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科研动态

Nature:地球微生物组计划首发成果,揭示地球多尺度微生物的多样性
发布时间:2017-11-10 15:00   点击率:
导读
微生物拥有适应强、繁殖快、种类多、分布广等特点,在不同的生态系统中起着重要的作用,如人体肠道菌群通过参与免疫系统、神经调节、能量供应等过程,维持机体的健康正常的运转;环境中的微生物通过降解物质及提供代谢产物等,为生态平衡做出了卓越的贡献。

为了解地球上所有生态系统中微生物的组成结构,建立完整的微生物分类目录,地球微生物组计划(EMP)于2010年启动。

 

作者共收集了来自全球科学界500多名研究人员的97个独立研究的27000多份样品,选择了一种无参方法Deblur,使用特异性更强的tag sequences展开分析,关注环境中含量更多的细菌和古菌,鉴定出大约30万条Unique序列,并只有10%与现有数据库相匹配;并建立微生物结构模型,根据样品中微生物的组成结构,鉴定样品来源于哪种生态群落。该项工程也初步建立了地球微生物数据库,对展开更深入的科学研究提供了便利。


研究意义
首发成果呈现了一个EMP档案的荟萃分析,通过跟踪不同研究样本中的个体序列,并用标准化的环境描述符进行研究,来调查大范围的生态模式,探索生态学理论中的关键假设,为将来的研究打好基础。


文献ID
标题:A communal catalogue reveals Earth’s multiscale microbial diversity
译名:地球微生物组计划(EMP)揭示地球多尺度微生物的多样性
期刊:Nature
年份:2017        IF:40.137
通讯作者:Luke Thompson
通讯单位:加利福尼亚大学


材料与方法
1. 样品采集与测序
邀请全球的微生态学专家提交样本用于微生物组分析;样本经DNA提取和测序,使用微量离心管采集大块样品(例如土壤,沉积物,粪便)和分馏大块样品(例如,海绵珊瑚表面组织,离心混浊水),拭子(BD SWUBE双dual cutton swab棉签)用于生物膜或表面样品。过滤器(Sterivex柱,0.2μm,Millipore)用于水样本。

样品被送到美国的实验室用于DNA提取和测序:水样到阿贡国家实验室,土壤样品到劳伦斯伯克利国家实验室(2014年之前)或者西北太平洋国家实验室(2014年以后)以及粪便和其他样本到科罗拉多大学博尔德分校(2015年前)或加州大学圣地亚哥分校(2015年以后)。

DNA抽提试剂盒:MO BIO PowerSoil DNA extraction
测序选择:Illumina平台,16S,V4区域

2. 序列分析
鉴于在用传统方法将数目庞大的序列分配到操作分类单元(OTU)时,有超过1/3甚至更多的序列并不能与已知的rRNA数据集相匹配,因此选择了一种无参方法Deblur,去除可疑错误序列并提供单核苷酸分辨率“sub-OTU”,称为“扩增子序列变体”,这里也称为“标签序列(tag sequences)”。并将tag sequences调整至90bp用于荟萃分析。


研究成果
1. 样品标准化及分类
从97个独立研究中共获得了27,751份样品,序列总计22亿,每个样品序列大约8,000条;对reads标准化处理为90bp以方便进行分析,剩余样品来自96个独立研究的23,828个样品(每个样品抽平到5,000条序列)。将所有EMP样本分为3个层次,level 1包括自由生活环境和宿主相关环境;进一步地level 2包括含盐水环境、不含盐水环境,动物宿主环境、植物宿主环境;level 3包括水、土壤、沉积物,肠道、分泌物、生物表面、根茎等生境下的样本。

 
图1. 取样地点分布及样品类型

2. 环境微生物的多样性
除植物根际样品,宿主相关环境样品的微生物丰度低于自由生活环境;分别分析pH和温度与自由生活环境样品中的tag sequences相关性,发现在pH=7左右或温度=10℃左右时,tag sequences的丰富度分别达到峰值,Laplace曲线比Gaussian曲线更为契合;按照level 2分组或level 3分组对样品进行3D-PCA分析,发现宿主相关环境与自由生活环境的微生物组成不同;按照level 2分组或level 3分组分析样品16S rRNA基因的拷贝数,自由生活环境和植物宿主相关环境的平均基因拷贝数为2.2,动物宿主相关环境的平均基因拷贝数为3.4,高的基因拷贝数与快速增殖有关,加强了动物宿主相关环境中微生物的资源获取和种群扩大。

 
图2. 微生物多样性及PCA分析

3. 嵌套生态结构群落分析
已知群落间的多样性(β多样性)差异主要是由turnover(分类群更替)和nestedness(嵌套生态结构,获得或失去分类群导致丰度变化)造成。如果前者占主导,逐渐偏离的群落就会拥有独特的生物种类;而如果nestedness占主导,多样性低的群落会成为多样性高群落的子集。研究挑选了2000份来自不同研究、迥异环境的样品来检测嵌套性。按照门的丰度高低,分别将所有样品、动物样品、植物样品、含盐水环境样品、不含盐水环境样品,从左至右排列,发现nestedness嵌套的生态结构更具有优势:无论在哪种环境中,在任何分类水平上,嵌套性生态结构都更为常见,且分类水平越高,嵌套现象越明显,多样性低的群落可能是nestedness嵌套生态结构群落的子集。

 
图3. 嵌套生态结构群落β多样性分析

4. 特异性反映环境分布的tag sequences
挑选2000个不同环境中的代表样品,分析所有属和400条随机tag sequences分别对应的环境类型,每个长条均体现一种环境分布。如果长条的组成颜色比较单一,表明样品中各属或者样品的代表性tag sequences对于该环境是特定的,即能比较特异性地将本环境与其他环境分离开来;如果长条是由多种颜色构成,则表明该属或tag sequences的分布广泛,具有普适性。从图中长条的颜色可知,tag sequences 的分布更具有环境特异性,即基于OTUs来分析样品;在各属及更高的分类水平,无法区分样品的来源,而基于tag sequences分析可以特异性的区分出不同的样本。这就为鉴定样本的来源提供了一个有较高可信度的方法,在法医学、样品追踪等等应用方面也有重要的启示作用。

 
图4. 环境分布的特异性序列


研究结论
1、微生物多样性低的生态结构可能作为一个子集,嵌套在微生物多样性高的生态结构中。
2、基于tag sequences进行分析,使微生物的分类更为精细,并可以根据样品的微生物组成来分析样品的来源
3、地球微生物组计划仍然需要研究不同地理(纬度、海拔)、不同环境(温度、pH和盐度)等的微生物组成结构,另外也想要研究同一环境,微生物组成随时间的变化。


亮点
研究采取众包式样本收集、标准化的微生物群落测序,以及元数据(metadata)管理来进行细菌和古菌群落的全球荟萃分析。使用了确切的序列代替OTUs,由于确切序列是稳定的标识符,与OTU不同,它们可以与现在和未来的任何16S rRNA或基因组数据库进行比较,从而提高数据的重复利用性。

研究已经证明,累积取样可以揭示微生物生态学的基本生物地理模式,其分辨率和范围与目前可用于“宏观”生态的数据汇编相当。地球微生物组计划首发成果在建立一个可扩展框架来对全球范围内的微生物进行分类时,既致力于提供探索无数问题的资源,又提供了引导获取新数据的出发点。