度 遗传力估计 研究论文 基础研究 Marjolein Bruijning
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微生物信号转导数据库的新版本MiST 4.0

Nucleic Acids Research [IF:14.9]
① 发布微生物信号转导数据库新版本MiST 4.0，含超10000个宏基因组组装基因组（MAGs）、蛋白质的缩放表示和详细的BioSample信息；② 数千个新基因组已被处理并存储在数据库，并开发出一个新界面，允许用户在基因组和MAGs间切换；③ 宏基因组和MAGs还可使用同一页面上提供的API来探索；④ 基因组和MAGs中信号转导系统的模式总体相似，MiST 4.0还在在线资源中提供了培养和未培养生物的信号转导信息，两者间在信号转导途径上存在某些根本差异。
【主编推荐语】细菌和古细菌中的信号转导系统将环境刺激与特定的适应性细胞反应联系起来。它们控制着基因表达、运动、生物膜形成、发育和其他对生存至关重要的过程。近日，俄亥俄州立大学研究人员在Nucleic Acids Research发表最新研究，发布了微生物信号转导数据库新版本MiST 4.0，并允许用户开始探索其信号转导谱。MAGs代表了独特且未经探索信息的丰富来源，该数据库的发布为宏基因组信号转导的研究奠定了基础，值得关注。（@九卿臣）
MiST 4.0: a new release of the microbial signal transduction database, now with a metagenomic component
2023-10-04, doi:10.1093/nar/gkad847
数据库 MiST 4.0 研究论文 基础研究 宏基因组组装基因组（MAGs） 可培养菌株 未培养生物 转导途径 Vadim M Gumerov Igor B Zhulin
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NMPFamsDB：来自微生物宏基因组和宏转录组的新型蛋白质家族数据库

Nucleic Acids Research [IF:14.9]
① 构建了一个新型宏基因组蛋白家族的公开数据库（NMPFamsDB），与已知的蛋白结构域或参考基因组和蛋白质组没有相似性；② NMPFamsDB每个蛋白质家族有多序列比对、分类信息、生态系统和地理位置数据、序列和结构预测，以及用AlphaFold2预测的3D结构模型等；③ NMPFamsDB拥有超过10万个蛋白质家族，每个家族至少有100个成员；④ NMPFamsDB报道的蛋白质家族显著增加了（超过两倍）目前参考基因组中已知蛋白质序列簇的数量。
【主编推荐语】近20年的宏基因组数据和宏基因组分析，仍然没有真正的分析透来自宏基因组本身的蛋白质家族，到目前为止，我们所知道的蛋白质家族中有很大一部分（约30%-50%）仍然没有任何已知的功能。近日，雅典国立和卡波迪斯蒂安大学研究人员在Nucleic Acids Research发表最新研究，构建了一个新型宏基因组蛋白家族的公开数据库（NMPFamsDB；https://bib.fleming.gr/NMPFamsDB），极大地扩展了目前参考基因组中已知蛋白质序列簇的数量，值得关注。（@九卿臣）
NMPFamsDB: a database of novel protein families from microbial metagenomes and metatranscriptomes
2023-10-09, doi:10.1093/nar/gkad800
NMPFamsDB 蛋白质家族数据库 研究论文 基础研究 序列比对 宏基因组 宏转录组 蛋白质家族 Georgios A Pavlopoulos Fotis A Baltoumas
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MGS2AMR: 用于宏基因组测序样本耐药基因的评估工具

Microbiome [IF:15.5]
① 提出了抗生素耐药性宏基因组测序（MGS2AMR）流程，可检测宏基因组样本中抗生素耐药性基因及其可能的来源生物，允许直接从临床样本中评估细菌AMR；② 开发出两种新算法（通过种子片段GFA线性最佳路径算法和GFA自适应Dijkstra算法）优化和注释原始图形片段组装 (GFA) 中的基因组组装路径；③ 基于1200个微生物组样本测试，显示有较高的ARG召回率和正确的ARG来源分配；④ MGS2AMR衍生数据与全基因组测序数据一样对所需预测模型可提供丰富信息。
【主编推荐语】从临床标本中鉴定致病菌并评估其抗生素耐药性 (AMR) 是一项艰巨的任务，涉及体外培养、分离和药敏测试。最近将机器学习算法应用于分离株的全基因组测序数据可较好解决这个问题。然而，利用更容易获得的宏基因组测序数据进行AMR评估仍然是一个巨大的挑战。近日，辛辛那提儿童医院医学中心研究人员在Microbiome发表最新研究，基于高通量测序数据的微生物组样本耐药基因的评估工具MGS2AMR，实测性能较好，值得关注。（@九卿臣）
MGS2AMR: a gene-centric mining of metagenomic sequencing data for pathogens and their antimicrobial resistance profile
2023-10-13, doi:10.1186/s40168-023-01674-z
MGS2AMR 抗生素耐药基因 研究论文 基础研究 生信工具 宏基因组组装 临床样本 算法 Aleksey Porollo Pieter-Jan Van Camp
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Cell子刊：新型理论框架或可用于微生物组-代谢组关系的因果推断？

Cell Reports Methods [IF:N/A]
① 开发出计算机体内关联模式分析范例，将微生物组代谢组关联研究与计算机约束的群落建模相结合；② 通过对混杂因素和因果关系理论剖析表明，利用生物信息学体内关联模式分析可对观察数据中的微生物组-代谢组关系进行推断；③ 通过宿主微生物组系统结构方程建模，将确定性微生物群落模型整合到群体统计方法中，证明相应的理论标准；④ 基于已发表的多组学数据集（n=347）评估方法可行性，证明54种粪便代谢物中26种的微生物组-代谢物因果关系。
【主编推荐语】由于组学类别的多变量性质以及未测量的混杂因素的影响，使用观察数据对代谢领域的微生物组与宿主关系进行因果推断通常很棘手。 然而，鉴于微生物组作为干预目标的重要性日益凸显，了解微生物组对宿主代谢组的因果影响对于设计和测试益生元和益生菌干预措施的功效变得至关重要。近日，爱尔兰国立大学戈尔韦分校研究人员在Cell Reports Methods发表最新研究，提出了一个理论框架，将群体统计与COBRA微生物群落模型相结合，用于微生物组-代谢组关系的因果推断，实测性能较好，值得关注。（@九卿臣）
Causal inference on microbiome-metabolome relations in observational host-microbiome data via in silico in vivo association pattern analyses
2023-10-16, doi:10.1016/j.crmeth.2023.100615
因果推断 代谢组 研究论文 基础研究 微生物组 关联模式 群体统计 多组学数据 Johannes Hertel Ines Thiele
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新方法鉴定影响肠道菌群β多样性的宿主遗传因素

Microbiome [IF:15.5]
① 提出协变量调整核RV（KRV）框架来绘制与微生物组β多样性相关的遗传变异；② 通过对肠道微生物组的两阶段（基因水平、变体水平）全基因组关联分析，将协变量调整的KRV应用于HCHS/SOL队列研究；③ 发现IL23R等4个基因与微生物组关联，这些基因大多与免疫有关；④ 还确定了参与这些基因-微生物组关联的个别遗传变异和特定的微生物类群；⑤ 此外，协变量调整的KRV比其他微生物组GWAS方法具有更高的统计力。
【主编推荐语】Microbiome发表的这项研究建立了一个创新的全基因组关联分析方法——KRV框架，用于揭示影响肠道微生物组多样性的宿主遗传变异，相关发现现实免疫相关基因在塑造肠道微生物组成中具有重要作用。（@mildbreeze）
Kernel-based genetic association analysis for microbiome phenotypes identifies host genetic drivers of beta-diversity
2023-04-20, doi:10.1186/s40168-023-01530-0
Hongjiao Liu Michael C Wu
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iMeta：毕玉晶团队开发IMBEC技术用于分离大肠癌患者的致病共生菌

iMeta [IF:N/A]
① 免疫磁珠技术是将抗体包被到磁珠表面，并与抗原结合实现靶向富集；② 作者开发了一种新方法为免疫磁珠富集培养组学（IMBEC）技术来富集和分离与结直肠癌相关的致病共生菌,该方法结合了免疫磁珠技术和培养组学方法；③ IMBEC 技术可以针对性分离更多与癌症或炎症相关的细菌，且可以精确到菌株水平；④ 细菌 DNA 不仅存在结直肠癌患者血液中，也存在其他疾病患者血液中，因此 IMBEC技术也可以用于其他疾病的致病共生菌的分离。
【主编推荐语】2022年3月6日，军事科学院军事医学研究院毕玉晶团队在 iMeta 在线发表了题为 “Immunomagnetic‐bead enriched culturomics (IMBEC) for isolating pathobionts from feces of colorectal cancer patients ” 的文章。本研究开发一种新的方法为免疫磁珠富集培养组学（IMBEC）技术，IMBEC 是一种很有前途的方法，可相对特异地分离出某种感兴趣疾病中潜在致病共生菌。（@刘永鑫-农科院-宏基因组）
Immunomagnetic-bead enriched culturomics (IMBEC) for isolating pathobionts from feces of colorectal cancer patients
2023-04-05, doi:10.1002/imt2.100
延伸阅读： 【iMeta】
免疫磁珠富集培养组学 结直肠癌 致病共栖菌 培养组学
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iMeta：褚海燕团队开发量化微生物群落水平生物关联的方法

iMeta [IF:N/A]
① qcmi 是一个用于群体水平上量化微生物的假定生物关联、用户友好且可靠的工作流程；② qcmi 将群落构建过程分配到微生物生态关联，从复杂的生态网络中识别出假定的微生物生物关联；③ qcmi 基于矩阵算法开发，以定量生物关联的群落复杂度；④ qcmi 计算模块彼此独立，用户可以根据需求选择；⑤ 作者进一步用实例菌群数据进行了测试，结果表明 qcmi 有效地消除了非生物驱动的关联，并提高了对多样性变异的解释。
【主编推荐语】中科院褚海燕团队近期在iMeta发表研究，开发了一个 R包（qcmi）来识别微生物生态网络中假定的生物关联，并将其量化。该 R包基于一系列常见且先进的微生物生态学分析方法，设计成便于使用、应用灵活的分析流程。该方法包括以下四个步骤：构建生态网络、分配构建过程、量化生物关联以及评估生态后果。R包和使用说明见https://github.com/joshualiuxu/qcmi。本研究为探讨微生物在不同生境间的潜在生物关联提供了一条新途径，有助于我们更好地了解多变世界中复杂微生物群落的动态。（@刘永鑫-农科院-宏基因组）
QCMI: A method for quantifying putative biotic associations of microbes at the community level
2023-02-16, doi:10.1002/imt2.92
延伸阅读： 【iMeta】
微生物生物关联 微生物群落 生物多样性 微生物生态网络 qcmi 群落复杂度
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