Презентация на тему «Микробиота кишечника человека – кто здесь хозяин»

Микробиота кишечника человека – кто здесь хозяин

Попенко А.С. м.н.с. лаборатории биоинформатики ФГБУН НИИ ФХМ ФМБА России

Микробиота

Микробиота – совокупность микроорганизмов, составляющих один биоценоз (озеро, почва, кишечник, ротовая полость..). Метагеном – совокупность геномов микробиоты.

2

Методы определения бактериального состава

По наличию культивирования Культурно-зависимые Бактериальный посев Изоляция отдельного организма

3

Методы определения бактериального состава

По наличию культивирования Культурно-зависимые Бактериальный посев Изоляция отдельного вида Культурно-независимые ДНК-секвенирование По составу Маркерные гены (16S rRNA) Полногеномное (whole-genome= WGS)

4

Метагеном кишечника

Около 300-1000 бактериальных видов ~1015 клеток: на 2 порядка больше чем клеток человека Функции: Метаболизм Предотвращение колонизации патогенами Влияние на иммунитет человека Взаимодействие с высшей нервной деятельностью

5

Что они делают

Задачи метагеномики

Кто здесь?

Таксономический состав

Функциональный потенциал

6

Алгоритм обработки метагеномных данных

I. Фильтрация метагеномных прочтений: По среднему балу качества (>15) Обрезание низкокачественных концевых участков Фильтрация по геному человека

40

Качество

15

0

Рид

Atttg…. ~ 50 – 100 п.Н.

7

Алгоритм обработки метагеномных данных

Каталог составлен как неизбыточный, включает в себя набор из HMP и дополнительно выбранные геномы

I. Фильтрация метагеномных прочтений: По среднему балу качества (>15) Обрезание низкокачественных концов Фильтрация по геному человека

II. Выравнивание прочтений на референсные наборы: Таксономическое профилирование: каталог бактериальных и архейных геномов для определения родового состава микробиоты Функциональное профилирование: каталог преобладающих бактериальных генов

8

Алгоритм обработки метагеномных данных

IV. Профиль покрытия Глубина и ширина покрытия подсчитываются с помощью BEDtools: ширина референс: прочтения: глубина Ширина используется для качественной оценки (порог 1% для геномов, хотя бы 1 прочтение для генов). По глубине делается количественная оценка.

V. Нормализация Глубина покрытия нормализуется на полную длину выравненных прочтений и длину референсной последовательности, так получаются значения представленности.

9

Алгоритм обработки метагеномных данных

IV. Профиль покрытия Глубина и ширина покрытия подсчитываются с помощью BEDtools: ширина референс: прочтения: глубина Ширина используется для качественной оценки (порог 1% для геномов, хотя бы 1 прочтение для генов). По глубине делается количественная оценка.

VI. Вектора признаков Создаются таблицы, где колонки – признаки, строки – образцы, и используются в стат. анализе.

V. Нормализация Глубина покрытия нормализуется на полную длину выравненных прочтений и длину референсной последовательности, так получаются значения представленности.

10

Acidaminococcus

Acinetobacter

Actinobacillus

Actinomyces

AMA_4461126

0

0

0

0

Kh_232

0.23

0

0

0

Kh_236

0.018

0

0

0.01

Состав микробиоты: дискретность или непрерывность

Или

Metahit обнаружили 3 энтеротипа на 33 образцах – кластеры кишечных метагеномов, не зависящие от национальности и возраста.

HMP показали на 154 образцах градиент

MetaHIT: Arumugam et al, 2011:

HMP: R. Knight, IHMC 2012 talk, Paris

11

Особенности кишечных микробных сообществ разных стран

12

Метагеном кишечника у населения РФ

WGS 94 образцов из разных городов России

13

Межнациональное сравнение

Российские образцы характеризуются меньшим содержанием рода Bacteroides и большим – представителей отдела Firmicutes.

Bacteroides

Faecalibacterium Ruminococcus Bifidobacterium

14

Кластеризация с генерацией случайных подвыборок

Была использована методика нахождения кластеров с бутстрэп поддержкой. Были найдены очень схожие группы образцов из Омска (6) и Татарстана (8). Татарстанские образцы полностью вошли в список образцов, с уникальным тройками высокопредставленных родов. Татарстанская группа на 80% состоит из представителей родов Roseburia, Coprococcus, Faecalibacterium и Ruminococcus, которые в ряде исследований доминировали в здоровой выборке по сравнению с клинической.

15

Метагеном онкологических больных

В группе образцов от детей с онкологическими заболеваниями было выявлено повышенное содержание родов, в норме не содержащихся вовсе или же в малых количествах, например Klebsiella, дрожжи Candida, Streptococcus, Pseudomonas. В некоторых образцах содержание ДНК человека превышало 40%, что может быть следствием мукозита. Бактериальное разнообразие было снижено по сравнению с контролем.

16

Алкоголизм

Метагеном больных алкоголизмом отличился повышенным содержанием бактерий рода Escherichia и наличием ряда патогенов, в частности Salmonella и Klebsiella.

Тепловая карта наиболее представленных родов (95% суммарного покрытия) в метагеномных образцах кала страдающих от алкоголизма.

17

Хобл

ХОБЛ – хроническая обструктивная болезнь легких, характеризуются воспалительными процессами, заселением патогенами. Лечится антибиотиками. На таксономическом уровне метагеном кишечника почти не отличается от здоровой выборки. Некоторые оппортунистические патогены оказались перепредставленны

18

Хобл

На функциональном уровне (генном) было выявлено значительное количество генов устойчивости к антибиотикам. Изучается вопрос миграции детерминант устойчивости между частями тела

19

Будущее: интеграция meta…

omics

20

Спасибо за внимание