Новые геномы из микробиомов Земли расширяют известное разнообразие на 44%

Несмотря на прогресс в технологиях секвенирования, лишь малая часть микробного разнообразия Земли охвачена расшифрованными геномами. Большинство микробов не культивируется в лаборатории, что затрудняет их изучение традиционными методами.

9 ноября 2020 года в Nature Biotechnology был описан общедоступный каталог из 52 515 черновых микробных геномов, собранных из образцов окружающей среды по всему миру. Этот ресурс, названный GEM (Genomes from Earth's Microbiomes), расширяет известное разнообразие бактерий и архей на 44%. Работа — результат сотрудничества более 200 ученых, Объединенного института генома Министерства энергетики США (DOE JGI) и платформы DOE Systems Biology Knowledgebase (KBase).

Метод: метагеномный биннинг

Исследователи использовали метагеномный подход, который не требует выделения и культивирования отдельных организмов.

"Используя технику, называемую метагеномным биннинггом, мы смогли реконструировать тысячи метагеномно-собранных геномов (MAGs) непосредственно из секвенированных образцов окружающей среды", — отметил первый автор Стивен Найфах.

Анализ охватил чрезвычайно широкий спектр сред: природные и сельскохозяйственные почвы, среды, связанные с человеком и животными, океаны и другие водные среды.

Ключевые результаты анализа

• Кластеризация: MAGs были сгруппированы в 18 000 потенциальных видовых групп. 70% из них оказались новыми по сравнению с более чем 500 000 существовавших на тот момент геномов.
• Вторичный метаболизм: Поиск кластеров генов биосинтеза (BGCs) увеличил их количество в базе IMG/ABC на 31%.
• Вирус-хозяин: Удалось предсказать связи между вирусами из базы IMG/VR и MAGs, ассоциировав 81 000 вирусов (из них 70% ранее не имели известного хозяина) с 23 000 MAGs.

Метаболическое моделирование в KBase

Платформа KBase использовала каталог GEM для создания метаболических моделей тысяч MAGs. Эти модели доступны в виде воспроизводимых рабочих процессов (Narratives).

"Метаболическое моделирование — рутинный анализ для изолированных геномов, но он не проводился в таком масштабе для некультивируемых микробов", — сказала старший автор Эмили Эло-Фадрош.

Процесс построения модели в KBase упрощен: выбрав геном, пользователь может автоматически построить модель на основе аннотаций, что позволяет оценить метаболические возможности организма.

Значение для научного сообщества

Каталог GEM — это крупномасштабный ресурс, создание которого не под силу отдельным лабораториям.

"Красота этого исследования в том, что оно выполнено в таком масштабе... и дает нам новое понимание микробного разнообразия и функций", — отметил соавтор Костас Константинидис.

Ресурс уже используется в исследованиях, например, для изучения реакции микробов на изменение климата и расширения справочных баз данных. Он заложил основу для множества будущих исследований в области микробной экологии, биотехнологии и медицины.