近期，《Nature Biotechnology》上在线发表了一篇由西奈山伊坎医学院，生物信息学公司Sema4，纽约大学和佛罗里达大学的科学家们联合开展的研究结果。在这项新工作中，科学家使用PacBio长读长单分子实时测序技术(SMRT 测序技术)和新型算法进行微生物组菌株鉴定，提出不同种的微生物中广泛存在自己独特的DNA 甲基化修饰模式，能被看成是一个天然的“条形码”，结合表观遗传标签和碱基序列信息获得更高分辨率的微生物组菌种分型。
微生物在我们的生活中无所不在，从键盘和手机的表面到我们身上和体内，例如我们的口腔或肠道，都可以找到它们。越来越多的研究表明，微生物的异常已经极大程度的影响了我们的健康情况，涉及包括传染病，癌症和诸如克罗恩病，溃疡性结肠炎和糖尿病等复杂疾病。高分辨率鉴定微生物组中的菌株类别，确定群落是否处于异常状态，就显得至关重要。
目前大多数微生物组菌种分型的技术如16S rRNA 测序或短读长测序技术提供的分辨率往往不足。一个微生物物种可能只会被归类为更广泛的遗传家族的一部分，而不是作为单独的遗传物种被识别出来。PacBio长读长单分子测序技术，其在获取超长读长同时，可利用测序过程聚合酶反应的动力学变化直接检测碱基修饰。其原理在于，聚合酶每合成一个碱基，都有一个时间段，而当模板碱基带有修饰时，就像行车过程中遇到路障聚合酶会慢下来，使带有修饰的碱基两个相邻的脉冲峰之间的距离和参考序列的距离之间的比值结果即IPD值大于1，由此就可以推断这个位置有修饰。
本文巧妙利用SMRT技术产生的表观遗传标签和序列信息进行微生物组分型。该方法分型更精确，可以纠正和补充传统技术限制所产生的菌株鉴定中的错误和不完全结果。更重要的是，该方法提供了将移动基因元件与其细菌宿主相连接的新方法，使科学家能够更准确地预测单独某个细菌菌种和菌株的毒力，抗生素抗性以及其他与生物医学相关的重要性状，具有潜在的临床应用价值。
西奈山遗传学和基因组学研究助理教授，本文通讯作者Gang Fang博士说 “生物医学界长期以来一直需要能够以高分辨率解决个别物种和品系的微生物组分析方法。我们发现，DNA甲基化模式可以被利用作为高度信息化的天然条形码，以帮助区分微生物物种，帮助将移动遗传元件与其宿主基因组相关联，并实现更精确的微生物组分析。”
在使用人工合成和真实的微生物样品的试点项目中，科学家们能够区分甚至是遗传特征特别近似的菌种。他们通过使用甲基化图谱连接相关的DNA序列数据，提供了关于单个生物体更全面的信息。该小组在中低复杂度的微生物群落中验证了该方法，目前正在开发更先进的技术来有效地解决环境微生物群体等高度复杂的微生物群落问题。
“这个项目展现了分析多种类型数据的复杂性和能力，并且产生了之前所使用的简单方法所无法实现的研究结果。”本篇文章共同作者，Sema4公司首席执行官，西奈山精准医学院院长Eric Schadt 博士说。“生物学是复杂的，如果我们希望最终将这些信息用于临床，我们的分析必须准确地反映这种复杂性。”
原文链接： Beaulaurier J et al. Metagenomic binning and association of plasmids with bacterial host genomes using DNA methylation. Nature Biotechnology.
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