人類腸道微生物分離群資料庫建立

2020-11-22 科學網

人類腸道微生物分離群資料庫建立

作者:

小柯機器人

發布時間:2019/9/3 12:27:42

麻省理工學院和哈佛大學的布羅德研究所E. J. Alm和R. J. Xavier課題組合作,建立了與縱向多組學數據相結合的人類腸道細菌分離群資料庫。這一資料庫的建立加快了機制微生物組研究。相關成果2019年9月2日在線發表在國際學術期刊《自然—醫學》上。

研究人員提出了開放微生物組庫(BIO-ML)的概念,這是一個包括7,758個腸道細菌分離群的一個綜合的資料庫,並配有3,632個基因組序列和縱向多組學數據。研究表明,微生物物種在人類內部和人類之間維持穩定的種群規模,並且使用平均數超過幾天的樣品會使常用的「組學」調查方法更可靠。人體內腸道代謝物隨時間的變化與胺基酸水平有關,個體間差異與膽汁酸的差異有關。最後,結果表明基因組多樣化可用於推斷個體內菌株的生態進化動力學和體內菌株選擇壓力。BIO-ML是一種獨特的資源,旨在實現對假設驅動的微生物組的研究。

據了解,他們對於腸道微生物群如何與其人類宿主相互作用的理解受限於對縱向數據集的有限訪問,因此不能正常檢查其穩定性和動態性,也受限於有限的用來檢測機制假設的微生物分離群。

附:英文原文

Title: A library of human gut bacterial isolates paired with longitudinal multiomics data enables mechanistic microbiome research

Author: M. Poyet, M. Groussin, S. M. Gibbons, J. Avila-Pacheco, X. Jiang, S. M. Kearney, A. R. Perrotta, B. Berdy, S. Zhao, T. D. Lieberman, P. K. Swanson, M. Smith, S. Roesemann, J. E. Alexander, S. A. Rich, J. Livny, H. Vlamakis, C. Clish, K. Bullock, A. Deik, J. Scott, K. A. Pierce, R. J. Xavier, E. J. Alm

Issue&Volume: 2019-09-02

Abstract: Our understanding of how the gut microbiome interacts with its human host has been restrained by limited access to longitudinal datasets to examine stability and dynamics, and by having only a few isolates to test mechanistic hypotheses. Here, we present the Broad Institute-OpenBiome Microbiome Library (BIO-ML), a comprehensive collection of 7,758 gut bacterial isolates paired with 3,632 genome sequences and longitudinal multi-omics data. We show that microbial species maintain stable population sizes within and across humans and that commonly used omics survey methods are more reliable when using averages over multiple days of sampling. Variation of gut metabolites within people over time is associated with amino acid levels, and differences across people are associated with differences in bile acids. Finally, we show that genomic diversification can be used to infer eco-evolutionary dynamics and in vivo selection pressures for strains within individuals. The BIO-ML is a unique resource designed to enable hypothesis-driven microbiome research.

DOI: 10.1038/s41591-019-0559-3

Source:https://www.nature.com/articles/s41591-019-0559-3

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