16S+功能预测也能发Sciences:尸体降解过程中的微生物组

Metcalf, J. L., et al. (2016). "Microbial community assembly and metabolic function during mammalian corpse decomposition." Science 351(6269): 158-162. 于2015年12月10日在线发表,...

image

Metcalf, J. L., et al. (2016). "Microbial community assembly and metabolic function during mammalian corpse decomposition." Science 351(6269): 158-162. 于2015年12月10日在线发表,截止至18年3月21日Google统计引用88次。

image

本文是Rob Knight (https://knightlab.ucsd.edu/)通讯发表的顶级文章之一,他有多牛呢?他是全球知名的HMP项目总负责人,仅2017发表高水平文章41篇,截止3月21日,累计发表文章532篇,引用116,384次,代表作QIIME引用10,172次。

image

下面开始聊文章

文章简介

标题:哺乳动物尸体降解过程中微生物群落组成与代谢功能

摘要:在陆生生活的脊椎动物尸体降解是营养循环中重要的阶段,然而微生物介导的过程仍知之甚少。我们采用扩增子、功能预测和环境因素分析来揭示不同土壤类型下人类和小鼠的尸体分解过程。我们发现了一套细菌和真菌组,它们形成可重复的分解者网络和氮循环,并且可预测出现时间。结果表明分解者主要来自于土壤,但通常只有较低的丰度,分解过程的可重复为法医学研究提供了新的研究手段。

科学问题

  • 降解微生物群落的来源是什么?
  • 降解微生物群落的动态变化特征?
  • 不同宿主/个体降解微生物群落的共性和个性?

材料方法

  • 小鼠尸体:选取120个雌性小鼠尸体分别置于草原、森林和沙漠不同环境土壤上,在不同时间节点搜集小鼠尸体下的土壤,同时采集未受土壤污染的小鼠头部和身体皮肤样品、腹部肠道样品
  • 人类遗体:4具捐赠遗体样本,不同环境不同季节下自然放置,采集不同时间和部位的皮肤样品和土壤样品
  • 环境因子收集:地上植被和地下土壤pH、C、N含量等
  • 16S,18S,ITS采用HiSeq,MiSeq测序

主要结果解读

为了方便大家阅读,我们尽量将组图拆并解读,手机阅读体验更好。

不同环境下分解者微生物组相似

图1. 微生物分解者群体在不同环境下相似。

image

(A) 基于unweighted unifrac距离的主坐标轴分析小鼠皮肤细菌和古菌群体,颜色按时间和土壤类型着色。可以看出菌群结构随时间变显。但不同土壤类型在尸体分解菌群前3轴没有明显区别。 PCoA图展示时间序列变化和土壤类型无差异;其实第一个发现比较common sense,而第二个更shocking,沙漠、草地、森林三种常见的土壤类型,本质上有很大差异,但居然对尸体分解过程影响不大,这个发现更重要,为可重复的法医学提供了更有效的分析方法。这种三维散点图有很多种做法,R中的scatterplot3D可以绘制,本公众号讲过的recharts2和canvas均可以绘制。

image(B) 热图展示人类尸体皮肤的菌相对丰度,数值采用对数转换的千分数,按时间点出现峰值顺序排列。这个展示方式是很有讲究的,行按时间排序,列按物种在每个时间出现最大值的时间排序,多组时要取均值再排序,再按各组按顺序排列,才有好的效果。

image(C) 对冬季皮肤的菌群采用随机森林模型训练,并使用春天数据验证。红色为真实数据预测值与真实值分布,灰色为随机猜测的值(对照)。我们看到模型的相关性达到0.77,但红色预测值 大多数偏高,因为春天温度比冬天高,微生物繁殖快,如果使用春天数据建模,相关性会更准确。将来的分析将结合温度、昼夜温差等因素来建模;气象数据容易获得,最起码有平均温度来预测,会进一步提高准确性。

image(D) 颜色的线代表三种模型中Top100特征(feature/biomarker)在人鼠、冬夏中共有的数量。而灰色为随机特征的共有数量。 我们可以看到人鼠间共有的特征细菌种类较少,但真菌较多;人不同季节间细菌、真菌共有比例较高。即分解存在物种差异性,远大于季节差异性。 个人理解人与小鼠的皮肤有、无毛,是差异极大的栖息环境,会影响菌群的差异,和分解者的定殖。

分解者的来源

图2. 细菌、古菌分解者来自多个环境,但主要来自土壤。

image(A) 动态贝叶斯推理网络: 分解过程微生物分类群神经信息流动网络,土壤是其主要来源。小鼠四种取样位置分分别为头、躯干、腹部和土壤。颜色为3种环境,分别为沙漠、草地和森林,且均与土壤来源微生物非常显著相关。

这种分析这适合自然样品,在现代社会,很多死亡在屋内、床上等人为环境,这方面也非常值得研究,前提得拿到捐献者、合适环境等。

image

(B) 所有样品第1天中分解者的丰度。表明其为低丰度菌。

初始分解者的鉴定,更有利于跟踪分解过程中微生物来源等重要的线索。在实际应用中有助于发现真实案发现场。

腹腔内分解者群落功能变化

图3. 腹腔内分解者群落的演替

image

(A) 分解过程动态贝叶丝网络展示古菌、细菌、真核微生物、环境因子关系。箭头显示因果关系方向,层级排列网络代理演替(proxy for succession)。

image(B) 盲肠组成Picrust预测KO进行PCoA分析;基因功能随时间变化不明显。(C) 代谢物功能与时间区别较明显。利用变与不并,展示出发现核心因素的过程——如何找到关键点。

image(D) Picrust预测功能基因的与尸解特异的基因类型(亚硝酸还原酶——亚硝酸盐转换为氨盐、赖氨酸脱羧酶——形成尸胺;1,5-戊二胺、鸟氨酸脱羧酶——腐胺)变化。

关于高水平文章使用PICRUSt预测,在人类上还是可行的,毕竟积累多,准确度高。关于基因功能类型的选择,需要有专业背景知识,本文中选择的代谢通路,即使是外行也听说过,这才是CNS文章想要的效果——説人话,讲科普。最后説下散点图的的拟合,有多种方法,而且可以配合公式使用,变化无穷,可以调整多种样式,科学地挖掘数据表达发现的规则。

环境因子分析

图4. 土壤理化性质在哺乳动物分解中的效应

imageimage(A) pH、氨、氮的变化在小鼠死亡土和自然土,误差棒为1倍标准差;

更是展示如何从死亡土中挖掘与死亡时间的关联。

image(B) CCA分析预测的代谢功能,并结合主要环境因子的关系; 首先看到样本点在时间序列上的梯度变化,其实是环境因子与主轴间的关系、贡献大小和相关程度。

image(C) 死亡土中谷氨酸降解酸酶和亚硝酸还原代谢相关基因随时间变化。

使用死亡土的微生物群落功能变化来研究与死亡时间的关系。

此处的研究为法医学提供了很大帮助,即使尸体被移走,也可以采用土壤的鉴定来判断第一现场,作案时间等信息。

小结

研究结论

  • 降解微生物群落(细菌和真菌)随时间展现出固定的变化模式
  • 尸体下面的土壤是降解微生物的主要来源,但是土壤类型并不影响降解微生物的组成
  • 小鼠腹腔微生物群落功能组成随时间发生变化,亚硝酸还原酶——亚硝酸盐转换为氨盐、赖氨酸脱羧酶——形成尸胺;1,5-戊二胺、鸟氨酸脱羧酶——腐胺升高
  • 群落演变与多种因素相关,为法医调查提供更多新的研究思路

研究亮点

  • 样本珍稀(人类遗体)
  • 实验设计连续(跨越冬春两个季节,不同时间采样)
  • 采样量大(不同采样部位,实验室和野外同步进行)
  • 研究视角独特(尸体分解)
  • 分析角度多,结果丰富

image

热心肠日报导读

Science:我们死后,被哪些细菌分解?

原标题:哺乳动物分解过程中微生物群的聚集及其代谢功能

① 分析在不同土壤基质上,小鼠及人类尸体分解过程中的微生物聚集;② 一群参与氮循环的细菌及真菌群体,一个可再生的分解者网络在可预知的不同时间点会出现;③ 分解者主要来源于非根际土壤;关键分解者在土壤中无处不在但丰度较低;④ 土壤类型不是参与分解的微生物群体发展的主要影响因素;⑤ 不同土壤中貌似专门存储有相似的用于分解尸体的“微生物库”,使得最终分解尸体的微生物种类趋同。

Title:Microbial community assembly and metabolic function during mammalian corpse decomposition

更多相关阅读,请跳转驯鹿短科普,阅读死亡微生物组专题。链接

https://www.xunludkp.com/discovery/recommend/1146032164

image

Reference

  1. Metcalf, J. L., et al. (2016). "Microbial community assembly and metabolic function during mammalian corpse decomposition." Science 351(6269): 158-162.
  2. https://www.xunludkp.com/papers/read/1037348608

猜你喜欢

写在后面

为鼓励读者交流、快速解决科研困难,我们建立了“宏基因组”专业讨论群,目前己有国内外1400+ 一线科研人员加入。参与讨论,获得专业解答,欢迎分享此文至朋友圈,并扫码加主编好友带你入群,务必备注“姓名-单位-研究方向-职称/年级”。技术问题寻求帮助,首先阅读《如何优雅的提问》学习解决问题思路,仍末解决群内讨论,问题不私聊,帮助同行。 image

学习扩增子、宏基因组科研思路和分析实战,关注“宏基因组” image

点击阅读原文,跳转最新文章目录阅读 https://mp.weixin.qq.com/s/5jQspEvH5_4Xmart22gjMA

  • 发表于 2018-03-21 20:13
  • 阅读 ( 4412 )
  • 分类:其他组学

0 条评论

请先 登录 后评论
不写代码的码农
刘永鑫

工程师

64 篇文章

作家榜 »

  1. 祝让飞 119 文章
  2. 柚子 91 文章
  3. 刘永鑫 64 文章
  4. 生信分析流 55 文章
  5. admin 54 文章
  6. SXR 44 文章
  7. 张海伦 31 文章
  8. 爽儿 25 文章