Mengungkap Genom Novel dari Mikrobiom Bumi

Mengungkap Genom Novel dari Mikrobiom Bumi


Newswise – Terlepas dari kemajuan dalam teknologi pengurutan dan metode komputasi dalam dekade terakhir, para peneliti telah menemukan genom hanya untuk sebagian kecil dari keanekaragaman mikroba Bumi. Karena kebanyakan mikroba tidak dapat dibudidayakan dalam kondisi laboratorium, genomnya tidak dapat diurutkan dengan menggunakan pendekatan tradisional. Mengidentifikasi dan mengkarakterisasi keanekaragaman mikroba planet adalah kunci untuk memahami peran mikroorganisme dalam mengatur siklus nutrisi, serta mendapatkan wawasan tentang aplikasi potensial yang mungkin mereka miliki di berbagai bidang penelitian.

Gudang publik dari 52.515 rancangan mikroba genom yang dihasilkan dari sampel lingkungan di seluruh dunia, memperluas keragaman bakteri dan archaea yang diketahui sebesar 44%, sekarang tersedia dan dijelaskan pada 9 November 2020, di Bioteknologi Alam. Dikenal sebagai katalog GEM (Genomes from Earth’s Microbiomes), karya ini merupakan hasil kolaborasi yang melibatkan lebih dari 200 ilmuwan, peneliti di Institut Genom Bersama (JGI) Departemen Energi AS (DOE), Kantor Fasilitas Pengguna Sains DOE yang berlokasi di Lawrence Berkeley National Laboratory (Berkeley Lab), dan DOE Systems Biology Knowledgebase (KBase).

Metagenomics adalah studi tentang komunitas mikroba dalam sampel lingkungan tanpa perlu mengisolasi organisme individu, menggunakan berbagai metode untuk pemrosesan, pengurutan, dan analisis. “Dengan menggunakan teknik yang disebut metagenome binning, kami dapat merekonstruksi ribuan metagenome-assembled genomes (MAGs) langsung dari sampel lingkungan yang diurutkan tanpa perlu membudidayakan mikroba di laboratorium,” kata Stephen Nayfach, penulis pertama studi dan ilmuwan penelitian di Kelompok Ilmu Data Mikrobioma Nikos Kyrpides. “Apa yang membuat penelitian ini sangat menonjol dari upaya sebelumnya adalah keanekaragaman lingkungan yang luar biasa dari sampel yang kami analisis.”

Emiley Eloe-Fadrosh, kepala Program Metagenome JGI dan penulis senior studi ini menjelaskan tentang komentar Nayfach. “Studi ini dirancang untuk mencakup sampel dan lingkungan yang paling luas dan paling beragam, termasuk tanah alami dan pertanian, yang terkait dengan manusia dan hewan, serta lingkungan laut dan perairan lainnya – itu sangat luar biasa.”

Menambahkan Nilai Melampaui Urutan Genom

Sebagian besar data telah dihasilkan dari sampel lingkungan yang diurutkan oleh JGI melalui Program Ilmu Pengetahuan Komunitas dan sudah tersedia di platform Genom & Mikrobiom Terintegrasi (IMG / M) JGI. Eloe-Fadrosh mencatat bahwa itu adalah contoh bagus dari penambangan “data besar” untuk mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang data dan meningkatkan nilai dengan membuat data tersedia untuk umum.

Menghargai upaya penyidik ​​yang melakukan pengambilan sampel, Eloe-Fadrosh menjangkau lebih dari 200 peneliti di seluruh dunia sesuai dengan kebijakan penggunaan data JGI. “Saya merasa penting untuk mengakui upaya signifikan untuk mengumpulkan dan mengekstrak DNA dari sampel ini, banyak di antaranya berasal dari lingkungan yang unik, sulit diakses, dan mengundang para peneliti ini untuk menjadi rekan penulis sebagai bagian dari konsorsium data IMG,” dia kata.

Dengan menggunakan kumpulan data yang sangat besar ini, Nayfach mengelompokkan MAG ke dalam 18.000 kelompok spesies kandidat, 70% di antaranya adalah baru dibandingkan lebih dari 500.000 genom yang ada yang tersedia pada saat itu. “Melihat seluruh pohon kehidupan, sangat mengejutkan betapa banyak garis keturunan yang tidak dibudidayakan hanya diwakili oleh MAG,” katanya. “Meskipun rancangan genom ini tidak sempurna, mereka masih dapat mengungkapkan banyak hal tentang biologi dan keragaman mikroba yang tidak dibudidayakan.”

Tim peneliti mengerjakan beberapa analisis yang memanfaatkan repositori genom, dan tim IMG / M mengembangkan beberapa pembaruan dan fitur untuk menambang katalog GEM. (Tonton webinar IMG ini di Metagenome Bins untuk mempelajari lebih lanjut.) Satu grup menambang kumpulan data untuk metabolit sekunder baru dari cluster gen biosintetik metabolit sekunder (BGC), meningkatkan BGC ini di IMG / ABC (Atlas of Biosynthetic Gene Clusters) sebesar 31%. (Dengarkan podcast Prodcast Natural JGI ini tentang penambangan genom.) Nayfach juga bekerja dengan tim lain dalam memprediksi koneksi host-virus antara semua virus di IMG / VR (Virus) dan katalog GEM, yang mengaitkan 81.000 virus – 70% di antaranya tidak sudah dikaitkan dengan host – dengan 23.000 MAG.

Pemodelan Jalur Baru untuk Peneliti Metagenomik

Membangun sumber daya ini, KBase, multi-institusional kolaboratif penciptaan pengetahuan dan lingkungan penemuan yang dirancang untuk ahli biologi dan bioinformatika, mengembangkan model metabolik untuk ribuan MAG. Model tersebut sekarang tersedia dalam Naratif publik, yang menyediakan alur kerja yang dapat dibagikan dan direproduksi. “Pemodelan metabolik adalah analisis rutin untuk genom isolat, tetapi belum dilakukan pada skala untuk mikroba yang tidak dibudidayakan,” kata Eloe-Fadrosh, “dan kami merasa bahwa kolaborasi dengan KBase akan menambah nilai di luar pengelompokan dan analisis MAG ini.”

“Hanya membawa set data ini ke KBase memiliki nilai langsung karena orang dapat menemukan MAG berkualitas tinggi dan menggunakannya untuk menginformasikan analisis di masa mendatang,” kata José P. Faria, ahli biologi komputasi KBase di Argonne National Laboratory. “Proses membangun model metabolik sederhana: Anda cukup memilih genom atau MAG dan menekan tombol untuk membuat model dari database kami yang memetakan antara reaksi biokimia dan anotasi. Kami melihat apa yang dijelaskan dalam genom dan model yang dihasilkan untuk menilai kemampuan metabolisme organisme. ” (Tonton webinar KBase ini tentang pemodelan metabolik.)

Pemimpin Keterlibatan Pengguna KBase, Elisha Wood-Charlson menambahkan bahwa dengan menunjukkan kemudahan model metabolik yang dihasilkan dari kumpulan data GEM, peneliti metagenomik dapat mempertimbangkan untuk bercabang ke ruang ini. “Kebanyakan peneliti metagenomik mungkin tidak mau terjun ke bidang penelitian yang sama sekali baru [metabolic modeling], tetapi mereka mungkin tertarik pada bagaimana biokimia memengaruhi apa yang mereka kerjakan. Komunitas genomik sekarang dapat mengeksplorasi metabolisme menggunakan jalur mudah KBase dari genom atau MAG ke pemodelan yang mungkin belum dipertimbangkan, ”katanya.

Sumber Daya Komunitas untuk Memfasilitasi Penelitian

Kostas Konstantinidis dari Georgia Institute of Technology, salah satu rekan penulis yang datanya menjadi bagian dari katalog, “Saya rasa tidak banyak lembaga yang dapat melakukan metagenomik skala besar seperti ini dan yang memiliki kapasitas untuk skala besar analisis. Keindahan dari studi ini adalah bahwa hal itu dilakukan pada skala ini yang tidak dapat dilakukan oleh masing-masing laboratorium, dan ini memberi kami wawasan baru tentang keanekaragaman dan fungsi mikroba. “

Dia sudah menemukan cara untuk memanfaatkan katalog tersebut dalam penelitiannya sendiri tentang bagaimana mikroba merespons perubahan iklim. “Dengan kumpulan data ini saya dapat melihat di mana setiap mikroba ditemukan, dan seberapa melimpahnya. Itu sangat berguna untuk pekerjaan saya dan orang lain yang melakukan penelitian serupa. ” Selain itu, dia tertarik untuk memperluas keragaman database referensi yang dia kembangkan yang disebut Microbial Genomes Atlas untuk memungkinkan analisis yang lebih kuat dengan menambahkan MAG.

“Ini adalah sumber daya yang bagus untuk komunitas,” Konstantinidis menambahkan. “Ini adalah kumpulan data yang akan memfasilitasi lebih banyak penelitian selanjutnya. Dan saya berharap JGI dan lembaga lain terus melakukan proyek semacam ini. ”

Pekerjaan ini juga menggunakan sumber daya dari National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC), DOE Office of Science User Facility lain yang terletak di Berkeley Lab.

Publikasi: Nayfach S dkk. Katalog Genomik Mikrobioma Bumi. Bioteknologi Alam. 2020 November 9. doi: 10.1038 / s41587-020-0718-6

***

Institut Genom Gabungan Departemen Energi AS, Fasilitas Pengguna Kantor Sains DOE di Lawrence Berkeley National Laboratory, berkomitmen untuk memajukan genomik dalam mendukung misi DOE yang berkaitan dengan pembangkit energi bersih serta karakterisasi dan pembersihan lingkungan. JGI menyediakan pengurutan throughput tinggi dan analisis komputasi terintegrasi yang memungkinkan pendekatan ilmiah berbasis sistem untuk tantangan ini. Ikuti @jgi di Twitter.


Diposting Oleh : http://54.248.59.145/

About the author