《Nature子刊:深度挖掘人类肠道宏基因组的古菌病毒》

  • 来源专题:生物安全知识资源中心—领域情报网
  • 编译者: hujm
  • 发布时间:2023-01-03
  • 人类微生物组的组成和功能与宿主的健康密切相关。除了细菌外,肠道微生物群中的非细菌成员(古菌、真菌和病毒)也在微生物群落的动态演替以及人类的生理、免疫、疾病等方面发挥着重要作用。

     

    古菌是人体的共生微生物之一,它们曾在肠道,口腔和皮肤等部位被检测到,与人类疾病密切相关。与细菌相比,古菌在人体内的丰度相对较低,而且大多不可培养,因此与人类相关的古菌经常被忽视。病毒控制着微生物群落的组成和代谢,侵染古菌的病毒在基因组序列和病毒粒子结构方面具有很高的多样性。迄今为止,只有少数研究报道人类肠道内存在古菌病毒,因此,与人类相关的古菌病毒仍然神秘。随着下一代测序技术的发展以及海量数据的产生,基于宏基因组学的方法有助于我们对人类的古菌组和古菌病毒组进行广泛的研究。

     

    2022年12月29日,中国科学院深圳先进技术研究院合成生物学研究所马迎飞团队在Nature Communications 期刊发表了题为:Metagenomic analysis reveals unexplored diversity of archaeal virome in the human gut 的研究论文。

     

    该研究首次对来自人类肠道宏基因组的古菌病毒进行了深入挖掘及全面分析,揭示了人类肠道中古菌病毒组的多样性,为人类肠道古菌病毒组的研究提供了前所未有的一瞥。

    人类肠道古菌病毒组的多样性

     

    研究表明约有90%古菌基因组包含CRISPR结构, 因此CRISPR spacer-protospacer的匹配分析适用于古菌病毒序列的识别。为了对人类肠道中的古菌病毒进行全面搜索,团队首先构建了人类肠道相关古菌spacer序列数据库(HGASDB, Human Gut Associated Archaeal Spacer Database),并基于HGASDB和古菌病毒的特征基因构建了一套肠道古菌病毒的鉴定方法,从收集的2271个肠道宏基因组样品中及6个公开的病毒数据库中共鉴定出了1279种古菌病毒,构成人类肠道古菌病毒组数据库(HGAVD)(图1a)。随后,团队对鉴定出的病毒代表序列进行质量评估,大多数 (67%)病毒contigs的质量无法得到评估。与此同时,团队基于对病毒序列的网络分析以及病毒蛋白序列的注释信息,对HGAVD中的病毒序列进行了分类学的分析,其中大部分序列(68.4%)无法被分类到任何已知的病毒类别,这些分析表明人类肠道中依然存在大量未知的古菌病毒。此外,团队还将HGAVD中的病毒与公共的肠道病毒数据库进行了比较(图1d),发现来自HGAVD的大多数病毒(n=1097;86%)均无法与公共数据库中的病毒聚类到一起,这表明HGAVD对肠道古菌病毒组具有良好的代表作用。综上所述,HGAVD极大地扩展了人类肠道中古菌病毒多样性。

    古菌病毒广泛分布于人类肠道中

    为了了解肠道古菌病毒在全球人群中的分布情况,团队对1279条古菌病毒contigs在人类肠道样品中的丰度情况进行了估计,主坐标分析(PCoA)和Anosim分析的结果显示:肠道古菌病毒群落的组成在不同性别(ANOSIM,r=0.004,p=0.306)和不同BMI指数(ANOSIM,r=0.006,p=0.201)的人群中并无显著性差异。然而,当以国家作为界限分析时,我们观察到这些古菌病毒在各地表现出不同的多样性(图2a)。

    团队进一步调查了这些古菌病毒在所有肠道样品中的检出率,共有7种古菌病毒在人群中的检出率10%,虽然这些病毒被归类到了7个不同的病毒簇(VCs)中,但它们的宿主均为Methanobrevibacter_A smithii(M. smithii)。就地理分布而言,这些古菌病毒在非洲人群中的检出率较低,但在亚洲、欧洲和美洲人群中则具有相对较高检出率 (图2b)。在人类肠道中检出率高于1%的古菌病毒共有712种,病毒序列IMG丨UGV-GENOME-0271153在人群中具有最高检出率(72.2%),该序列长度为40.51kb,被评估为中等质量的基因组,侵染M. smithii古菌。该病毒基因组编码46个基因,其中8个基因被预测为有尾病毒的功能基因(图2c)。此外,团队从人类肠道样品中共鉴定出13种smacoviruses,它们的长度分布在2.0-2.5kbp之间。这些病毒与古菌基因组上7个不同spacer序列相匹配,其宿主为Methanomassiliicoccus intestinalis或Methanomassiliicoccus_A intestinalis古菌。与亚洲和美洲人群相比,smacovirus在非洲和欧洲人群中具有更高检出率(图2d)。

    M. smithii古菌的病毒在人类肠道古菌组中占主导地位

    病毒能够以多种方式影响生态系统及微生物进化,例如部分噬菌体能够通过裂解宿主细胞改变微生物的群落结构和生态功能;一些噬菌体能够劫持其宿主的代谢机制,改变宿主细胞代谢产物浓度;噬菌体也可以作为宿主之间水平基因转移的载体,因此,对于病毒宿主的预测以及病毒与宿主相互作用的研究也是理解病毒的关键步骤。为此,我们通过CRISPR spacer序列建立古菌与其病毒序列间的匹配关系,推断出每种古菌病毒的可能宿主。不出所料,大多数(n=1217,95.2%)古菌病毒的宿主都是甲烷短杆菌(Methanobrevibacteria_A),它也是古菌中的优势属(图3a)。然后,我们通过统计每个古菌属对应的VC数量来衡量病毒的多样性,其中,47个VCs只侵染M. smithii古菌,17个VCs只侵染M. smithii_A古菌,但有13个VCs与这两种古菌均有关联,反映了古菌病毒能够跨种侵染宿主的特性。为了对古菌的跨宿主侵染情况进行更加详细的研究,团队构建了宿主与病毒关系网络(图3c),发现大约三分之一的肠道古菌病毒都具有广泛的宿主范围,并不局限于单一物种,这些分析为人类肠道微生物群中古菌病毒介导的基因流动网络提供了全面参考。

    此外,侵染M. smithii的病毒是人类肠道古菌病毒的一个主要分支,为了进一步探索有尾古菌病毒的多样性,团队以末端酶大亚基(Terl,Large Subunit Terminase)作为标记构建M. smithii古菌病毒的系统发育树,以此来估计这些病毒的多样性(图3d)。以上基于Terl蛋白的系统发育分析扩展了M. smithii古菌病毒的多样性,并定义了新的谱系。

    古菌病毒基因组编码广泛的蛋白功能

    虽然人类肠道中古菌的功能蛋白已被广泛研究,但是对于肠道内古菌病毒蛋白的理解却十分有限。为此,团队从1279条古菌病毒代表序列上共预测出了97208个编码蛋白的基因,分别仅有 10.8%和 17.4% 的基因能够与pVOG数据库及PHROG数据库中的基因相匹配,表明人们目前对人类肠道古菌病毒的潜在功能知之甚少(图4a)。

    在所有鉴定出的肠道古菌病毒中,M. smithii古菌病毒的蛋白功能最为多样,共包含了1034种不同功能的蛋白(只考虑了被指定生物功能的蛋白),其中包括一些病毒特有的功能蛋白,例如与结构、包装、裂解、DNA结合/调控和复制相关的蛋白,但其他一些古菌病毒则缺乏这些病毒特有的功能蛋白(图4b)。此外,团队还对36条完整古菌病毒代表序列的基因组进行了研究(图4c),其中23条序列携带PeiW(pseudomurein endoisopeptidase)基因,揭示了该基因对于病毒侵染产甲烷古菌的重要性。此外对33种有尾病毒基因组的分析结果表明,与人类肠道中的细菌病毒类似,温和古菌病毒在人类肠道古菌病毒中占据主体地位。

    在这项研究中,研究团队对人类肠道中的古菌病毒进行了全面的宏基因组数据挖掘,本研究结果将为深入了解人体肠道内古菌病毒的多样性和蛋白功能提供前所未有的见解,以供人们更好地了解人类肠道生态系统。

  • 原文来源:https://news.bioon.com/article/c0bbe54341a7.html
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    • 2020年5月28日 讯 /生物谷BIOON/ --近日,一项刊登在国际杂志Nature Cancer上题为“Microbiome genomics for cancer prediction”的综述文章中,来自魏茨曼科学研究所等机构的科学家们论述了如何利用微生物组的基因组学特征来进行癌症预测。 尽管癌症基因组学能作为一种强大的工具帮助理解癌症发病机制并帮助开发新型诊断工具,但目前研究人员却很少研究维生素组在癌症诊断和临床疗法评估中扮演的关键角色,这项研究中,研究者Elinav等人就论述了通过研究癌症的宏基因组如何能够促进不同肿瘤类型的识别、诊断和分级。 研究人员对小鼠和人类进行的大量研究表明,微生物组的改变或与癌症的发生、发展和对疗法的反应直接相关,而宿主微生物组与癌症病理学之间的一种可能性的链接就是微生物所产生的代谢产物,这些潜在的生物活性分子可以在肿瘤局部或远端产生,其能够系统性地涌入宿主体内并影响肿瘤相关的过程;微生物代谢产物的特性及其效应子功能可能也会在拥有不同微生物组或暴露于不同饮食、药物或其它环境因素的个体之间产生差异,在癌症或其疗法反应的背景下,这些微生物组衍生的分子的组合或许是有益的,也可能是有害的;同时通过分析患者机体的宏基因组特征,还能提供一种病人特殊的化学特征,并与微生物生态系统组成的分析相结合,这或许就为患者个性化的干预提供了一种新的视角。 尽管对癌症发生分子基础的全面描述主要集中在人类基因组的改变上,但最近的研究报告却发现了特殊癌症类型和特定微生物组蓝图之间的关联;然而,研究人员并不是非常清楚这种关联之间的程度,以及其对癌症诊断、预后和治疗所产生的影响;基于对细菌和病毒与特性类型癌症之间关联的了解,研究者就开始对TCGA计划中超过1万名癌症患者中涉及33种癌症类型的1.8万多份肿瘤样本进行全基因组和RNA测序数据进行分析,经过严格的筛选和分类,研究人员利用这些样本中的微生物DNA序列开发了一种新型算法,其能够有效区分15种不同的癌症组织和正常组织,并对癌症类型进行分类,同时研究者还能利用基于组织的微生物模型来区分I期和IV期癌症,这些在结肠癌、胃癌和肾脏癌症中都表现良好,而在其它类型的癌症中就表现地有限。深入分析来自结肠癌等癌症患者机体的样本就能帮助建立不同类型癌症与微生物遗传特性之间的关联,即结肠癌中存在的梭菌属、宫颈癌中存在的Alphapapillomavirus genus等。 随后研究者进一步研究利用来自TCGA血液样本的测序数据来检测微生物DNA(mbDNA)的特征并且检测是否这种新型算法能够预测不同类型癌症的存在;值得注意的是,将这种经过TCGA训练的机器学习分类技术应用于血液样本衍生的mbDNA特征上,并与不同类型癌症的存在相关联。随后研究人员将他们的研究结果与现有的ctDNA试验进行了比较,结果发现,mbDNA能有效区分Ia和IIc期的癌症及并未检测到基因组改变的肿瘤,从而就能为传统ctDNA方法提供新的工具。最后,利用从独立临床队列参与者机体的血浆样本中提取的无细胞DNA的宏基因组测序方法,研究者发现,这种方法能够区分健康个体和癌症患者,同时还能区分前列腺癌和肺癌患者等;总之,通过对肿瘤和循环mbDNA特征进行深入研究,研究人员就能提供一种创新性的方法,将癌症患者从健康个体中筛选出来,并且能区分特殊的癌症类型,在某些情况下还能识别早期和晚期癌症患者。 这项研究补充了过去一些强调微生物组在癌症中重要性的报告,来自人类微生物组研究计划的数据显示,人类机体微生物的特征会表现出时间和空间上的变化。尽管饮食、环境、宿主机体遗传因素和早期微生物的暴露都是造成这种异质性的原因,但这种多样性在很大程度上依然无法解释,最近有研究表明,不同原发性癌症(其中许多发生在胃肠道)中存在的细菌会影响癌症患者的预后表现。相关研究发现或许并不局限于原发性肿瘤,有意思的是,相同的细菌也可以在同一患者的转移性肿瘤中发现,这就表明,原发性肿瘤和转移性肿瘤之间或会表现出微生物组的稳定性。尽管目前研究人员对癌症中微生物组所扮演的生物学功能的了解仍然有限,但我们都知道,微生物组会影响患者的疗法预后以及其对常规化疗和免疫疗法的反应。 癌症诊断的金标准技术依赖于活组织检查,随后由病理学家对活组织进行显微镜检查,对患者的癌症进行遗传学分析通常会寻找遗传改变,从而就能帮助指导有关靶向疗法方案的决策;液体活检是一种新型方法,其能对循环肿瘤细胞进行分析研究,但其主要是用于监测在肿瘤治疗或手术后辅助治疗中已经确诊的癌症患者;研究者Galon等人开发的免疫评分技术就能通过测定肿瘤位点的宿主免疫反应来确定早期结肠癌患者的疾病复发风险。 为了理解利用微生物DNA对癌症患者效益的潜在临床意义,研究者就需要将研究结果置于当前癌症诊断和临床随访方法的背景下进行;从这个角度来讲,研究人员发现了一些非常有趣的结果,首先,他们能够识别出早期癌症患者,并未对基因组变异进行监测,而基于ctDNA的分析就能够得出证据;其次,在某些情况下,研究者能够正确地将癌症患者分类到特定的阶段,这优于其它液体活检方法,相关研究发现就表明,mbDNA监测方法能帮助识别早期(仍可治愈)癌症患者,并能作为一种快速的癌症筛查工具。 尽管这些发现具有非常明显的临床意义,但科学家们仍然有一些问题需要解决,比如,是否能利用微生物组的特征来预测癌症的发生及进展;未来的研究也需要提供明确的证据来证实这种潜在强大工具的有效性,另一个有趣的问题就是,这些微生物组的特征是否真的能够改变患者的治疗情况,在这种情况下,其就能作为一种指示患者预后和监测的生物标志物。很显然,这种方法还需要进一步测试和验证,因此后期研究者可能还需要一段时间,直到相关的测试通过了监管部门的评估和临床实践的应用,后期研究者还将继续在更大的人群队列和不同类型的癌症患者中进行后续研究。(生物谷Bioon.com) 参考资料: Adlung, L., Elinav, E., Greten, T.F. et al. Microbiome genomics for cancer prediction. Nat Cancer 1, 379–381 (2020).doi:10.1038/s43018-020-0059-x 原文链接:http://news.bioon.com/article/6756374.html