nature子刊新发“肠菌数据库”：麻省理工分离了近8000种人类肠菌，还描绘了它们的遗传和代谢背景
9月2日，《自然医学》介绍了一个新的、全面的、高分辨率的数据库工具。
MIT和Broad研究所的科学家称，他们已分离并保存了在人类消化道发现的近8000种细菌的样本，形成一个名为“BIO-ML”的数据库，并将其开放给任何对此感兴趣的研究人员使用。
BIO-ML，全名Broad Institute-OpenBiome Microbiome Library，这是一个由7758株肠道细菌分离株、3632个基因组序列和纵向多组学数据组成的综合性数据库。
该数据库提供了对数千种临床相关、但未被充分阐明的菌株及其相关多组学数据的开放访问，它有助于科学家们揭示人体肠道菌群的动态变化。
数据库链接：
https://www.broadinstitute.org/infectious-disease-and-microbiome/broad-institute-openbiome-microbiome-library
研究方法、附加参考资料、自然研究报告摘要、源数据、数据可用性声明及相关代码：
https://www.nature.com/articles/s41591-019-0559-3
研究名称：A library of human gut bacterial isolates paired with longitudinal multiomics data enables mechanistic microbiome research
期刊：nature medicine
发表时间：2019年9月2日
IF：30.641
DOI:10.1038/s41591-019-0559-3
麻省理工和Broad研究所的研究人员近日宣布，一个由7758株人类肠道细菌分离株组成的数据库“BIO-ML”正式上线。
这些细菌分离株来自OpenBiome的人类健康FMT（粪菌移植）供体，它涵盖了目前发现的人类肠道中大多数系统发育多样性。OpenBiome是首家粪菌银行，这些粪便供体都来自波士顿地区。
他们报告了3632株分离株的全基因组序列（WGSs），这些分离株主要覆盖人体肠道中6个主要细菌门：放线菌Actinobacteria、拟杆菌Bacteroidetes、厚壁菌Firmicutes、梭杆菌Fusobacteria、变形杆菌Proteobacteria和疣状体菌Verrucomicrobia，让研究者能在体内外测试和预测表型，如代谢能力或抗生素耐药性。
研究人员收集了约90人的粪便样本，并对其中一些样本持续跟踪达2年，以得到肠道菌群16 S、宏基因组和代谢组学数据在时间线上的变化。
我们已经知道，人类的消化道中存在数万亿的细菌细胞。虽然已有大量研究表明：肠道菌群会随着时间的推移而变化和进化，但科学家们观察到这一点的机会还不多——尤其是严格的人体肠道厌氧菌，直到最近才被认为可以实现体外培养，因而对它们的密集取样还有很大空白。
作者之一、麻省理工学院微生物组中心主任Eric Alm说，“这些分离菌株样本助于揭示人体肠道菌群的动态变化，让科学家们开发应对各种疾病的新疗法”。
1）通过分析同一宿主内肠道菌群随时间的变化，研究人员发现了菌株间一些新的相互作用
研究人员在报告中举了一些例子，说明了如何利用这些数据更好地了解人体内和人与人之间肠道微生物群的生态进化动态。
1.案例“bk”
研究人员观察到，每个个体都有一个独特的“微多样性（micro-diversity）”，它由密切相关的菌株组成。
但是，菌株的系统发育也并不完全与它们的基因含量相符。即：细菌菌株的基因库在进化过程中是可塑的。
举个例子，这种基因库的快速转换（turnover）可以在供体“bk”中观察到：有两个不同的B. adolescentis菌株经历了50-kb基因簇的聚合丢失（下图f）。
人体肠道共生细菌的快速基因组进化
因此，在个体的生命周期中，菌株的基因组含量和功能可能会发生变化，这可能是由于宿主特定的环境因素，或者微生物之间的相互作用而引起的。
2.案例“am”
在另一个案例中，研究人员发现，供体“am”被多个远缘相关血尿杆菌Turicibacter sanguinis菌株连续定植，这些菌株在取样期间迅速相互取代——一株T. sanguinis菌株几乎一夜之间就完全取代了同一物种的相关菌株：
T. sanguinis是一种孢子形成菌，它在肠道中的丰度较低。这些菌株的快速转换（turnover）可能是远缘相关菌株的混合物中孢子开花的结果，也可能由连续的定植事件和应变位移引起。
2）使用多个时间点的平均值，对于精确量化个体内细菌类群和功能的丰度可能是最佳选择
通过纵向数据集分析，研究人员发现，无论是在分类群还是广泛的功能分类方面，每个人都有一个稳定和独特的微生物群结构。
然而，在给定ASV（相当于100%的OTU）和COG条件下，菌群类别的相对丰度每日大幅波动，但中位数保持相对恒定。
那么，收集多少数据值才能让误差最小化？研究人员说，他们的答案是：5到9个时间点。
3）研究人员还分析了粪便代谢物，发现氨基酸水平与个体内微生物种群的纵向变化密切相关
研究小组测量和分析了47930个代谢特征，发现受试者粪便中的代谢物含量随时间显著变化。
这些代谢物包括几种氨基酸，如丝氨酸、赖氨酸、谷氨酰胺、酪氨酸和瓜氨酸，以及维生素，如烟酸和泛酸盐，以及一些胆固醇酯。
研究人员认为，氨基酸的这些变化可能是由于饮食、炎症或结肠的细胞损伤引起的。
然而，不同人群中微生物组成的差异，则与胆汁酸水平密切相关。但究竟是什么导致了氨基酸和胆汁酸水平的差异，科学家们暂时还不清楚。
4）结语
菌株多样性在人类宿主中是一个广泛存在的现象。越来越多的新研究指出，同一物种的菌株之间的功能差异，也会影响人类健康。比如：
菌株水平的差异会影响饮食化合物的代谢，如低聚半乳糖或不可消化纤维；
细菌介导的药物代谢在不同菌株间也可能不同，它们会影响药物疗效和毒性；
毒力基因的基因组变异，可以改变菌株的致病性；
不同的菌株可引起不同的免疫反应，如细胞因子的产生。
迄今对人体肠道微生物群的横断面和纵向调查，推动了大量“肠道菌群”如何影响健康的假设。
本文作者认为，微生物组研究的下一阶段，要求我们开始用细菌分离物直接测试这些假设。
“全面的、高分辨率的细菌分离数据库，为研究我们的生活方式如何影响肠道微生物群、新陈代谢和炎症的机制提供了可能”，MIT研究员、作者之一Mathieu Groussin说。
封面图源 Chelsea Turner, MIT
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