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小小微生物,你为什么这么火

日期:2016年5月30日 15:09

提到微生物,学过生物的童鞋们就会想到显微镜下染过色的或杆状或球状的小东西。这些神秘的小东西几乎无处不在,其繁杂的种类让人们又爱又恨。爱它,因为它可以在医药工业、食品工业、农业、冶金工业、环境保护等各个领域帮助我们;恨它,则是因为它会引起各种传染性疾病造成难以预期的灾难。微生物遗传稳定性差,容易产生变异,这也是其种类繁多的重要原因。当研究手段逐渐成熟,研究成本逐渐降低,充满未知的微生物开始成为人们努力发掘的“金矿”。小小微生物为什么这么火,我们一起来揭秘。

一个倡议-国际微生物组计划

201510月底,中美德三国科学家通过《Nature》周刊共同倡议启动国际微生物组计划,该计划旨在号召全世界生物学家、化学家、地质学家、数学家、物理学家、计算机专家以及临床专家合作起来,共同探究微生物如何影响人和地球的健康。短短一周时间,《Nature》、《Science》、《Cell》三大顶级期刊网站针对微生物研究,推出6篇重磅论文,1篇简要评述,介绍2篇其他顶级期刊重磅论文,推荐1本关于肠道微生物的重磅书籍。十篇精彩报道,为全世界科研工作者拉开微生物组研究的大幕,微生物的春天即将到来!

两笔投资-1.21亿+4亿“刀”

最近,美国微生物研究领域的科学家们乐坏了,因为513号美国白宫正式宣布启动“国家微生物组计划”(National Microbiome Initiative, NMI),旨在推动微生物科学的发展,使个体、社区乃至全人类在卫生保健、食品生产和环境恢复等领域受益。又有大把大把的银子将会投入到微生物学研究,可以预见未来2年高水平微生物文章将会集体爆棚。我们通过数字来看一看美国人在微生物组计划中是怎么烧钱的:

政府投资:2年投入1.21亿美元

其他机构:未来几年投入4亿美元

中国微生物领域的科学家们从2010年开始,就陆陆续续在顶级杂志上发表了N篇文章,证明了我们有这个实力来推动微生物学发展,我们也可以从微生物研究中受益。中国的微生物组计划何时启动,我们拭目以待!

一个基础-组学研究技术:测序

显微技术让我们看到了肉眼看不到的微生物世界,而测序技术则让我们可以区分和认识这些奇奇怪怪的微生物。通过微生物组测序,我们逐渐发现这些微生物对地球的健康和地球上的植物、动物乃至人类的健康都是至关重要的。以肠道微生物组为例,其作为疾病与健康的一个新的发展领域,经常能在顶级期刊上看到最新的研究进展,甚至直接被称为“第二基因组”。高通量测序技术所带来的基因组学和转录组学研究的变革,会为蛋白质组学和代谢组学奠定基础,它们将共同成为微生物组学发展的基石。

三代测序在微生物组学研究中的应用

1. 微生物“0 Gap”完成图

微生物基因组常常出现GC异常或者高重复序列等问题,对于这些微生物的Denovo组装,二代测序技术往往素手无策。Pacbio SMRT测序技术的出现,为研究人员提供了更多选择,其超长读长和无GC偏向(无需PCR扩增)的特点使“0 Gap”完成图成为可能[1]

2. 全长16s rRNA基因测序

16s rRNA基因已经成为微生物进化分析中最广泛使用的标记,可以用来对新细菌和古菌进行分类。有研究表明,由于16s rRNA基因的突变位点分布并不均匀,而二代测序较短,单独检测V3/4区,高估或低估这些突变都将影响微生物群落的分类[2]。(感兴趣可以关注之前文章《我说微生物,你扔给我整个大观园——来自全长16S序列的高分辨率微生物群落进化分析

3.Pacbio宏基因组测序

DNA组装是宏基因组研究的核心步骤,为了获得更高质量的宏基因组信息,目前已经有研究人员开始使用Pacbio 三代测序来辅助宏基因组组装。结合Pacbio高精度的CCS序列和HiSeq数据组装的宏基因组,在基因组构建和群落分析中得到2种具有显著优势的微生物类群,而这两种类群在单独HiSeq数据组装结果中毫不起眼[3]

参考文献

1. Brown S D, Nagaraju S, Utturkar S, et al. Comparison of single-molecule sequencing and hybrid approaches for finishing the genome of Clostridium autoethanogenum, and analysis of CRISPR systems in industrial relevant Clostridia[J]. Biotechnology for Biofuels, 2014, 7(2):27-27.

2. Singer E, Bushnell B, Coleman-Derr D, et al. High-resolution phylogenetic microbial community profiling[J]. Isme Journal, 2016.

3. Frank J A, Pan Y, Tooming-Klunderud A, et al. Improved metagenome assemblies and taxonomic binning using long-read circular consensus sequence data[J]. Sci Rep, 2016; 6: 25373.

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