基于高通量测序技术,我们可利用宏基因组数据中组装得到的MAGs来研究微生物生态学。这种技术使构建微生物的基因组图谱,破译微生物的功能和活动,使重建其在生物地球化学过程中的作用研究成为可能。虽然目前已有的基因组数据分析工具可在一定程度上注释和描述代谢功能,但缺乏全面的下游分析处理,包括代谢预测、代谢物交换、微生物相互作用和微生物对生物地球化学循环的贡献等。针对上述问题,威斯康星大学麦迪逊分校的研究人员,开发了一个新工具:METABOLIC,用以进行微生物基因组及宏样本中单菌基因组组装,来分析微生物的代谢功能网络。
(1) 利用Prodigal工具对基因组基因预测;
(2) 通过6个数据库进行代谢功能注释(KOFAM,Pfam, MEROPs,TIGRfam,dbCan2和自定义HMM数数据库);
(3) motif validation:为增加注释的可信度,将蛋白序列上的motifs与自建的高度保守的蛋白质残基序列数据库HMM进行比较;
(4) 将测序数据比对到基因集上,得到的基因丰度数据可用以计算代谢网络模块的丰度(可选);
(5) 用GTDBTK工具对微生物基因组或者MAGs做分类注释;
(6) 输出包括6个不同的结果,同时给出MW-score (metabolic weight score),这个指标可以反映共享功能网络中的微生物群落的功能能力和丰度。
图1 METABOLIC的分析流程
1、生物地球化学循环可视化
图2 氮、硫和碳循环的示意图
2、顺序反应的定量可视化
图3 顺序反应定量示意图
A无机化合物的顺序转化 B有机化合物的顺序转化
3、功能网络的计算和可视化
图4 显示微生物群落中不同功能之间的联系的功能网络
(节点代表生物地球化学循环中的各个步骤,连接的边表示节点之间的功能连接)
4、微生物群落代谢功能贡献的可视化
图5 桑基图
5、METABOLIC性能演示
图6 基于MW-scores的代谢比较
A陆地地下(左红色条)和海洋海底(右蓝色条)之间的比较
B深海热液喷口(左红条)与淡水湖(右蓝条)的对比
图7 两个微生物基因组的细胞代谢图
图8 结肠直肠癌(CRC)患者和健康对照肠道样本的人类微生物组代谢的存在/缺失图谱
参考文献
METABOLIC: high-throughput profiling of microbial genomes for functional traits, metabolism, biogeochemistry, and community-scale functional networks
https://doi.org/10.1186/s40168-021-01213-8
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