Новый метод анализа генома устраняет «слепое пятно» в отношении редких видов в смешанных образцах
Исследователи из Института Эрлхэма оценили новый подход к анализу метагеномных образцов, который может повысить точность и эффективность микробной диагностики. Метод помогает выявлять геномную информацию о видах с низкой численностью, которая ранее могла игнорироваться или теряться.
Существующие методы создают «слепое пятно биоразнообразия» в отношении редких видов. Это означает, что виды с низкой численностью могут быть недостаточно представлены, а генетические варианты — полностью пропущены. Такое упущение может, например, помешать обнаружить информацию об устойчивости к антибиотикам или отсрочить выявление появления нового штамма.
Учёные объединили передовые методы отбора проб с математическими моделями, используя программное обеспечение Oxford Nanopore Technology, чтобы усилить и обогатить метагеномные образцы и выявить ранее не идентифицированные детали.
Метагеномика позволяет анализировать геномную функцию и разнообразие сложных микробных сообществ из окружающей среды, сельского хозяйства и клинических образцов. Подход полногеномного дробовика (whole-genome shotgun) обеспечивает надёжную идентификацию организмов вплоть до уровня вида и штамма.
Несмотря на прогресс, проблемы с надёжностью подходов сборки геномов из метагенома (MAG) для сложных популяций сохраняются. В качестве решения учёные применили новый метод — адаптивный отбор проб (adaptive sampling). Это метод программно-управляемого обогащения, уникальный для платформ нанопорового секвенирования.
Команда создала математическую модель и оценила потенциал адаптивного отбора проб для обогащения редких видов в метагеномных образцах. Тестирование проводилось на:
- Синтетическом модельном сообществе.
- Модельных сообществах микробов кишечника.
- Сложных образцах микробного сообщества из садовой компостной кучи.
Ключевые выводы исследования:
- Модель может предсказывать возможный уровень обогащения в метагеномном сообществе на основе известной относительной численности и распределения длины прочтений.
- Обогащение было выше для менее многочисленных видов и для библиотек с большей средней длиной молекулы ДНК.
- Методы экстракции, сохраняющие длину молекулы ДНК, критически важны для достижения максимального обогащения.
- Целевое обогащение вида с низкой численностью позволило значительно сократить время, необходимое для получения высокоточного единичного сборного генома, по сравнению с нецелевым секвенированием.
Цитаты исследователей:
- Д-р Ричард Леггетт: «Эффективные стратегии обогащения для максимизации выхода последовательностей редких видов позволили бы устранить эту слабость и "слепое пятно биоразнообразия"».
- Д-р Сэмюэл Мартин: «Мы ожидаем, что адаптивный отбор проб окажется полезным инструментом для многих метагеномных исследований на основе нанопорового секвенирования».
Исследование опубликовано в журнале Genome Biology.