✖


Jump to content

Метатранскриптомика

Метатранскриптомика — это набор методов, используемых для изучения генов экспрессии микробов в естественной среде, то есть метатранскриптома. [1]

В то время как метагеномика фокусируется на изучении геномного содержимого и определении того, какие микробы присутствуют в сообществе, метатранскриптомика может использоваться для изучения разнообразия активных генов внутри такого сообщества, количественной оценки уровней их экспрессии и мониторинга того, как эти уровни изменяются в различных условиях. (например, физиологические и патологические состояния в организме). Преимущество метатранскриптомики заключается в том, что она может предоставить информацию о различиях в активных функциях микробных сообществ , которые в противном случае выглядели бы похожими по составу. [2]

Введение

[ редактировать ]

Микробиом . определяется как микробное сообщество, занимающее четко определенную среду обитания [3] Эти сообщества распространены повсеместно и могут играть ключевую роль в поддержании характеристик окружающей среды, а дисбаланс в этих сообществах может негативно повлиять на деятельность среды, в которой они проживают. Чтобы изучить эти сообщества, а затем определить их влияние и корреляцию с их нишей, омикса использовались различные подходы . В то время как метагеномика может помочь исследователям создать таксономический профиль образца, метатранскриптомика обеспечивает функциональный профиль, анализируя, какие гены экспрессируются сообществом. Можно сделать вывод, какие гены экспрессируются в конкретных условиях, и это можно сделать, используя функциональные аннотации экспрессируемых генов.

Функция

[ редактировать ]

Поскольку метатранскриптомика фокусируется на том, какие гены экспрессируются, она позволяет охарактеризовать активный функциональный профиль всего микробного сообщества. [4] Обзор экспрессии генов в данном образце получается путем захвата общей мРНК микробиома и выполнения полнометатранскриптомного секвенирования .

Инструменты и методы

[ редактировать ]

Хотя микрочипы можно использовать для определения профилей экспрессии генов некоторых модельных организмов, секвенирование следующего поколения и секвенирование третьего поколения предпочтительными методами метатранскриптомики являются . Протокол, используемый для проведения метатранскриптомного анализа, может варьироваться в зависимости от типа образца, который необходимо проанализировать. Действительно, для изучения метатранскриптома микробных образцов было разработано множество различных протоколов. Как правило, эти этапы включают сбор образцов, экстракцию РНК (в литературе описаны различные методы экстракции для разных типов образцов), обогащение мРНК, синтез кДНК и подготовку метатранскриптомных библиотек, секвенирование, обработку и анализ данных. Обогащение мРНК — один из наиболее технически сложных этапов, для которого были предложены различные стратегии:

  • удаление рРНК посредством захвата рибосомальной РНК
  • использование экзонуклеазы 5-3 для разрушения обработанных РНК (в основном рРНК и тРНК ) [5]
  • добавление поли(А) к мРНК с помощью полиА-полимеразы (в E. coli )
  • использование антител для захвата мРНК, которые связываются со специфическими белками

Последние две стратегии не рекомендуются, поскольку, как сообщается, они весьма предвзяты. [6]

Компьютерный анализ

[ редактировать ]

Типичный конвейер метатранскриптомного анализа:

  • отображает чтение эталонного генома или
  • выполняет de novo сборку прочтений в контиги и суперконтиги транскрипта

Первые стратегические карты считывают ссылки на геномы в базах данных, чтобы собрать информацию, полезную для определения относительной экспрессии отдельных генов. Метатранскриптомные чтения сопоставляются с базами данных с помощью инструментов выравнивания, таких как Bowtie2 , BWA и BLAST . Затем результаты аннотируются с использованием таких ресурсов, как GO , KEGG , COG и Swiss-Prot . Окончательный анализ результатов проводится в зависимости от цели исследования. Одним из новейших методов метатранскриптомики является зондирование стабильными изотопами (SIP), которое используется для обнаружения специфических целевых транскриптомов аэробных микробов в озерных отложениях. [7] Ограничением этой стратегии является ее зависимость от информации об эталонных геномах в базах данных.

Вторая стратегия позволяет выявить уровень экспрессии различных генов путем объединения метатранскриптомных чтений в более длинные фрагменты, называемые контигами, с использованием различного программного обеспечения. Сообщалось, что программное обеспечение Trinity для RNA-seq , по сравнению с другими сборщиками транскриптома de novo, восстанавливает больше полноразмерных транскриптов в широком диапазоне уровней экспрессии с чувствительностью, аналогичной методам, основанным на выравнивании генома. Это особенно важно в условиях отсутствия эталонного генома. [8]

Количественный конвейер транскриптомного анализа был разработан Ли и Дьюи. [9] и называется RSEM (RNA-Seq по максимизации ожиданий). Он может работать как автономное программное обеспечение или как плагин для Trinity. RSEM начинается с эталонного транскриптома или сборки вместе с считываниями RNA-Seq, полученными из образца, и рассчитывает нормализованное содержание транскриптов (то есть количество считываний RNA-Seq, соответствующих каждому эталонному транскриптому или сборке). [10] [11]

Хотя и Trinity, и RSEM были разработаны для наборов транскриптомных данных (т. е. полученных от одного организма), их можно применить к метатранскриптомным данным (т. е. полученным от всего микробного сообщества). [12] [13] [14] [15] [16] [17]

Биоинформатика

[ редактировать ]

Использование инструментов компьютерного анализа стало более важным по мере роста возможностей секвенирования ДНК, особенно в метагеномном и метатранскриптомном анализе, который может генерировать огромный объем данных. Для этих целей было разработано множество различных биоинформатических конвейеров, часто в виде платформ с открытым исходным кодом, таких как HUMAnN и более поздние HUMAnN2, MetaTrans, SAMSA, Leimena-2013 и mOTUs2. [18]

ЧЕЛОВЕК2

[ редактировать ]

HUManN2 — это биоинформатический конвейер, созданный на основе предыдущего программного обеспечения HUManN, разработанного в рамках проекта «Микробиом человека» (HMP), реализующего подход «многоуровневого поиска». На первом уровне HUMAnN2 проверяет считывание ДНК или РНК с помощью MetaPhlAn2, чтобы идентифицировать уже известные микробы и создать базу данных для конкретных образцов путем слияния пангеномов аннотированных видов; на втором уровне алгоритм выполняет сопоставление чтений с собранной базой данных пангенома; на третьем уровне невыровненные чтения используются для транслируемого поиска в базе данных белков. [19]

МетаТранс

[ редактировать ]

MetaTrans — это конвейер, который использует многопоточность для повышения эффективности. Данные получены с помощью секвенирования РНК с парными концами, в основном из 16S РНК для таксономии и мРНК для уровней экспрессии генов. Этот трубопровод разделен на 4 основных этапа. Во-первых, чтения парных концов фильтруются в целях контроля качества, затем сортируются и фильтруются для таксономического анализа (путем удаления последовательностей тРНК) или функционального анализа (путем удаления прочтений как тРНК, так и рРНК). Для таксономического анализа последовательности сопоставляются с базой данных 16S рРНК Greengenes v13.5 с использованием SOAP2, а для функционального анализа последовательности сопоставляются с функциональной базой данных, такой как MetaHIT-2014, всегда с использованием инструмента SOAP2. Этот конвейер очень гибок, поскольку дает возможность использовать сторонние инструменты и улучшать отдельные модули при сохранении общей структуры. [20]

САМСА

[ редактировать ]

Этот конвейер разработан специально для анализа данных метатранскриптомики и работает совместно с сервером MG-RAST для метагеномики. Этот конвейер прост в использовании, требует небольшой технической подготовки и вычислительной мощности и может применяться к широкому спектру микробов. Сначала последовательности из необработанных данных секвенирования фильтруются на предмет качества, а затем передаются в MG-RAST (который выполняет дальнейшие шаги, такие как контроль качества, вызов генов, кластеризацию аминокислотных последовательностей и использование sBLAT в каждом кластере для обнаружения лучших совпадений). Затем совпадения объединяются для целей таксономического и функционального анализа. [21]

Леймена-2013

[ редактировать ]

Этот конвейер не имеет официального названия и обычно упоминается по имени первого автора статьи, в которой он описан. Этот алгоритм предусматривает реализацию таких инструментов выравнивания, как BLAST и MegaBLAST. Считывания группируются в группы идентичных последовательностей, а затем обрабатываются для удаления in silico последовательностей тРНК и рРНК . Оставшиеся чтения затем сопоставляются с базами данных NCBI с использованием BLAST и MegaBLAST, а затем классифицируются по их битовому рейтингу. Последовательности с более высокими битовыми показателями используются для прогнозирования филогенетического происхождения и функций, а считывания с более низкими оценками совпадают с более чувствительным BLASTX и в конечном итоге могут быть сопоставлены в базах данных белков, чтобы можно было охарактеризовать их функцию. [12]

МОТУС2

[ редактировать ]

Профилировщик mOTUs2 , [22] который основан на основных генах «домашнего хозяйства» , очевидно, хорошо подходит для количественной оценки базовой транскрипционной активности членов микробного сообщества. [ нужна ссылка ] В зависимости от условий окружающей среды количество транскриптов на клетку варьируется для большинства генов. Исключением являются гены домашнего хозяйства, экспрессирующиеся конститутивно и с низкой изменчивостью в разных условиях. [ нужна ссылка ] Таким образом, количество транскриптов таких генов сильно коррелирует с количеством активных клеток в сообществе.

Микрочипы

[ редактировать ]

Другой метод, который можно использовать в метатранскриптомных целях, — это мозаика микрочипов . В частности, микрочипы использовались для измерения уровней микробной транскрипции, обнаружения новых транскриптов и получения информации о структуре мРНК (например, границ UTR). Недавно его также использовали для поиска новых регуляторных нкРНК. Однако микрочипы имеют некоторые недостатки:

  • требование к конструкции зонда
  • низкая чувствительность
  • предварительное знание генов-мишеней.

RNA-Seq может преодолеть эти ограничения: он не требует каких-либо предварительных знаний о геномах, которые необходимо проанализировать, и обеспечивает высокую пропускную способность проверки предсказания, структуры и экспрессии генов. Таким образом, объединив два подхода, можно получить более полное представление о бактериальном транскриптоме. [1]

Ограничения

[ редактировать ]
  • Рибосомальная РНК из-за своего преобладающего содержания сильно снижает охват мРНК (обычно находящейся в центре внимания транскриптомных исследований) в общей сумме собранной РНК.
  • Извлечение высококачественной РНК из некоторых биологических образцов или образцов окружающей среды (например, фекалий) может быть затруднено.
  • Нестабильность мРНК, которая нарушает целостность образца даже до секвенирования.
  • Экспериментальные проблемы могут повлиять на количественную оценку различий в экспрессии между несколькими образцами: они могут влиять на целостность и входную РНК, а также на количество рРНК, оставшейся в образцах, размер секции и модели генов. Более того, методы молекулярной основы очень склонны к появлению артефактов.
  • Трудности в дифференциации РНК хозяина и микробной РНК, хотя доступны коммерческие наборы для обогащения микроорганизмов. Это также можно сделать in silico, если для хозяина доступен эталонный геном.
  • Справочные базы данных транскриптомов ограничены в своем охвате.
  • Как правило, в метатранскриптомном анализе используются большие популяции клеток, поэтому трудно выявить важные различия, которые могут существовать между субпопуляциями. Было продемонстрировано, что высокая изменчивость популяций патогенов влияет на прогрессирование заболевания и вирулентность . [ нужна ссылка ]
  • Как для микрочипов, так и для секвенирования РНК трудно установить реальный порог для классификации генов как «экспрессированных» из-за высокого динамического диапазона экспрессии генов.
  • Наличие мРНК не всегда связано с реальным наличием соответствующего белка. [1]

Приложения

[ редактировать ]

Микробиом кишечника человека

[ редактировать ]
См. Также: Микробиота кишечника.

В последние годы кишечный микробиом стал важным игроком в здоровье человека. Его преобладающие функции связаны с ферментацией неперевариваемых компонентов пищи, борьбой с патогеном, укреплением кишечного барьера, стимуляцией и регуляцией иммунной системы. [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] Хотя за последние годы многое было изучено о сообществе микробиомов, широкое разнообразие микроорганизмов и молекул в кишечнике требует новых инструментов для новых открытий. Сосредоточив внимание на изменениях в экспрессии генов, метатраскриптомика может создать более динамичную картину состояния и активности микробиома, чем метагеномика. Было замечено, что метатранскриптомные функциональные профили более вариабельны, чем можно было бы рассчитывать только на основе метагеномной информации. Это говорит о том, что гены, не относящиеся к домашнему хозяйству, не экспрессируются стабильно in situ. [30] [31]

Одним из примеров применения метатранскриптомики является изучение микробиома кишечника при воспалительных заболеваниях кишечника. Воспалительные заболевания кишечника (ВЗК) — это группа хронических заболеваний пищеварительного тракта, от которых страдают миллионы людей во всем мире. [32] Несколько генетических мутаций человека связаны с повышенной восприимчивостью к ВЗК, но для полного развития заболевания необходимы дополнительные факторы.

Что касается взаимосвязи между ВЗК и микробиомом кишечника, известно, что у пациентов с ВЗК наблюдается дисбиоз , но таксономические профили микробов могут сильно различаться у разных пациентов, что затрудняет причастность конкретных видов или штаммов микробов к возникновению и прогрессированию заболевания. Кроме того, состав микробиома кишечника характеризуется высокой вариабельностью с течением времени у людей, причем более выраженные изменения наблюдаются у пациентов с ВЗК. [33] [34] Функциональный потенциал организма, то есть гены и пути, закодированные в его геноме, дает лишь косвенную информацию об уровне или степени активации таких функций. Таким образом, измерение функциональной активности (экспрессии генов) имеет решающее значение для понимания механизма дисбиоза микробиома кишечника.

Изменения транскрипционной активности при ВЗК, установленные по экспрессии рРНК, свидетельствуют о том, что некоторые популяции бактерий активны у больных ВЗК, тогда как другие группы неактивны или латентны. [35]

Метатранскриптомический анализ, измеряющий функциональную активность микробиома кишечника, показывает лишь частично наблюдаемую информацию о метагеномном функциональном потенциале, включая наблюдения, связанные с заболеванием ВЗК. Сообщалось, что многие специфические для ВЗК сигналы либо более выражены, либо обнаруживаются только на уровне РНК. [33] Эти измененные профили экспрессии потенциально являются результатом изменений в кишечной среде у пациентов с ВЗК, которые включают повышенный уровень воспаления, более высокие концентрации кислорода и уменьшение слизистого слоя. [36] Преимущество метатранскриптомики заключается в том, что она позволяет исследователям пропустить анализ биохимических продуктов in situ (таких как слизь или кислород) и позволяет оценить влияние изменений окружающей среды на модели микробной экспрессии in vivo для больших популяций людей. Кроме того, его можно сочетать с продольным отбором проб , чтобы связать модуляцию активности с прогрессированием заболевания. Действительно, было показано, что, хотя конкретный путь может оставаться стабильным с течением времени на геномном уровне, соответствующая экспрессия варьируется в зависимости от тяжести заболевания. [33] Это говорит о том, что микробный дисбиоз влияет на здоровье кишечника через изменение программ транскрипции в стабильном сообществе. Таким образом, метатранскриптомное профилирование становится важным инструментом для понимания механизмов этих отношений.

Некоторые технические ограничения измерения РНК в кале связаны с тем фактом, что экстрагированная РНК может подвергаться разложению, а в противном случае она все равно представляет только организмы, присутствующие в образце стула.

Другой

[ редактировать ]
  • Направленное культивирование: используется для понимания пищевых предпочтений организмов, чтобы обеспечить возможность приготовления подходящей культуральной среды, что приводит к успешной изоляции микробов in vitro. [1]
  • Определить потенциальные факторы вирулентности: с помощью сравнительной транскриптомики, чтобы сравнить различные транскрипционные реакции родственных штаммов или видов после определенных стимулов.
  • Идентификация биологических процессов и взаимодействий, специфичных для хозяина. Для этой цели важно разработать новые технологии, которые позволяют одновременно обнаруживать изменения в уровнях экспрессии некоторых генов.

Примеры применяемых техник: Микрочипы: позволяют отслеживать изменения уровней экспрессии многих генов параллельно как для хозяина, так и для патогена. Первые подходы с использованием микрочипов показали первый глобальный анализ изменений экспрессии генов у таких патогенов, как Vibrio cholerae , Borrelia burgdorferi , Chlamydia trachomatis , Chlamydia pneumoniae и Salmonella enterica , выявив стратегии, которые эти микроорганизмы используют для адаптации к хозяину. Кроме того, микрочипы дают лишь первое глобальное представление о врожденном иммунном ответе хозяина на PAMP , а также о влиянии бактериальной инфекции на экспрессию различных факторов хозяина. В любом случае, обнаружение с помощью микрочипов обоих организмов одновременно может оказаться проблематичным. Проблемы:

  • Выбор зондов (сотни миллионов различных зондов)
  • Перекрестная гибридизация
  • Потребность в дорогих чипах (при правильном дизайне; массивах высокой плотности)
  • Перед анализом экспрессии генов необходимо физически разделить патоген и клетки-хозяева (транскриптомы эукариотических клеток больше, чем у патогенов, поэтому может случиться так, что сигнал от РНК патогенов будет скрыт).
  • эукариотических клеток Потеря молекул РНК при лизисе .

Dual RNA-Seq: этот метод позволяет одновременно изучать транскриптомы как хозяина, так и патогена. Можно отслеживать экспрессию генов в разные моменты времени инфекционного процесса; таким образом можно было бы изучить изменения в клеточных сетях у обоих организмов, начиная с первоначального контакта и до манипуляций хозяина (взаимодействие хозяин-возбудитель).

  • Потенциал: нет необходимости в дорогих чипах.
  • Независимый от зонда подход (RNA-seq предоставляет информацию о транскриптах без предварительного знания последовательностей мРНК)
  • Высокая чувствительность.
  • Возможность изучения уровней экспрессии даже неизвестных генов в разных условиях.

Более того, RNA-Seq является важным подходом для идентификации корегулируемых генов, позволяющим организовывать геномы патогенов в опероны . Действительно, аннотация генома была сделана для некоторых эукариотических патогенов, таких как Candida albicans , Trypanosoma brucei и Plasmodium falciparum .

Несмотря на растущую чувствительность и глубину секвенирования, доступного в настоящее время, до сих пор мало опубликованных исследований RNA-Seq, касающихся реакции клетки-хозяина млекопитающих на инфекцию. [37] [38]

Ссылки

[ редактировать ]
  1. ^ Перейти обратно: а б с д Филиатро MJ (октябрь 2011 г.). «Прогресс в транскриптомике прокариот». Современное мнение в микробиологии . 14 (5): 579–86. дои : 10.1016/j.mib.2011.07.023 . ПМИД   21839669 .
  2. ^ Башиардес С., Зильберман-Шапира Г., Элинав Э. (2016). «Использование метатранскриптомики в исследованиях микробиома» . Биоинформатика и биология . 10 :19–25. дои : 10.4137/BBI.S34610 . ПМЦ   4839964 . ПМИД   27127406 .
  3. ^ Уиппс Дж. М., Льюис К., Кук Р. К. (1988). Микопаразитизм и борьба с болезнями растений . Манчестер, Великобритания: Издательство Манчестерского университета. стр. 161–87.
  4. ^ Моран М.А. (2009). «Метатранскриптомика: подслушивание сложных микробных сообществ» . Журнал «Микроб» . 4 (7): 329–34. дои : 10.1128/микроб.4.329.1 .
  5. ^ Апирион Д., Мичак А. (февраль 1993 г.). «Процессинг РНК в прокариотических клетках». Биоэссе . 15 (2): 113–20. дои : 10.1002/bies.950150207 . ПМИД   7682412 . S2CID   42365781 .
  6. ^ Пеймберт М., Алькарас Л.Д. (2016). «Автостопом по метатранскриптомике». Полевые рекомендации по дизайну генетических экспериментов при высокопроизводительном секвенировании . Спрингер. стр. 313–342.
  7. ^ Дюмон М.Г., Поммеренке Б., Каспер П. (октябрь 2013 г.). «Использование зондирования стабильными изотопами для получения целевого метатранскриптома аэробных метанотрофов в озерных отложениях». Отчеты по экологической микробиологии . 5 (5): 757–64. дои : 10.1111/1758-2229.12078 . ПМИД   24115627 .
  8. ^ Грабхерр М.Г., Хаас Б.Дж., Яссур М., Левин Дж.З., Томпсон Д.А., Амит И. и др. (май 2011 г.). «Сборка полноразмерного транскриптома на основе данных RNA-Seq без эталонного генома» . Природная биотехнология . 29 (7): 644–52. дои : 10.1038/nbt.1883 . ПМЦ   3571712 . ПМИД   21572440 .
  9. ^ Ли Б, Дьюи CN (2011). «Rsem: точная количественная оценка транскриптов на основе данных секвенирования РНК с эталонным геномом или без него» . БМК Биоинформатика . 12 (1): 323. дои : 10.1186/1471-2105-12-323 . ПМК   3163565 . ПМИД   21816040 .
  10. ^ Хаас Б.Дж., Папаниколау А., Яссур М., Грабхерр М., Блад ПД, Боуден Дж., Кугер М.Б., Экклс Д., Ли Б., Либер М., МакМанес М.Д., Отт М., Орвис Дж., Почет Н., Строцци Ф., Уикс Н., Вестерман Р. , Уильям Т., Дьюи К.Н., Хеншель Р., ЛеДюк Р.Д., Фридман Н., Регев А. (август 2013 г.). «Реконструкция последовательности транскрипта de novo из RNA-seq с использованием платформы Trinity для генерации эталонов и анализа» . Протоколы природы . 8 (8): 1494–512. дои : 10.1038/nprot.2013.084 . ПМЦ   3875132 . ПМИД   23845962 .
  11. ^ Де Бона Ф, Оссовски С, Шнебергер К, Рэч Г (август 2008 г.). «Оптимальное сплайсинговое выравнивание считываний коротких последовательностей» . Биоинформатика . 24 (16): i174–80. doi : 10.1093/биоинформатика/btn300 . ПМИД   18689821 .
  12. ^ Перейти обратно: а б Леймена М.М., Рамиро-Гарсия Дж., Дэвидс М., ван ден Богерт Б., Смидт Х., Смид Э.Дж., Боекхорст Дж., Зотендал Э.Г., Шаап П.Дж., Клееребезем М. (2013). «Комплексный механизм метатранскриптомного анализа и его проверка с использованием наборов данных микробиоты тонкого кишечника человека» . БМК Геномика . 14 (1): 530. дои : 10.1186/1471-2164-14-530 . ПМК   3750648 . ПМИД   23915218 .
  13. ^ Йост С., Дюран-Пинедо А.Е., Телес Р., Кришнан К., Фриас-Лопес Дж. (декабрь 2015 г.). «Функциональные признаки дисбиоза полости рта при прогрессировании пародонтита, выявленные с помощью микробного метатранскриптомного анализа» . Геномная медицина . 7 (1): 27. дои : 10.1186/s13073-015-0153-3 . ПМЦ   4410737 . ПМИД   25918553 .
  14. ^ Йост С., Дюран-Пинедо А.Е., Телес Р., Кришнан К., Фриас-Лопес Дж. (2015). «Функциональные признаки дисбиоза полости рта при прогрессировании пародонтита, выявленные с помощью микробного метатранскриптомного анализа» . Геномная медицина . 7 (1): 27. дои : 10.1186/s13073-015-0153-3 . ПМЦ   4410737 . ПМИД   25918553 .
  15. ^ Дюран-Пинедо А.Е., Чен Т., Телес Р., Старр Дж.Р., Ван Х, Кришнан К., Фриас-Лопес Дж. (август 2014 г.). «Общественный транскриптом микробиома полости рта у пациентов с пародонтитом и без него» . Журнал ISME . 8 (8): 1659–72. дои : 10.1038/ismej.2014.23 . ПМЦ   4817619 . ПМИД   24599074 .
  16. ^ Йорт П., Тернер К.Х., Гумус П., Низам Н., Будунели Н., Уайтли М. (апрель 2014 г.). «Метатранскриптомика микробиома полости рта человека в норме и при заболеваниях» . мБио . 5 (2): e01012–14. дои : 10.1128/mBio.01012-14 . ПМЦ   3977359 . ПМИД   24692635 .
  17. ^ Сюн Икс, Фрэнк Д.Н., Робертсон С.Э., Хунг С.С., Маркл Дж., Кэнти А.Дж., Маккой К.Д., Макферсон А.Дж., Пуссье П., Данска Дж.С. , Паркинсон Дж. (2012). «Создание и анализ кишечного метатранскриптома мыши посредством секвенирования РНК на основе Illumina» . ПЛОС ОДИН . 7 (4): e36009. Бибкод : 2012PLoSO...736009X . дои : 10.1371/journal.pone.0036009 . ПМЦ   3338770 . ПМИД   22558305 .
  18. ^ Ню С.Ю., Ян Дж., МакДермейд А., Чжао Дж., Кан Ю., Ма Ц. (ноябрь 2018 г.). «Инструменты биоинформатики для количественного и функционального анализа данных метагенома и метатранскриптома микробов» . Брифинги по биоинформатике . 19 (6): 1415–1429. дои : 10.1093/нагрудник/bbx051 . ПМИД   28481971 .
  19. ^ Францоза Э.А., МакИвер Л.Дж., Рахнавард Г., Томпсон Л.Р., Ширмер М., Вейнгарт Г., Липсон К.С., Найт Р., Капорасо Дж.Г., Сегата Н., Хаттенхауэр С. (ноябрь 2018 г.). «Функциональное профилирование метагеномов и метатранскриптомов на видовом уровне» . Природные методы . 15 (11): 962–968. дои : 10.1038/s41592-018-0176-y . ПМК   6235447 . ПМИД   30377376 .
  20. ^ Мартинес X, Посуэло М, Паскаль В, Кампос Д, Гут И, Гут М, Аспирос Ф, Гуарнер Ф, Маничан С (май 2016 г.). «МетаТранс: конвейер метатранскриптомики с открытым исходным кодом» . Научные отчеты . 6 : 26447. Бибкод : 2016NatSR...626447M . дои : 10.1038/srep26447 . ПМЦ   4876386 . ПМИД   27211518 .
  21. ^ Вестрайх С.Т., Корф И., Миллс Д.А., Лемэй Д.Г. (сентябрь 2016 г.). «SAMSA: комплексный конвейер метатранскриптомного анализа» . БМК Биоинформатика . 17 (1): 399. дои : 10.1186/s12859-016-1270-8 . ПМК   5041328 . ПМИД   27687690 .
  22. ^ Миланезе и др. (2019). «Микробная численность, активность и геномное профилирование популяции с помощью mOTUs2» . Природные коммуникации . 10 (1): 1014. Бибкод : 2019NatCo..10.1014M . дои : 10.1038/s41467-019-08844-4 . ПМК   6399450 . ПМИД   30833550 .
  23. ^ Карасов WH, Мартинес дель Рио С, Кавьедес-Видаль Э (2011). «Экологическая физиология питания и пищеварительной системы». Ежегодный обзор физиологии . 73 : 69–93. doi : 10.1146/annurev-физиология-012110-142152 . hdl : 11336/14704 . ПМИД   21314432 .
  24. ^ ЛеБлан Х.Г., Милани К., де Гиори Г.С., Сесма Ф., ван Синдерен Д., Вентура М. (апрель 2013 г.). «Бактерии как поставщики витаминов для своего хозяина: взгляд на кишечную микробиоту». Современное мнение в области биотехнологии . 24 (2): 160–8. дои : 10.1016/j.copbio.2012.08.005 . hdl : 11336/2561 . ПМИД   22940212 .
  25. ^ Клаус С.П., Гийу Х., Эллеро-Симатос С. (2016). «Микробиота кишечника: главный игрок в токсичности загрязнителей окружающей среды?» . npj Биопленки и микробиомы . 2 : 16003. doi : 10.1038/npjbiofilms.2016.3 . ПМЦ   5515271 . ПМИД   28721242 .
  26. ^ Камада Н., Со СУ, Чен Г.И., Нуньес Г. (май 2013 г.). «Роль микробиоты кишечника в иммунитете и воспалительных заболеваниях». Обзоры природы. Иммунология . 13 (5): 321–35. дои : 10.1038/nri3430 . ПМИД   23618829 . S2CID   205491968 .
  27. ^ Абреу М.Т. (февраль 2010 г.). «Передача сигналов Toll-подобного рецептора в эпителии кишечника: как распознавание бактерий влияет на функцию кишечника». Обзоры природы. Иммунология . 10 (2): 131–44. дои : 10.1038/nri2707 . ПМИД   20098461 . S2CID   21789611 .
  28. ^ Соммер Ф., Бэкхед Ф. (апрель 2013 г.). «Микробиота кишечника — мастера развития и физиологии хозяина». Обзоры природы. Микробиология . 11 (4): 227–38. дои : 10.1038/nrmicro2974 . ПМИД   23435359 . S2CID   22798964 .
  29. ^ Хупер Л.В., Литтман Д.Р., Макферсон А.Дж. (июнь 2012 г.). «Взаимодействие микробиоты и иммунной системы» . Наука . 336 (6086): 1268–73. Бибкод : 2012Sci...336.1268H . дои : 10.1126/science.1223490 . ПМК   4420145 . ПМИД   22674334 .
  30. ^ Госальбес М.Дж., Дурбан А., Пиньятелли М., Абеллан Дж.Дж., Хименес-Эрнандес Н., Перес-Кобас А.Е., Латорре А., Мойя А. (март 2011 г.). «Метатранскриптомный подход к анализу функциональной микробиоты кишечника человека» . ПЛОС ОДИН . 6 (3): e17447. Бибкод : 2011PLoSO...617447G . дои : 10.1371/journal.pone.0017447 . ПМК   3050895 . ПМИД   21408168 .
  31. ^ Францоза Э.А., Морган XC, Сегата Н., Уолдрон Л., Рейес Дж., Эрл А.М., Яннукос Г., Бойлан М.Р., Чиулла Д., Геверс Д., Изард Дж., Гарретт В.С., Чан А.Т., Хаттенхауэр С. (июнь 2014 г.). «Связь метатранскриптома и метагенома кишечника человека» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 111 (22): E2329–38. Бибкод : 2014PNAS..111E2329F . дои : 10.1073/pnas.1319284111 . ПМК   4050606 . ПМИД   24843156 .
  32. ^ Буриш Дж., Джесс Т., Мартинато М., Лакатос П.Л. (май 2013 г.). «Бремя воспалительных заболеваний кишечника в Европе» . Журнал Крона и колита . 7 (4): 322–37. дои : 10.1016/j.crohns.2013.01.010 . ПМИД   23395397 .
  33. ^ Перейти обратно: а б с Халфварсон Дж., Брислоун С.Дж., Ламенделла Р., Васкес-Баэса Ю., Уолтерс В.А., Брамер Л.М., Д'Амато М., Бонфиглио Ф., Макдональд Д., Гонсалес А., МакКлюр Э.Э., Данклбаргер М.Ф., Найт Р., Янссон Дж.К. (февраль 2017 г.). «Динамика микробиома кишечника человека при воспалительных заболеваниях кишечника» . Природная микробиология . 2 (5): 17004. doi : 10.1038/nmicrobiol.2017.4 . ПМК   5319707 . ПМИД   28191884 .
  34. ^ Льюис Дж.Д., Чен Э.З., Бальдассано Р.Н., Отли А.Р., Гриффитс А.М., Ли Д. и др. (октябрь 2015 г.). «Воспаление, антибиотики и диета как экологические стрессоры кишечного микробиома при детской болезни Крона» . Клетка-хозяин и микроб . 18 (4): 489–500. дои : 10.1016/j.chom.2015.09.008 . ПМЦ   4633303 . ПМИД   26468751 .
  35. ^ Рехман А., Лепаж П., Нолте А., Хеллмиг С., Шрайбер С., Отт С.Дж. (сентябрь 2010 г.). «Транскрипционная активность доминирующей микробиоты слизистой оболочки кишечника у пациентов с хроническими воспалительными заболеваниями кишечника» . Журнал медицинской микробиологии . 59 (Часть 9): 1114–22. дои : 10.1099/jmm.0.021170-0 . ПМИД   20522625 .
  36. ^ Нотон Дж., Дагган Дж., Бурк Б., Клайн М. (2014). «Взаимодействие микробов со слизью и муцинами: последние разработки» . Кишечные микробы . 5 (1): 48–52. дои : 10.4161/gmic.26680 . ПМК   4049936 . ПМИД   24149677 .
  37. ^ Вестерманн А.Дж., Горски С.А., Фогель Дж. (сентябрь 2012 г.). «Двойная РНК-секвенирование патогена и хозяина» . Обзоры природы Микробиология . 10 (9): 618–630. дои : 10.1038/nrmicro2852 . ПМИД   22890146 . S2CID   205498287 .
  38. ^ Салиба А.Е., К. Сантос С., Фогель Дж. (февраль 2017 г.). «Новые подходы RNA-seq для изучения бактериальных патогенов». Современное мнение в микробиологии . 35 : 78–87. дои : 10.1016/j.mib.2017.01.001 . hdl : 10033/621506 . ПМИД   28214646 .
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Metatranscriptomics&oldid=1211981671"
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: e6cfdb0fff45f3a605b028358d12b402__1709642640
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/e6/02/e6cfdb0fff45f3a605b028358d12b402.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Metatranscriptomics - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)