係統生物學研究

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迷你回顧
了解人體微生物群的潛力

Verma Digvijay1Vasdev的故事2 *

1Babasaheb Bhimrao Ambedkar大學環境微生物學係，勒克瑙，印度
 2印度新德裏，德裏大學Gargi學院微生物學係

*通訊作者:Kavita Vasdev博士，印度新德裏德裏大學Gargi學院微生物學係，電子郵件:atvikav@gmail.com


摘要

對人體微生物組的研究使我們認識到，人體是數萬億微生物的中心，居住在我們體內的大多數微生物為整個宿主-微生物係統提供了一個至關重要的環境。為了了解它們在人體表麵的存在和作用，已經進行了幾個裏程碑式的發現。健康人類的原生微生物群具有特定的係統發育和功能背景。微生物群落的擾動導致了非生物條件的異常，並隨著幾種非傳染性多微生物疾病的發病而出現。目前關於微生物群影響的發現是令人鼓舞的，並為理解人類微生物群的見解鋪平了道路，特別是在人類醫療保健中，幾種抗生素正在通過適應幾種機製來應對它們的有害影響而被微生物降解。本文概述了人類微生物組、研究微生物組的各種方法、微生物組的意義、與人類健康相關的挑戰以及挖掘人類微生物組潛力所需的進一步研究。


簡介

人體表麵和體內大約有一萬億微生物，它們的細胞數量相當於一個成年人的平均細胞數量。諾貝爾獎得主約書亞·萊德伯格(Joshua Lederberg)引入了“微生物組”一詞，以理解由共生生物、共生體和病原體組成的生態群落[2]。這些本土微生物在不同的解剖部位與不同的群落共同進化和共存。因此，人類現在被認為是“超級有機體”，微生物與人體細胞相互作用，並可能以和諧的關係影響人體的生理、代謝和免疫反應[3]。這些共生微生物包括細菌、真菌、病毒和原生動物;它們構成了微生物群的組成部分;一個公認的術語，專門用於描述微生物、宏基因組及其在生物係統中的相互作用的總數。細菌是微生物組的主要組成部分，因此被命名為新術語“細菌組”[4]。在美國國立衛生研究院(NIH)的倡議下，人類微生物組項目(HMP) (www。Hmpdacc.org/hmp)成立於2008年，旨在探索人體的居住微生物; the 16S rRNA and shotgun sequencing revealed more than 14.23 terabytes of sequenced data, which is now publically available [5]. In this investigation, samples from various human body parts like skin, gut, urogenital tract, oral cavity and nasal passages were collected from three hundred individuals. Studies revealed that the intestinal microbiota contains the largest number of microorganisms followed by the oral cavity. Metagenomics of the Human Intestinal Tract (MetaHIT) (www.metahit.eu) and Human Oral Microbiome Database (HOMD) (www.homd. org) are another two established databases that deal with the human microbiome. The MetaHIT project was established to understand the effect of the gut inhabitant microorganisms on the health of humans. Specifically, it focuses on two disorders - IBD and obesity. The gut microbiota of a healthy individual chiefly harbors擬杆菌，雙歧杆菌，腸球菌，大腸杆菌，腸杆菌，葡萄球菌，乳酸菌，梭狀芽孢杆菌和沙門氏菌[6]．

HOMD由美國國立口腔和顱麵研究所於2010年成立，旨在保存人類口腔中可培養和不可培養微生物的數據。目前，HOMD包括700個原核物種，其中68%可栽培，32%不可栽培分類單元[7]。

微生物組的研究方法

分析一個生態位的微生物多樣性是一項巨大的挑戰，因為樣本中含有數十億種微生物。傳統的微生物學方法由於在培養過程中所涉及的幾個生理和化學參數的不恰當同步，不足以獲取一個生態位的整個微生物群落。在微生物學家的努力下，在實驗室條件下隻能培養出0.1% -1%的微生物[9,10]。因此，一種替代技術——宏基因組學被開發出來，它與微生物的營養無關，而是直接處理群落DNA的克隆，然後進行序列和功能分析[11,12]。這種非傳統的方法首先提取高質量、非剪切和高分子量的DNA。多種係統發育分子標記，如細菌/古菌特異性16S rDNA和真菌特異性轉錄間隔區(ITS)，可用於識別各自的微生物多樣性[13]。隨著下一代測序儀的出現，現在可以從多個樣本同時生成大量的測序數據。羅氏是下一代測序(NGS)技術的先驅，該技術基於焦磷酸測序原理，提供大約400-700 bp的reads[14]。在過去的五年裏，更高效的測序平台即在美國，Illumina公司的Hiseq和Miseq, ThermoFisher公司的Iontorrent，以及牛津科技公司的Nanopore取代了羅氏公司的技術[15]。基於NGS的平台隻測序16S rDNA區域的一小段，如V1 - 3(464 bp)， V3 - 4(344 bp)， V4 - 6(474 bp)和V7號到9號(348 bp)來擴增高變區[16,17]。人類DNA汙染是使用散彈槍測序研究各種途徑的一個巨大挑戰，因為它增加了不必要的測序數據，然而基於擴增子的測序不需要人類無DNA宏基因組，並且與各種引物組合[18]效果良好。例如，基於NGS的核蛋白分型是一種很好的工具，可以利用基於擴增子的測序來表征微生物分析，以了解生態位的微生物生態[18,19]。已經報道了幾種改進的方法，其中預先去除和選擇性真核細胞裂解已用於減少人類DNA汙染[20]。NEBNext®微生物組DNA富集試劑盒(New England Biolabs, England)利用甲基化DNA進行選擇性包裹，留下非甲基化的細菌DNA[21]。

基於微生物組的大量測序研究產生了大量的數據。細菌鑒定依賴於16S rRNA數據庫，如Greengenes, SILVA和RDP，而功能鑒定則由MG-RAST, Pfam, TIGRfam, KEGG, SEED, CAGE和EBI數據庫確定。一些在線工具用於宏基因組組裝、基因調用和微生物多樣性分析(表1)。此外，MEGAN、MG-RAST和CAMERA可用於比較宏基因組學(表1)。

校準工具
席爾瓦對準器 提供對齊的小(16S/18S, SSU)和大亞基(23S/28S, LSU)核糖體RNA (rRNA)序列 https://www.arb-silva.de/
關鍵DNA工具 利用從參考核心數據庫中生成的15 bp短DNA片段 http://keydnatools.com/
Metagenome組裝
天鵝絨 算法新創短讀程序集 https://www.ebi.ac.uk/~zerbino/velvet/
Metasim 測序刺激器用於生成合成讀取集並比較預測 https://ab.inf.uni-tuebingen.de/
歐拉 RepeatGluer算法在基因組序列中找到所有的子重複序列 http://nbcr.sdsc.edu/euler/
Ray-Meta 用於平行基因組組裝和平行測序 http://denovoassembler.sourceforge.net/
基因打電話
基因標記 提供訪問宏基因組基因預測和基因預測程序 exon.gatech.edu/meta_gmhmmp.cgi
Glimmer-mg 通過係統發育分類增強宏基因組序列的基因預測
和集群		 http://www.cbcb.umd.edu/software/ glimmer-mg /
元基因注釋器 精確基因核糖體結合位點的種特異性模式檢測
未知基因組的預測		 metagene.cb.k.u-tokyo.ac.jp /
Orphelia 用於預測宏基因組序列中蛋白質編碼基因的ORF尋找工具 orphelia.gobics.de /
Metagene 先天性代謝錯誤的診斷 www.metagene.de
微生物多樣性分析
MLST 用核苷酸方法鑒定細菌和其他生物的明確分離物 www.mlst.net/
MOTHUR 分析宏基因組中16S rRNA基因序列 https://www.mothur.org/
估計 計算一個廣泛的物種豐富度估計樣本為基礎的豐度和發生率 http://viceroy.eeb.uconn.edu/estimates/
QIIME 一個開源的生物信息學工具，用於從原始宏基因組執行微生物組分析 http://qiime.org/
PHACCS 用於估計未培養病毒群落的結構和多樣性的專用工具 https://phaccs.soft112.com/
宏基因組比較
梅根 泛函分析算法 ab.inf.uni-tuebingen.de /軟件/梅根/
MG-RAST 基於seed的環境，允許用戶上傳宏基因組進行自動化分析 https://metagenomics.anl.gov/

表1:微生物多樣性分析的在線工具。

微生物組的意義

利用健康人糞便菌群治療複發性艱難梭菌感染時，人體微生物組的意義得到了重視[22,23]。從那時起，人們開展了幾項研究，以了解人類微生物組在人類健康中的作用。這些看不見的房客通過補充正常的微生物群來克服病原體[23]的有害影響，從而進行良好的交流。然而，微生物組療法的副作用和相關挑戰不能忽視，需要多次臨床試驗來確定它是一種治療[24]。多項研究證實了居住微生物對人體生理、代謝和免疫反應的顯著影響[4]。最近的研究證明了腸道菌群在消化、脂肪儲存、飲食習慣、血管生成和肥胖等方麵的作用[2,25,26]。每個健康的個體都有獨特的微生物群，可分為不變菌群和變異菌群。不變微生物組構成核心微生物組，核心微生物組很少隨外界因素變化，而變異微生物組則顯著改變[27]。此外，一個人體內有多個核心微生物群，取決於它們的棲息地，如口腔、腸道、皮膚和陰道核心微生物群[28-31]。健康的微生物群為維持微生物相關代謝和人類健康之間的平衡提供了基線。 Perturbations in healthy microflora cause dysbiotic conditions, where uninvited microorganisms encroach the space of normal inhabitants and significantly disrupt the normal communications [32]. Several investigations have been carried out to understand the role of altered microbial profile in diseased conditions like diabetes [33,34], bacteremia [35], endocarditis [36], cancer [37] and preterm births [38]. In an interesting report, gut dysbiosis has been reported for the altered spectra of microbial enzymes that influence the post-translational modification of the proteins involved in autoimmune diseases [38,39].

最近，在不同的環境中研究了病毒宏基因組(病毒體)。這項工作在技術上更具挑戰性，因為沒有與原核生物中普遍存在的16S rRNA基因相當的參考點。然而，不同的病毒正在被表征，以確定存在的病原體和噬菌體。有趣的結果已經出現，超過50%的DNA或RNA序列是[40]。最終，預計對病毒-宿主相互作用的新見解將成為可能。例如，病毒生態學知識可用於監測新發感染或評估水質[41]。真菌構成了人類微生物群中另一種有趣的微生物，其中念珠菌，酵母菌，曲黴菌，鐮刀菌而且青黴菌，共享人類真菌群落[42]的主要部分。

此外，病毒和真菌也構成了微生物組的重要組成部分，它們的存在可以用於檢測幾種傳染性疾病[41]。

結論

了解到用健康的微生物群補充紊亂的微生物群可以用於治療疾病，幾家頂尖公司，如EpiBiome (www.epibiome.com)， Enterome Biosciences (www.enterome.fr)， Vedanta Biosciences (www.vedantabio.com)和Kallyope (www.kallyope.com)，跳入了人類相關微生物群的商業化，用於治療和診斷。微生物組療法可能是抗生素的替代品，當微生物適應了幾種機製來應對這些抗菌劑[43]。通過大規模的國際計劃，包括基於美國國立衛生研究院的HMP、歐盟委員會的MetaHIT宏基因組學和加拿大微生物組計劃(CMI)，全球都在努力描述人類微生物組的特征。然而，盡管我們對人類微生物組的係統發育和功能背景的理解正在迅速增加，但它仍然基於非常少的隊列，導致由於世界部分地區的研究不足和數據中代表性不足而低估了變化。目前，基於微生物組的研究大多集中在細菌組分析上，而重要的病毒組和真菌組的研究較少，這可以為基於宿主-微生物相互作用的研究打開新的視野，充分挖掘人類微生物組的潛力。

確認

KV和DV感謝德裏大學Gargi學院的校長，感謝她對這裏所呈現的工作的不斷鼓勵。


參考文獻

  1. Sender R, Fuchs S, Milo R(2016)人體和細菌細胞數量的修訂估計。PLoS生物學14:e1002533。［Ref。］
  2. Kilian M, Chapple JLC, Hannig M, Marsh PD, me尿酸V等(2016)口腔微生物群——口腔保健專業人員的更新。Br Dent J 221: 657-666。［Ref。］
  3. Hira P, Sood U, Gupta V, Nayyar N, Mahato NK等。(2017)人體微生物組:對健康和疾病的影響。基因組分析與人類健康:153-168。［Ref。］
  4. Blaser MJ(2014)微生物群革命。臨床投資雜誌:4162-4165。［Ref。］
  5. Turnbaugh PJ, Ley RE, Hamady M, Fraser-Liggett C, Knight R等。(2007)人類微生物組項目:在不斷變化的世界中探索我們自身的微生物部分。自然449:804-810。［Ref。］
  6. Thursby E, Juge N(2017)人體腸道菌群介紹。生物化學學報444:1823-1836。［Ref。］
  7. 陳濤，於文華，李誌強，李誌強，等。(2010)口腔微生物信息庫的建立與應用。數據庫:baq013。［Ref。］
  8. 王曉燕，王曉燕，王曉燕，等(2013)木聚糖酶基因Mxyl的克隆、表達及酶學特性。Plos ONE 8: e52459。［Ref。］
  9. 王誌剛，王誌剛，王誌剛，等(1995)體外培養微生物細胞的係統發育和原位檢測。微生物Rev 59: 143-169。［Ref。］
  10. Sommer MOA(2015)利用培養推進腸道微生物組研究。微生物學雜誌27:127-132。［Ref。］
  11. 韓德爾斯曼J，朗登MR，布雷迪SF，克拉迪J，古德曼RM(1998)未知土壤微生物化學的分子生物學途徑:天然產物的新前沿。化學生物學5:245-249。［Ref。］
  12. 宏基因組學:基因組學在未培養微生物中的應用。微生物摩爾生物學Rev 68: 669-685。［Ref。］
  13. Klappenbach JA, Dunbar JM, Schmidt TM (2000) 16S rRNA操縱子拷貝數反映細菌的生態策略。應用環境微生物學66:1328-1333。［Ref。］
  14. Alcaraz LD, Ferre PB, Rubio RC, Romero HA, Simon-Soro A，等(2012)通過宏基因組學識別健康口腔微生物群。臨床微生物學感染18:54 -57。［Ref。］
  15. 李文傑，李誌強，李誌強，李誌強，李誌強等(2016)高通量測序化學。印度微生物雜誌56:394- 404。［Ref。］
  16. Kumar PS, Brooker MR, Dowd SE, Camerlengo T(2011)靶區選擇是16S焦磷酸測序生成的群落指紋的關鍵決定因素。Plos ONE 6: e20956。［Ref。］
  17. 楊波，王勇，錢佩萍(2016)16S rRNA基因高變區在係統發育分析中的敏感性和相關性。BMC Bioinfo 17: 135。［Ref。］
  18. 庫馬爾J，庫馬爾M，古普塔S，艾哈邁德V, Bhambi M等。(2016)一種改進的方法克服人類糞便宏基因組DNA提取的關鍵問題。Gen Prot Bioinfo 14: 371-378。［Ref。］
  19. Haque MM, Bose T, Dutta A, Reddy CV, Mande SS (2015) CS-SCORE:從宏基因組數據集中快速識別和去除人類基因組汙染物。基因組學106:116-121。［Ref。］
  20. 王誌強，王誌強，王誌強，等。(2011)牙菌斑宏基因組DNA的選擇性去除。中華微生物學雜誌51:442-446。［Ref。］
  21. 王麗娟，王麗娟，王麗娟，等。(2013)一種從汙染的脊椎動物宿主DNA中選擇性富集微生物DNA的方法。Plos ONE 8: e76096。［Ref。］
  22. van Nood E, Vrieze A, Nieuwdorp M, Fuentes S, Zoetendal EG，等(2013)十二指腸輸注供者糞便治療複發性艱難梭菌。內科醫學368:407-415。［Ref。］
  23. Kang DW, Adams JB, Gregory AC, Borody T, Chittick L等(2017)微生物群轉移治療改變腸道生態係統，改善胃腸道和自閉症症狀:一項開放標簽研究。微生物群5:10。［Ref。］
  24. Mimee M, Citorik RJ, Lu TK(2016)微生物組療法的進展與挑戰。Adv藥物交付Rev 105: 44-54。［Ref。］
  25. 馬提亞，馬提亞(2016)腸道-遠程器官自身免疫的特洛伊木馬。中華臨床細胞免疫雜誌7:401。［Ref。］
  26. Lerner A, Neidhofer S, Matthias T(2017)大腦的腸道微生物組感覺:非微生物學家的視角。微生物5:6 6。［Ref。］
  27. Bik EM, Eckburg PB, Gill SR, Nelson KE, Purdom EA，等(2006)人胃中細菌菌群的分子分析。中國科學:自然科學，2004,27(2):732-737。［Ref。］
  28. 李文傑，李誌強，李誌強，等(2008)人體皮膚微生物多樣性的研究進展。基因組測序18:1043-1050。［Ref。］
  29. Zaura E, Keijser BJ, Huse SM, Crielaard W(2009)口腔微生物群落健康“核心微生物組”的定義。BMC微生物9:259。［Ref。］
  30. 周娜，周娜，鄧麗娟，等。(2009)基於皮膚細菌群落的法醫鑒定。中國科學院學報(自然科學版)107:6477-6481［Ref。］
  31. Gevers D, Knight R, Petrosino JF, Huang K, McGuire AL，等(2012)人類微生物組項目:健康人類微生物組的社區資源。PloS生物學10:e1001377。［Ref。］
  32. 李娟，趙峰，王勇，陳傑，陶傑，等。(2017)腸道菌群失調與高血壓的發生有關。微生物群5:14。［Ref。］
  33. Genco RJ, Grossi SG, Ho A, Nishimura F, Murayama Y(2005)炎症與肥胖、糖尿病和牙周感染的關係。牙周病雜誌56(3):344 - 344。［Ref。］
  34. 張誌剛，張誌剛，張誌剛，等(2005)2型糖尿病患者牙周病與死亡率的關係。糖尿病護理28:27-32。［Ref。］
  35. 陳誌強，陳誌強，陳誌強，等。(2008)口腔菌血症研究進展。醫學口腔巡診:E355-E362。［Ref。］
  36. 梁wk, Yam WC, Samaranayake LP(2009)牙源性菌血症的微生物學研究:超越心內膜炎。臨床微生物學Rev 22:46 -64。［Ref。］
  37. Michaud DS, Joshipura K, Giovannucci E, Fuchs CS(2007)美國男性衛生專業人員牙周病和胰腺癌的前瞻性研究。中華腫瘤學雜誌99:171-175。［Ref。］
  38. (2005)牙周感染與早產低出生體重的病例對照研究。牙周病雜誌32:174-181。［Ref。］
  39. Lerner A, Aminov R, Matthias T(2016)生態失調可能通過宿主蛋白不恰當的翻譯後修飾引發自身免疫性疾病。前端微生物7:84。［Ref。］
  40. Lerner A, Aminov R, Matthias T(2017)生態失調中的穀氨酰胺轉胺酶是自身免疫的潛在環境驅動因素。前端微生物8:66。［Ref。］
  41. Mitreva M(2017)傳染病中的微生物組。傳染病:68-74.e2。［Ref。］
  42. 種子PC(2015)人類真菌群落。冷泉港透視醫學5:a019810。［Ref。］
  43. 勒納，馬提亞斯，阿明諾夫(2017)人類腸道水平基因交換的潛在影響。前免疫8:1630。［Ref。］

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條信息

文章類型:迷你回顧

引用:Verma D, Vasdev K(2018)了解人類微生物組的潛力。中國生物工程學報1(1):dx.doi.org/10.16966/ jsbr.103

版權:©2018 Verma D，等。這是一篇開放獲取的文章，根據創作共用署名許可的條款發布，允許在任何媒介上不受限製地使用、分發和複製，前提是要注明原作者和來源。

出版的曆史:

  • 收到日期:2018年1月18日

  • 接受日期:2018年3月6日

  • 發表日期:2018年3月12日