微生物培養的福音:一個直接用16S rDNA序列來預測其培養基配方的網站!!!

2021-01-15 微生物生態

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今天盧瑟菌給大家隆重推出一個超級好的網站,網站名字叫KOMODO(Known Media Database),沒錯,網站作者就是嚴(tiao)肅(pi)地把科莫多巨蜥的照片放在了網站主頁,見下圖1左上角。言歸正傳,這個網站的神奇之處就在於可以根據細菌或古菌16S rDNA的序列來預測培養該菌的培養基配方!文章發表在2015年10月13號的Nature communication上[1],見下圖2。



圖1 KOMODO網站主頁截圖



圖2 15年10月發表在NC上的微生物培養基預測文章


1. 該網站的意義

這是個很了不起的工作,說他了不起是因為目前環境中的微生物絕大多數(90%~99%)是不可培養的[2],因對不同微生物培養條件(尤其是培養基配方)的不了解,阻礙了微生物的分離培養。隨著高通量測序技術的發展,目前有大量文章是在做基於16S rDNA的微生物非培養多樣性,但拿不到菌種使得目標微生物的應用和機理研究成為空中樓閣。有了這個網站就可以有依據的預測目標微生物的培養基配方了。因此可將基於16S rDNA的微生物多樣性數據與目標菌株的分離培養有機銜接起來,大大加速從生態研究到微生物資源挖掘的進程,研究思路如下圖3。



圖3 KOMODO將非培養的16S rDNA多樣性研究與目標微生物分離有機結合起來



2. 該網站的原理

該網站結合了NCBI的微生物分類和微生物培養基資料庫(DSMZ)等(圖4A),依據傳遞預測模式(Transitive prediction schema),即若微生物A和B均可利用培養基1、微生物B和C可利用培養基2,微生物C可利用培養基3,那麼依次傳遞推理,微生物A應該也可以利用培養基3(圖4B);和協同過濾預測(collaborative filtering predictor),即根據16S rDNA的系統進化相似性,根據已知培養基的物種來推斷其相似性高的近緣物種的培養基(圖4C)。



圖4 KOMODO網站工作原理


3. 該網站的用法

(1) 打開連結(http://delta-tomcat-vm.cs.tau.ac.il:40678/komodo/growrec.htm)進入KOMODO頁面,如下:



(2) 輸入相應內容後,點擊提交。如下圖以某石油降解菌的16S rDNA為例。


內容填寫時注意:

Is organism Aerobic (Yes|No|Unknown):根據實際情況填寫物種的需氧情況,只能填Yes或No或Unknown;

Does Organism grow in Saltly Media (Yes|No|Unknown): 根據實際情況填寫物種的鹽度情況,只能填寫Yes或No或Unknown;

Maximal phylogenetic distance (range:0.0 - 1.0, default:0.04):可輸入0-1之間的數字,一般默認即可。

NCBI taxon ID (optional parameter - can be replaced by 16S data):和下面的16S data (optional parameter - can be replaced by NCBI Taxon ID):兩者只能輸入一個,建議最好直接在16S data右邊的框裡輸入FASTA格式的序列即可。

Blast 'Identities' Low Limit % 表示與你16S序列相似的最低限是多少,默認85%,可根據實際情況適當提高。

如上圖中,填寫完整後,點擊左下角「submit」提交後等幾分鐘即可得預測結果,如下圖:



網站會根據你填寫的信息給出推薦的不同培養基,如上圖例子中給出了四種培養基,點擊培養基對應的連結可以直接下載PDF版的培養基配方,如下圖PDF版推薦培養基示例:


哦,對了,網站的作者很歡(dou)樂(bi),因為,如果你輸錯了參數就會出現下面的一幕。。。。。



參考文獻:

[1] Oberhardt M A, Zarecki R, Gronow S, et al. Harnessing the landscape of microbial culture media to predict new organism-media pairings[J]. Nature communications, 2015, 6.

[2] Schleifer K H. Microbial diversity: facts, problems and prospects[J]. Systematic and applied microbiology, 2004, 27(1): 3-9.


答謝:

感謝微生物物種分類領域的專家劉陽博士對此文章的推薦 ,歡迎各位專家同仁積極推薦優秀文章或撰寫投稿~




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