微生物多組學研究｜16S與宏基因聯合分析經典思路

前面提到，微生物群落研究可以包括物種組成，群落多樣性，群落功能結構，功能作用情況等多個方面（戳這裡查看~）。16S測序技術一般只側重於研究群落的多樣性變化，雖然可以通過一些軟體根據16S的測序數據來進行通路功能分析，但分析準確性往往有限。而宏基因組測序則側重於研究群落的功能結構，雖已有大量工具可以挖掘宏基因組中的16S rRNA數據進行多樣性分析，但數據量不足和16S rRNA的組裝效果不理想也往往成為分析的制約因素。

如果需要更高效更準確地同時了解微生物群落的組成、多樣性以及功能情況，利用16S和宏基因組的聯合組學分析已經成為一些高分文章的主流思路。

16S測序相比宏基因組測序來說，價格更加便宜。利用16S技術對大量樣本進行測序分析後，首先發現並闡明不同條件的樣本間微生物組成以及多樣性差異，然後挑選個別有代表性的樣本，進行宏基因組測序，從而可以驗證16S的分析結論、更加深入的闡明群落的功能情況，更好地說明微生物群落與環境之間的關係。

下面用一篇文章來印證我們的思路：

標題：腸道微生物分析發現黑色素瘤治療會引起病人患有結膜炎[1]

腸道微生物組成與炎症發展相關。部分黑色素瘤患者使用Ipilimumab（黑色素瘤治療藥物）治療後會引髮結膜炎，另一部分病人則不會。利用16S和宏基因組測序，尋找病人中與抗結膜炎相關的微生物biomarkers，為更合理地使用Ipilimumab提供幫助。

Ipilimumab用藥後，利用16S測序技術，比較10位結膜炎患者（PtC）和24位非結膜炎患者（C-F）在發生炎症反應之前的腸道微生物生長情況，發現兩組樣本有約80%的微生物組成是一致的（圖1a），這與宏基因組測序結果基本一致。但在炎症發生後，比較兩組樣本的微生物組成，結果發現非結膜炎患者的bacteriodetes組分明顯增加（圖1b）。

圖1. 結膜炎與腸道微生物改變相關

A．C-F和PtC組糞便微生物組成比較；

B. C-F和PtC組中bacteriodetes的丰度存在差異。

挑選10位結膜炎患者和12位非結膜炎患者的腸道微生物樣本，進行宏基因組測序發現，兩種樣本的微生物菌落功能基本一致，但聚胺轉運系統（polyamine transport System）和維生素B（thiamine （B1）、riboflavin（b2）、pantothenate（b5））合成等功能模塊與抗結膜炎相關。

圖2. 在C-F病人中富集的微生物通路

聯合16S rRNA測序和宏基因組測序兩種技術，發現維生素B合成等微生物群落功能與抗結膜炎相關後。利用相關通路作為biomarker，對病人的患結膜炎情況進行預測，發現這些通路biomarkers的預測準確率極高（圖3）。

圖3. 利用不同通路的預測準確性比較

（Poly, polyamine transport system; Thi, thiamine biosynthesis; Ribo, riboflavin biosynthesis; Panto, pantothenate biosynthesis.）

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參考文獻：

[1] Dubin, Krista, et al. "Intestinal microbiome analyses identify melanoma patients at risk for checkpoint-blockade-induced colitis." Nature communications 7 (2016).