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项目文章|a级黄色片微生物多组学联合文章刊登ISME!

来源:admin    发布时间:2020-07-29   阅读数:202

喜大普奔!华南师范大学生命科学学院王璋研究员研究团队的研究成果刊登ISME,同时,这也是a级黄色片微生物多组学联合项目文章!

多组学联合分析是微生物组研究的秘密武器!本研究利用16S+宏基因组+转录组+宏代谢组多组学联合分析,对慢性阻塞性肺疾病呼吸道微生物群落的功能特征进行了探究,并揭示了与慢性阻塞性肺疾病发病相关的“菌群-代谢物-宿主靶点”的互作关系,证实了利用公共多组学数据集成分析来研究微生物组-宿主互作关系的可能性。本文第一作者及通讯作者为华南师范大学生命科学学院王璋研究员。


Multi-omic meta-analysis identifies functional signatures of airway microbiome in chronic obstructive pulmonary disease

多组学meta分析揭示慢性阻塞性肺疾病患者呼吸道微生物群落的功能特征

项目文章|a级黄色片微生物多组学联合文章刊登ISME!

作者:Zhang Wang1, Yuqiong Yang2, Zhengzheng Yan3, Haiyue Liu3, Boxuan Chen1, Zhenyu Liang2, Fengyan Wang2, Bruce E. Miller4, Ruth Tal-Singer4, Xinzhu Yi1, Jintian Li1, Martin R. Stampfli5, Hongwei Zhou3, Christopher E. Brightling6, James R. Brown7, Martin Wu8, Rongchang Chen2,9 & Wensheng Shu1

期刊:The ISME Journal

时间:2020.07.27

影响因子:9.180

DOI:10.1038/s41396-020-0727-y


文章摘要

目前对慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者的呼吸道微生物群落与宿主之间的相互作用知之甚少。本文作者从已公开的COPD微生物组学数据中收集了1640份16S rRNA数据和26份宏基因组数据,采用了多组学meta分析方法鉴定其功能特征并确定了其微生物属水平分类单元的变化,随后使用12个微生物属建立了COPD全局分类器。作者结合创新性的数学建模方法,预测出每种代谢物在疾病中的变化趋势值及其宿主基因靶点,并在1340例慢阻肺公共转录组学数据中进行了验证。结果发现,约30%在慢阻肺中差异表达的宿主免疫信号通路,可被气道菌群的代谢物靶向作用,且菌群代谢物在疾病中的变化趋势与其作用宿主靶点的变化趋势大体一致。表明在疾病状态下,气道菌群与宿主基因表达发生了协同变化最后作者收集了18份COPD患者和10份健康人样本进行宏基因组、代谢组和转录组学检测,通过独立人群样本验证上述研究推论,发现有69.9%的“菌群-代谢物-宿主基因”的互作通路得到了证实,并筛选出丁酸、高半胱氨酸和棕榈酸是与COPD宿主靶点相关性最强的微生物代谢产物。是与COPD宿主靶点相关性最强的微生物代谢产物。


实验设计与分析思路

本研究所用于分析的样本来自分布在亚洲、欧洲和美洲的10个国家(图1.a),多组学meta分析总体策略如图1.b所示。

COPD呼吸道微生物多组学meta分析策略
图1.COPD呼吸道微生物多组学meta分析策略。a:用于meta分析的1640份16S rRNA样本、26份宏基因组 样本和1340份宿主转录组样本的地理分布示意图;b:微生物组学与宿主转录组学数据综合meta分析流程图,以及多组学数据验证思路。


研究结果

1.COPD患者呼吸道微生物组成分析

针对16S rRNA数据,作者采用DADA2算法进行分析,并使用PICRUSt2进行功能预测分析,发现了2341个EC家族。针对宏基因组数据采用了HUMAnN2进行功能分析并获得了1236个基因家族信息,其中1124个基因与PICRUSt2预测的结果重合。这1124个基因中有299个是COPD宏基因组数据分析得到的核心基因(在超过90%样本中存在)。宏基因组分析得到的基因丰度信息与从16S rRNA数据分析推测得到的相应基因丰度存在相关性,表明两种不同类型组学数据之间的一致性。

对于COPD患者和健康人的16S rRNA数据进行了随机效应的统计学meta分析,发现共有12个细菌属显著差异(图2.b),与宏基因组数据分析结果基本一致。利用筛选得到1124个基因分析COPD患者和健康人之间的比较分析,通过相关性分析发现其中891个基因在不同的16S rRNA数据之间具有一致的变化趋势,而这891个基因中的759个基因在宏基因组也表现出一致的趋势(图2.d)。

COPD呼吸道微生物组学数据meta分析
图2.COPD呼吸道微生物组学数据meta分析。a:与COPD相关的细菌属热图;b:meta分析得出的12个重要细菌属相对丰度分析;c:ROC分析;d:重要基因的相关性分析。


2.COPD呼吸道微生物代谢潜能预测

利用MetaCyc、STITCH等公共数据库进行分析,共获得67种代谢物与244个宿主基因之间的346个代谢组靶向作用关系(图3.a)。作者针对宏基因组数据采用了PRMT算法根据相关基因的综合效应情况评估代谢物在疾病状态下的相对富集率(即PRMT得分),发现棕榈酸和甘露糖胺的PRMT得分最高,可推测其在COPD患者中可能高度富集(图3.b)。而棕榈酸途径中的8种代谢物中有6种在COPD样本中显著升高,而一氧化氮途径中除硝酸盐以外的代谢物在COPD样本中显著下降(图3.c)。

通过属水平物种留一法(Leave-one-genus-out,LOGO)分析确定代谢产物的关键微生物驱动因素,估计每个细菌属对每种代谢物的相对贡献,共有25个细菌属被认为是67个代谢产物的显著贡献者,其中链球菌和嗜血杆菌是大多数代谢物的贡献者(图3.d)。对于与COPD密切相关的棕榈酸,罗斯氏菌属对其贡献最大。

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图3.COPD呼吸道微生物群落代谢潜力推测。a:微生物属、代谢反应、代谢物和宿主靶点之间的相关关系图;b:PRMT评分排序图;c:棕榈酸与一氧化氮生物合成途径;d:基于LOGO分析的关键微生物对代谢物的贡献热图。


3.宿主转录组评估代谢物效应

为了评估上述提到的244个宿主靶点是否与COPD特异的宿主免疫反应密切相关,作者在公共数据库中搜索得到1340份COPD患者与健康对照的呼吸道转录组学数据,并进行类似的随机效应统计学meta分析,发现通过微生物组学预测的菌群代谢物在疾病中的变化趋势(PRMT得分)与其作用的宿主靶点在转录组数据中的综合变化趋势呈显著正相关(图4.a),如10个与棕榈酸相关的基因中有8个显著上调,与在微生物组学分析中棕榈酸PRMT评分的情况一致,可推测COPD患者的微生物群落与宿主基因表达之间存在某种协同反应。

通过转录组meta分析发现有54条宿主代谢途径的基因显著富集,其中有16条代谢途径与上述预测的244个菌群代谢物的宿主靶点重合,并与37种代谢物关联,表明这些途径可能受到了微生物代谢产物的调控(图4.b)。通过进一步分析发现共有19个细菌属是这37种代谢物的重要贡献者,其共同构成了296个“微生物-代谢物-宿主”紧密关系链。

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图4.微生物组学预测的代谢物靶基因在慢阻肺宿主转录组中的变化趋势。a:代谢产物PRMT评分与其在宿主转录组中的疾病促进效应呈正相关;b:与至少一个菌群代谢物互作的差异基因热图。


4.多组学验证宿主与微生物之间的相互作用

为了验证上述推测的“微生物-代谢物-宿主”之间的相互作用,作者对18名COPD患者和10名健康人进行宏基因组、宏代谢组和转录组测序与分析(图5.a),发现有9个细菌属、61个微生物基因、33种代谢物和469个宿主基因在差异分析中呈现显著差异。结合多组学分析结果对上述预测的296个“菌群-代谢物-宿主”紧密关系链进行筛选,剔除掉在代谢组数据中无法检出的气体代谢物,剩余272个关系链。对于“代谢物-宿主靶点”的互作,作者通过Spearman相关性分析确认78.1%的代谢物与宿主靶点基因的配对在多组学独立数据中与预测的结果一致。对于“菌群-代谢物”互作关系,作者通过MIMOSA2软件进行验证,85.2%的互作关系得到验证。

综上,272个“微生物-代谢物-宿主”关系链中有190个(69.9%)在多组学分析中得到了验证,涉及16个细菌属、27个代谢物和37个宿主基因。其中91个关系链中的代谢物或宿主基因在多组学的差异分析显著差异(图5.d)。表明这些关系链可能具有慢阻肺的疾病特异性。其中,丁酸与宿主基因SOD2关联性最强,其次是高半胱氨酸-MMP9和棕榈酸-ACSL1,而梭杆菌、链球菌和罗斯氏菌属分别是以上代谢物的主要贡献者(图5.e)。

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图5.多组学验证“微生物-代谢物-宿主”关系链。a:样本处理示意图;b:代谢物实际检测的代谢物比例;c:31种代谢物PRMT评分与其在慢阻肺代谢组中的变化趋势的一致性评估。d:91个“微生物-代谢物-宿主”关系链验证结果;e:相关性最强的三对代谢物-宿主靶点基因-细菌属关系图。


总 结

通过多组学meta分析结合独立多组学数据验证,对COPD呼吸道微生物群落的功能特征进行了探究,并揭示了与COPD发病相关的“菌群-代谢物-宿主靶点”的互作关系。证实了利用公共多组学数据集成分析来研究微生物组-宿主互作关系的可能性。


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