深入探索微生物组

亚利桑那州立大学的研究人员及其同事描述了一种更深入详细地探索微生物组的新技术。科学家们表示，与现有方法相比，该方法更加简单且易于使用，他们补充说，新方法展示了根据微生物组样本确定受试者年龄和性别等生物学相关特征的能力有所提高。

该团队相信，其研究有望迅速推进对微生物组之谜的研究。有了这些知识，研究人员希望更好地了解这些微生物如何共同发挥作用来维护人类健康，以及它们的功能障碍如何导致多种疾病。随着时间的推移，药物和其他疗法甚至可以根据患者的微生物组特征量身定制。

通过对样本中存在的微生物 DNA 进行测序，两项强大的技术已被用来帮助研究人员解开微生物组的多样性和复杂性。这些被称为 16S 和宏基因组测序。当前研究中描述的技术利用了两种方法的优点，创建了一种处理微生物组数据的新方法。

“我们借鉴了 16S RNA 测序的一些智慧，并将其应用于宏基因组学，”亚利桑那州立大学基础和应用微生物学生物设计中心和生命科学学院的研究员 Qiyun Zhu 博士说。该研究团队包括来自加州大学圣地亚哥分校的合作者，其中包括共同通讯作者、朱的前导师罗布·奈特博士。他们的论文(“基于匹配的参考基因组同时绕过分类法对宏基因组群落生态学进行系统发育感知分析”)出现在mSystems中。

与其他测序方法(包括 16S)不同，宏基因组学允许研究人员对微生物组样本中存在的所有 DNA 信息进行测序。但新的研究表明宏基因组方法还有改进的空间。“目前人们分析宏基因组数据的方式是有限的，因为必须首先将全基因组数据转化为分类学，”朱补充道。

操作基因组学单位

他解释说，这项新技术被称为操作基因组单位(OGU)，它消除了为样本中存在的众多微生物分配属和种等分类类别的费力且有时具有误导性的做法。相反，该方法使用个体基因组作为统计分析的基本单位，并尝试将样本中存在的序列与现有基因组数据库中发现的序列进行比对。

Zhu 表示，通过这样做，研究人员可以获得更细粒度的分辨率，这在存在 DNA 序列密切相关的微生物时特别有用。这是事实，因为大多数分类学分类都是基于序列相似性。如果两个序列的差异小于某个阈值，则它们属于同一分类类别。

然而，研究小组指出，OGU 方法可以帮助科学家区分它们，并指出该方法克服了测序前时代遗留下来的分类学错误，当时不同的物种是通过其形态而不是 DNA 序列来定义的。数据。

除了提高分辨率和简单性之外，OGU 还可以帮助研究人员使用系统发育树分析数据。顾名思义，这些分支结构可以根据生物体的序列相似性来描述生物体之间的相关程度。正如蠕虫和羚羊等两个关系较远的物种会出现在系统发育树的较远的分支上一样，关系较远的细菌和微生物组的其他成分也会出现。

据报道，OGU 技术简化了宏基因组测序，同时提供了更高的分辨率。该方法严格根据样本中的微生物与参考数据库的一致性对样本中的微生物进行分类，无需进行分类分配。该方法使研究人员能够评估样本中存在的物种多样性程度。