微生物基因组研究进展及意义

微生物基因组研究进展及意义
微生物基因组研究进展及意义

微生物基因组研究进展及其意义

近年来,病原微生物的基因组研究取得了飞速的进展。所谓基因组研究是指对微生物的全基因进行核苷酸测序,在了解全基因的结构基础上,研究各个基因单独或数个基因间相互作用的功能。由于过去人们大多从表型分析入手,寻找已知功能的编码基因,实际只了解微生物中极少数的基因,如链球菌的链激酶基因、结核杆菌编码的热休克蛋白基因等。还有大量未知基因未被发现。通过基因组研究,则从根本上揭示了微生物的全部基因,不仅可发现新的基因,还可发现新的基因间相互作用、新的调控因子等。这一研究将使人类从更高层次上掌握病原微生物的致病机制及其规律,从而得以发展新的诊断、预防及治疗微生物感染的制剂、疫苗及药品。此外,新发现的微生物酶及蛋白还可能有在工农业生产上的应用价值。因此,全球除已完成了70余株覆盖重要病毒科的病毒代表株全基因组研究外,据美国基因组研究所(The Institute for Genomic Research, TIGR)报道,目前已完成了19种微生物基因组测序,其中11种与人类及疾病相关(嗜血流感杆菌,生殖道支原体,肺炎支原体,幽门螺杆菌,枯草杆菌,伯氏疏螺旋体,结核杆菌,梅毒螺旋体,沙眼衣原体,普氏立克次体)。另外,还有40余种微生物已被登记正在进行测序,预计在1999~2000年完成〔1〕。

病毒基因组研究进展

病毒因其基因组小,是进行基因组研究最早的生物体。早在1977

年已完成了噬菌体DNA的全基因测序。存在于脊髓灰质炎疫苗中的SV40,是最早完成全基因测序的与疾病相关的病毒;此后,许多病毒均已完成了全基因测序,并根据序列的开放阅读框架(ORF)对编码蛋白进行了推导。已对相当一些病毒蛋白进行了重组表达,还对一些病毒基因编码的调控序列进行了研究。除一般大小的病毒已完成了基因组测序,对大基因组病毒,疱疹病毒科,如水痘病毒基因组为0.125Mb(Mega-basepair,兆碱基对)〔2〕。巨细胞病毒,基因组为0.229Mb〔3〕。我国已对痘苗病毒天坛株(约0.2Mb)进行了全基因测序,发现与国外的痘苗毒株序列有明显的差异〔4〕。我国还对甲、乙、丙、丁、戊、庚型肝炎病毒进行了国内毒株的全基因测序。近来还对国内2株发现的虫媒病毒毒株完成了全基因测序。我国从不同来源的标本中发现了不少乙肝病毒变异株,有的具有特殊的生物学特性〔5〕。对病毒基因中调控因子的分析,发现了与乙肝病毒增强子作用的新细胞核因子〔6〕。

因此,目前对病毒的基因组研究已进入了后基因组阶段,即从全基因水平研究病毒的生物学功能,同时发现新的基因功能。对于医学病毒学当前主要方向是研究病毒基因组中与致病及诱生免疫应答相关的基因,从而揭示和解决迄今尚未解决的问题,以达到控制或消灭一些重要病毒感染的目的。

建议目前可进行后基因组研究的领域为:

1.病毒持续性感染:基因组中与持续性感染相关的基因,基因变异或调控因子研究。已报道的乙肝病毒的前核心基因出现终止密码突变,

可逃逸机体对E抗原的免疫应答,有利于病毒持续感染〔7〕。

2.病毒与肿瘤的关系:已知EB病毒、人乳头状瘤病毒、乙肝病毒等均与肿瘤相关。对这些病毒的基因组或基因变异研究,有可能揭示部分致瘤的机理,如最近报道EB病毒LMP-1基因羧基端缺失30个碱基对,可能具有更高的致癌性〔8〕。

3.病毒变异株或新出现毒株的致病性改变:如近来发现肺出血性汉坦病毒〔9〕,对人致病的H5禽流感病毒以及复制性特别强的乙肝毒株〔10〕等,对嗜性改变的巨细胞病毒〔11〕从基因水平进行了研究。

4.病毒编码复制酶基因及其调控的研究:有些病毒具有独特的复制酶,如对人免疫缺陷病毒酶的研究导致开发出有效的抗病毒制剂。还有一些病毒(如丙型肝炎病毒)复制酶的编码基因虽已明确,但未能大量在体外表达,而且对这些酶在细胞内病毒复制中所起的作用也不清楚,延误了抗病毒制剂的开发,应抓紧进行研究。

5.病毒受体的研究:已知病毒受体多数是复合型,近来发现人免疫缺陷型病毒的受体除CD4外还有副受体〔12〕。受体是病毒入侵细胞的第一关,通过全基因组研究将更有利于发现复合的病毒受体。

综上所述,本世纪后期已从基因组水平研究病毒的功能〔13〕,因此,我们应注意将病毒基因的研究重点转移到研究病毒基因与细胞的相互作用中来,以开辟对病毒致病机理研究的广阔天地。

细菌基因组研究进展

广义的细菌包括细菌、衣原体、支原体、立克次体、螺旋体及放线菌,因此细菌的基因组研究也包括这些微生物。除放线菌外,细菌基因组大小为1至数个Mb。目前正在研究测序的细菌已超过40余种。与致病相关的主要细菌、真菌及寄生虫,参见表1。

表1 正在进行全基因组测序的主要细菌、真菌与寄生虫〔1,14〕

1.细菌全基因组测序的基本方法

由于细菌基因组一般在数百个kb至数个Mb,快速测序的策略用经典鸟枪法(shot gun)建立基因文库,然后随机克隆测序。第一个完成全基因测序的嗜血流感杆菌就是用此法完成的。鸟枪法的基本步骤为先将细菌的染色DNA机械地随机切割成一定相对分子质量范围的片段,分别构建大小两套文库。小片段(1~2kb)经末端修补处理后克隆入如pUC18质粒载体内;大片段(15~20kb)克隆入λ噬菌体载体中,然后进行大规模测序。以后则需进行序列的缺口填补。缺口填补是关键步骤,一般需用几种方法相互组合才能完成,花费的时间及精力很多。能否完成缺口填补有时会成为完成全基因组测序的关键。获得全基因组的资料后,还要利用计算机软件进行数据分析,推测ORF是否为真实的蛋白编码序列,检查功能位点,分析共有序列或特征序列(启动子,信号肽,保守基序conserved motifs)等。如不是私人公司支持的研究,全基因组的研究资料将在杂志或互联网络上发表,供科学界参考和使用〔15〕。

2.细菌基因组研究所提供的机遇和挑战

目前,微生物界正面临在下一世纪中如何发展的严峻问题。在20

世纪微生物学科为生命科学及人类的健康作出了卓越的贡献。全世界唯一被消灭的天花,痘苗的发展及应用起了关键作用。由于微生物基因组较小,将会超过其它生物更快地完成基因组的结构与功能分析,获得的信息将会首先被应用于药物、疫苗产品的开发和疾病的防治。例如最近对2株不同的幽门螺杆菌基因组分析和对比,发现1994年自美国分离的菌株199与1987年自英国分离的菌株26695,仅有(6~7)%的基因结构差异。这些不同基因的半数集中在一个高变区中。曾有学者认为,幽门螺杆菌可引起不同临床疾病但也可对人有利,其机理可能与菌的基因结构相关。目前的结果揭示应重点研究这些菌株特异区基因,同时应研究与定居基因表达相关的序列,此外还应考虑过去被忽视的机体因素在幽门螺杆菌致病中的地位〔16〕。通过对比幽门螺杆菌和最近完成全基因测序的空肠弯曲菌,发现两种菌仅有17%不同的基因序列。其中,幽门螺杆菌有独特的基因使之能在胃酸存在的条件下生存并分解尿素。弯曲菌则比螺杆菌有2倍多的起调控作用的基因。这些基因可能使弯曲菌能适应多种环境,如人肠腔、鸟肠道、牛奶中。因弯曲菌能在外环境中生存,在美国去年引起的腹泻患者达30万人〔17〕。又如至今未能在体外培养的梅毒螺旋体基因组为1 138 006bp,其毒力因子由一个12个潜在的膜蛋白家族和数个可能的溶血素组成。对比梅毒与引起Lyme病的螺旋体基因组,也发现了致病性的诸多基因〔18〕。结核杆菌基因组的分析也已完成,含4 411 529 bp,编码约4 000个基因。发现该菌有大量基因是编码脂类合成与分解酶,发现2个富含甘氨酸的新家族,可能是引起该抗原变异的来源〔19〕。即使尚未完成全基因组分析,国外已对肺炎链球菌、肠球菌和乳球菌的关键基因序列进行了开发研究〔20〕。最值得我们重视的是,这是个新领域,是可以进行创新研究的高起点。

3.如何迎接挑战

过去我国微生物界的老一代专家曾在学术上作出过卓越贡献。建国

以来老中青学者们在反细菌战、发展疫苗、建立诊断试剂等方面,为控制传染性疾病获得了大量成果。因此开展微生物基因组研究具有较强的实力。建议采取以下路线:

(1)选择我国特有的或对发展中国家影响大的微生物,进行基因组测序。由于我国经济实力有限,只宜选择少数微生物进行。尽量选择国外尚未进行过的微生物为对象。通过这项研究,可使我国微生物界有少数骨干掌握细菌基因组研究的策略和技术全过程,有利于今后基因组功能研究的开展。

(2)对于已公布的基因组要及时掌握,根据我国的需要进行序列分析,选择好有限目标对几种细菌作基因功能研究。应注意在基因功能研究中,学习与借鉴病毒基因功能研究的已有经验。微生物学家不仅要将分子水平研究与细菌的生物学特性互相联系,还要联系临床及流行病学科、药物学科、生化学科和免疫学科。此外还需要建立适用的细胞及动物模型,以保证基因研究有后劲。

(3)加强微生物界学者在细胞生物学、生物信息学以及生物大分子学方面的知识更新,以适应微生物学科将面临的革命性变化。估计今后的微生物诊断、治疗和预防都会有所改变,及早作好准备方可立于不败之地。

编者评述:科学家们预言21世纪在自然科学领域中,生命科学仍占主要地位。重点将是研究人类基因组,深入研究基因功能。微生物的基因组研究较之人类基因组研究要简单一些,但由于微生物种群繁多,搞清其基因组功能亦非易事。20世纪70年代国外已开展了这方面工作,这几年进展很快,在开展基因核苷酸序列研究中,我国也有不少结果在国际基因库登录。进一步将开展研究其功能。本文概括地介绍了微生物基因组的研究进展,特别是文章最后部分提出今后我国开展微生物基因组研究路线的建议,指出研究不仅要与国际研究接轨,更重要的是结合我国实际情况有所创新。微生物学科的发展将面临革命化的变革,应及早有所认识。闻玉梅教授的这篇文章给了我们启示。

宏基因组学的研究进展

宏基因组学的研究状况及其发展 摘要:宏基因组学是近年来发展起来的一门新兴学科,主要技术包括从环境样品中提取微生物混合基因组DNA、利用可培养的宿主菌建立宏基因组文库及筛 选目的基因。该技术可以克服传统培养技术的不足,是研究未培养微生物、寻找新功能基因和开发获得新资源的重要新途径。目前宏基因组学已广泛应用于各个领域,并在医药、农业、能源开发、环境修复、生物技术、生物防御等方面有了较深入的研究。 关键词:宏基因组学、宏基因组、基因组文库构建、文库筛选、未培养微生物、研究进展 随着微生物学的发展,微生物基因组全序列测定计划正在全球被快速地推行,但现有技术条件下,自然界存在的可培养微生物不到总数的1%,阻碍了该计划 的发展,使得绝大多数的微生物资源不能被开发和利用。21世纪初,随着测序能力的提高和基因组学的发展,科学家提出了一种研究不可培养微生物基因组的新思路——直接对含有各种不可培养的微生物的群体进行基因组序列的测定。这类研究称为Metagenomics,前缀“Meta”源于希腊语。意思是“超越”。科学家选择它来表示这种基因组研究超越了传统意义上分析单一物种的基因组学,将研究对象定为由种类众多的微生物组成的整个菌落。国内的研究者也据此将该术语翻译为“宏基因组学”。 1 宏基因组的概念 宏基因组 (也称微生物环境基因组、宏基因组学、元基因组学、生态基因组学) 是由Handelsman等1998年提出的新名词, 其定义为“the genomes of the total microbiota found in nature”,即生境中全部微小生物遗传物质的总和。它包含了可培养的和未可培养的微生物的基因, 目前主要指环境样品中的细菌 和真菌的基因组总和。而所谓宏基因组学就是一种以环境样品中的微生物群体基因组为研究对象, 以功能基因筛选和测序分析为研究手段, 以微生物多样性、种群结构、进化关系、功能活性、相互协作关系及与环境之间的关系为研究目的的新的微生物研究方法。一般包括从环境样品中提取基因组 DNA, 克隆DNA到合适 的载体,导入宿主菌体,筛选目的转化子等工作。宏基因组文库既包含了可培养的又包含了不能培养的微生物基因,避开了微生物分离培养的问题,极大地扩展了微生物资源的利用空间,增加了获得新的生物活性物质的机会,为新的医药产业和发现新的生物技术提供丰富的基因文库,并利于环境微生物有机群体的分布和功能的研究。 2 宏基因组学的研究过程 2.1 宏基因组文库的构建 宏基因组文库的构建沿用了分子克隆的基本原理和技术方法,并根据具体环境样品的特点和建库目的采用了一些特殊的步骤和策略。一般包括样品总DNA的 提取、与载体连接和克隆到宿主中。 2.1.1样品总DNA的提取 宏基因组文库构建的关键之一是获得高质量的目的样品的总DNA。目的样品 的采集是第一步,除了需严格遵循取样规则外,取样中应尽量避免对样品的干扰,缩短保存和运输的时间,使样品能更好地代表自然状态下的微生物原貌。 根据提取样品总DNA前是否分离细胞,提取方法可以分为原位裂解法和异位 裂解法。原位裂解法主要是通过去污剂处理(如SDS)、酶解法(如蛋白酶K)、机械

微生物多样性对植物群落影响的研究进展(1)(1)

安庆师范学院本科毕业(学位)论文 姓名:王婷婷 年级: 2 0 0 7级 专业:环境科学 论文题目:微生物多样性对植物 群落影响的研究进展 完成日期:2011年4月27日 指导老师:潘少兵 安庆师范学院资源环境学院 二O一一年四月二十七日

微生物多样性对植物群落影响的研究进展 作者:王婷婷指导老师:潘少兵 (安庆师范学院资源环境学院安徽安庆246011) 摘要:土壤是微生物的主要存在场所,它承载了大部分生命的基因多样性。微生物群落在各种生态进程中具有重要作用,但是对于微生物多样性与执行生态功能能力的联系却研究的很有限。这篇文章以微生物多样性在植物群落方面的作用为基础,探讨微生物群落在执行生态功能中的冗余现象。 关键词:微生物多样性;功能冗余;植物多样性 Advancement of Effect of Microbial Diversity on Plant Diversity Autor:Wang Tingting Instructor: Pan Shaobing (School of Resources and environmental science,Anqing Teachers’College,Anqing 246011,Anhui) Abstract: Microbes are abundant in soil and comprise a large portion of Life's genetic diversity. Soil microbes play key roles in a large number of important ecosystem process- es. But the relativity between soil microbial diversity and their ecological functions is still poorly understood. Here we approach the functional redundances during soil microb- es influencing the ecological functions based on the various roles that they play in plant diversity. Key words:microbial diversity, functional redundances, plant diversity 引言: 土壤是微生物的主要存在场所,微生物在土壤养分转化与腐殖质形成过程中有着非常重要的作用。土壤生态系统是保证动植物生存、农业健康、持续发展的基础[1],对全球的生态环境变化有着深远的影响。土壤微生物群落是土壤中的活性组分, 包括细菌、真菌、放线菌和原生动物、病毒和小型藻类[2],每克土壤中栖息着大约100 亿个微生物[3]。土壤微生物群落对全球生态系统功能如养分转化、有机物的分解、土壤基本结构的维持、

宏基因组学概述

宏基因组学概述

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宏基因组学概述 王莹,马伊鸣 (北京交通大学土木建筑工程学院环境1402班) 摘要:随着分子生物学技术的快速发展及其在微生物生态学和环境微生物学研究中的广泛应用,促进了以环境中未培养微生物为研究对象的新兴学科——微生物环境基因组学(又叫宏基因组学、元基因组学,英文名Metagenomics)的产生和快速发展。宏基因组学通过直接从环境样品中提取全部微生物的DNA,构建宏基因组文库,利用基因组学的研究策略研究环境样品所包含的全部微生物的遗传组成及其群落功能.在短短几年内,宏基因组学研究已渗透到各个领域,包括海洋、土壤、热液口、热泉、人体口腔及胃肠道等,并在医药、替代能源、环境修复、生物技术,农业、生物防御及伦理学等各方面显示了重要的价值。本文对宏基因组学的主要研究方法、热点内容及发展趋势进行了综述 关键词:宏基因组宏基因组学环境基因组学基因文库的构建 Macro summary of Metagenomics WangYing,Ma Yi-Ming (BeijingJiaotongUniversity, Institute of civil engineering,)Key words:Metagenome; Metagenomics;The environmental genomics 宏基因组学(Metagenomics)又叫微生物环境基因组学、元基因组学。它通过直接从环境样品中提取全部微生物的DNA,构建宏基因组文库,利用基因组学的研究策略研究环境样品所包含的全部微生物的遗传组成及其群落功能。它是在微生物基因组学的基础上发展起来的一种研究微生物多样性、开发新的生理活性物质(或获得新基因)的新理念和新方法。其主要含义是:对特定环境中全部微生物的总DNA(也称宏基因组,metagenomic)进行克隆,并通过构建宏基因组文库和筛选等手段获得新的生理活性物质;或者根据rDNA数据库设计引物,通过系统学分析获得该环境中微生物的遗传多样性和分子生态学信息。 1.起源 宏基因组学这一概念最早是在1998年由威斯康辛大学植物病理学部门的Jo Handelsman等提出的,是源于将来自环境中基因集可以在某种程度上当成一个单个基因组研究分析的想法,而宏的英文是"meta-",具有更高层组织结构和动态变化的含义。后来伯克利分校的研究人员Kevin Chen和LiorPachter将宏基因组定义为"应用现代基因组学的技术直接研究自然状态下的微生物的有机群落,而不需要在实验室中分离单一的菌株"的科学。 2 研究对象 宏基因组学(Metagenomics)是将环境中全部微生物的遗传信息看作一个整体自上而下地研究微生物与自然环境或生物体之间的关系。宏基因组学不仅克服了微生物难以培养的困难, 而且还可以结合生物信息学的方法, 揭示微生物之间、微生物与环境之间相互作用的规律, 大大拓展了微生物学的研究思路与方法, 为从群落结构水平上全面认识微生物的生态特征和功能开辟了新的途径。目前, 微生物宏基因组学已经成为微生物研究的热点和前沿, 广泛应用于气候变化、水处理工程系统、极端环境、人体肠道、石油污染、生物冶金等领域, 取得了一系列引人瞩目的重要成果。 3 研究方法

高通量测序:环境微生物群落多样性分析

(5)高通量测序:环境微生物群落多样性分析 微生物群落多样性的基本概念 环境中微生物的群落结构及多样性和微生物的功能及代谢机理是微生物生态学的研究 热点。长期以来,由于受到技术限制,对微生物群落结构和多样性的认识还不全面, 对微生物功能及代谢机理方面了解的也很少。但随着高通量测序、基因芯片等新技术 的不断更新,微生物分子生态学的研究方法和研究途径也在不断变化。第二代高通量 测序技术(尤其 是Roche 454高通量测序技术)的成熟和普及,使我们能够对环境微生物进行深度测序,灵 敏地探测出环境微生物群落结构随外界环境的改变而发生的极其微弱的变化,对于我 们研究微生物与环境的关系、环境治理和微生物资源的利用以及人类医疗健康有着重 要的理论和现实意义。 在国内,微生物多样性的研究涉及农业、土壤、林业、海洋、矿井、人体医学等诸多领域。以在医疗领域的应用为例,通 过比较正常和疾病状态下或疾病不同进程中人体微生物群落的结构和功能变化,可以 对正常人群与某些疾病患者体内的微生物群体多样性进行比较分析,研究获得人体微 生物群

落变化同疾病之间的关系;通过深度测序还可以快速地发现和检测常见病原及新发传 染病病原微生物。研究方法进展 环境微生物多样性的研究方法很多,从国内外目前采用的方法来看大致上包括以下四 类:传统的微生物平板纯培养方法、微平板分析方法、磷脂脂肪酸法以及分子生物学 方法等等。 近几年,随着分子生物学的发展,尤其是高通量测序技术的研发及应用,为微生物分 子生态学的研究策略注入了新的力量。 目前用于研究微生物多样性的分子生物学技术主要包 括:DGGE/TGGE/TTGE 、 T-RFLP 、SSCP、FISH 、印记杂交、定量 PCR、基因芯片等。 DGGE 等分子指纹图谱技术,在其实验结果中往往只含有数十条条带,只能反映出样品中少数 优势菌的信息;另一方面,由于分辨率的误差,部分电泳条带中可能包含不只一种 16S rDNA 序列,因此要获悉电泳图谱中具体的菌种信息,还需 对每一条带构建克隆文库,并筛选克隆进行测序,此实验操 作相对繁琐;此外,采用这种方法无法对样品中的微生物做 到绝对定量。生物芯片是通过固定在芯片上的探针来获得微

中国微生物物种多样性研究进展_郭良栋.

生物多样性 2012, 20 (5): 572–580 Doi: 10.3724/SP.J.1003.2012.10129 Biodiversity Science http: //https://www.360docs.net/doc/7e10602647.html, —————————————————— 收稿日期: 2012-06-13; 接受日期: 2012-08-10 基金项目: 国家自然科学基金重点项目(30930005) ? 通讯作者 Author for correspondence. E-mail: guold@https://www.360docs.net/doc/7e10602647.html, 中国微生物物种多样性研究进展 郭良栋* (中国科学院微生物研究所真菌学国家重点实验室, 北京 100101) 摘要: 微生物是分布最为广泛的生命形式, 几乎分布到地球上的所有生境, 具有丰富的物种多样性。我国地域辽阔, 跨越热带至寒温带, 气候条件多样, 地理环境与生态系统类型复杂, 是世界上生物多样性最丰富的国家之一。我国已开展了大量微生物多样性研究, 并证实我国多样的生境蕴藏着丰富的微生物物种多样性。目前我国已报道真核微生物(菌物)约14,700种, 其中包括真菌约14,060种、卵菌约300种、黏菌约340种, 而真菌中有药用菌473种、食用菌966个分类单元。特别是近年来通过免培养的分子生物学技术发现我国存在丰富的原核微生物多样性。本文概述了传统方法和现代分子生物学技术在我国原核微生物(古菌、细菌)和真核微生物(真菌、卵菌、黏菌)物种多样性研究的最新进展。 关键词: 真核微生物, 原核微生物, 物种多样性, 培养方法, 分子技术 Progress of microbial species diversity research in China Liangdong Guo * State Key Laboratory of Mycology, Institute of Microbiology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101 Abstract: Microbes with rich species and genetic diversity are widely distributed throughout various habitats in the world. China possesses a variety of climate zones, geographic environments, and complex ecosystems, which play a large role shaping the complex biodiversity of this country. Microbial diversity has been widely studied and well documented by Chinese scientists. For example, a total of ca. 14,700 eukaryotic microbe species have been recorded, including ca. 14,060 fungi, ca. 300 oomycetes, and ca. 340 slime molds. Within the Fungi, there have been 473 medicinal fungal species and 966 edible fungal taxa recorded. However, re-cent studies have documented much high species diversity of prokaryotic microbes using molecular tech-niques, which have greatly promoted the study level of microbial diversity in China. This review paper sum-marizes recent research progress of microbial (i.e., archaea, bacteria, fungi, oomycetes, and slime molds) di-versity in China based on traditional and molecular techniques. Key words: eukaryotic microbe, prokaryotic microbe, species diversity, cultivation method, molecular technique 微生物是分布最为广泛的生命形式, 几乎分布到地球上的所有生境, 可利用各种有机化合物、无机盐等作为能源, 在有氧或无氧条件下, 在寒冷的极地、高达100℃的热泉或高盐碱度等极端环境中生活。微生物具有丰富的物种和遗传多样性, 并以高度的变异性适应不同的生境。作为生态系统中的重要组分, 微生物在自然界的物质与能量循环、生态系统的演替以及生物多样性的维持中发挥重要的生态功能。微生物与人类的生活休戚相关, 在直 接或间接地为人类提供了极其丰富的物质资源的同时, 也为人类带来了巨大危害。 Woese 和Fox(1977)以核糖体RNA(rRNA)的小亚基(原核生物的16S 、真核生物的18S 基因)序列为依据, 提出了独立于真细菌(Eubacteria)和真核生物(Urkaryotes)之外的第三种生命形式——古菌(Archaea), 认为它和真核生物以及真细菌是从一个具有原始遗传机制的共同祖先分别进化而来。随后Woese 等(1990)提出了三域(Domain)分类系统, 将

微生物多样性研究—β多样性分析概述

微生物多样研究中的—β多样性分析概述

一、β-多样性分析介绍 1. β(Beta)Diversity: 是对不同样品/不同组间样品的微生物群落构成进行比较分析。 ?β多样性分析前的数据“来源”: 1)OTUs的丰度信息表; 2)OTUs之间的系统发生关系, 计算Unweighted Unifrac及Weighted Unifrac距离。 ?通过多变量统计学方法主成分分析(PCA,Principal Component Analysis),主坐标分析(PCoA,Principal Co-ordinates Analysis),非加权组平均聚类分析(UPGMA,Unweighted Pair-group Method with Arithmetic Means)等分析方法,从中发现不同样品(组)间的差异。

2. PCA & PCoA分析 ?主成分分析(PCA)是多变量统计学中最为人熟知的分析方法,它通过线性变换,将原始的高维数据投影至少量新合成的变量(即主成分),从而简化数据结构,展现样品的自然分布。 ?主成分分析不考虑原始变量之间可能存在的相互关系,并且是基于欧式距离评价样品之间的相似度。 ?多维尺度分析与主成分分析类似,但是它可以采用任何距离评价样品之间的相似度。主坐标分析(Principal coordinates analysis,PCoA)是经典的多维尺度分析方法。

3.UniFrac距离 ?由于微生物极其多样,不同微生物彼此之间的系统发育关系往往千差万别,仅仅将群落中不同微生物成员视为相互独立的变量显然并不合理。 ?因此,在比较不同群落样品之间的差异时,需要考虑两个群落成员之间的系统发育关系是否相似。 ?基于这个思想,计算微生物群落样品间距离的UniFrac距离应运而生,通过比较两个群落各自独有的微生物成员之间系统发育关系的远近,更为客观地反映两个群落样品之间的相似程度。

宏基因组学的一般研究策略

宏基因组学的一般研究策略 摘要: 宏基因组学是目前微生物基因工程的一个重要方向与热点。它把微生物的总群体特性与基因组学实验手段结合了起来,包括从环境样品中提取总DNA、再用可培养的宿主微生物建立文库及筛选目的克隆和基因。该法是研究不可培养微生物、寻找新的基因和开发新活性产物的重要新途径。它避开了微生物分离、纯化和培养的步骤,大大扩展了微生物资源的利用范围。本文旨在介绍宏基因组学的一般研究方法并结合我们的实验情况,对这一崭新领域中的最新研究策略进行了简要综述。 关键词: 宏基因组学, 不可培养微生物, 文库构建, 文库筛选,研究策略 Strategies for accessing metagenomics for desired applications Abstract: Metagenomics is a new field of microbial genetic engineering. It has the characteristics of microbial ecology and the methodology of genomics. Metagenomics includes genomic DNA isolation, library construction and screening strategies, and can be used in the discovery of new gene and biocatalysts and in the study of uncultured microorganism. Metagenomics can overcome the advantages of isolation and cultivation procedures in traditional microbial method, and thus greatly broaden the space of microbial resource utilization. In this paper, we mainly reviewed the metagenomic methodology, together with the latest advances and novel strategy in this research field. Keywords:Metagenomics; Uncultured microorganism;Library construction;Library screening Research strategies 大自然中蕴藏着无数具有重要价值的微生物及其活性产物,也是新基因及生物学资源的重要源泉,对其进行研究成为微生物学和分子生物学研究的一个重要方向。然而人们现在能够培养与利用的不到环境中总微生物的1%[1]。宏基因组学(metagenomics)是直接从环境样品中提取全部微生物的总DNA, 避开了分离、纯化和培养微生物的过程来构建宏基因组文库,用基因组学的研究策略来研究环境样品中的总微生物的组成及其在群落中的功能等。现在,宏基因组学技术方法已在微生物多样性,微生物细胞间的相互作用,新基因和新型生物催化剂的开发,新的抗生素的开发及环境生态等方面得到了广泛应用[2]。本文旨在介绍宏基因组学的一般实验方法并结合我们的研究情况,对这一崭新领域中的最新研究策略进行了简要综述。深化了我们对这一学科的认识,促进了该学科的进步。 1 宏基因组学研究策略 1.1宏基因组学概要 宏基因组学是Handelsman等于1998年提出的[3], 可见是一门很新的学科,其随着基因组实验手段,生物信息学和测序技术等的日新月异也迅猛发展了起来,这个新学科是以环境样品的总微生物基因组为实验对象,通过测序分析、文库评价、产活性物质及其基因的克隆的获取和基因功能的鉴别,对微生物种群组成与生物量、生态学关系、生物化学关系与环境关系以及功能活性进行研究[4]。其主要过程包括样品和基因的富集和提取; 宏基因组文库的构建; 目的基因的筛选; 目的基因活性产物的表达(图1)。 1.2 微生物及其基因的富集 在文库筛选过程中由于目的基因比例较小, 对环境中微生物的富集不但可提高基因总量,有利于基因的提取,还可增加目的基因的比例,如Kouker 等用橄榄油富集产脂肪酶的微生物收到了很好的效果[5 ],橄榄油不仅可作为底物,还可诱导脂肪酶的合成。目前富集技术主要分为细胞水平和基因水平。其中细胞水平主要是用选择培养基来富集某些微生物, 常

微生物之微生物多样性分析-DGGE

变性梯度凝胶电泳(PCR-DGGE) 普通的聚丙烯酰胺凝胶电泳只能通过片段大小不同在同一浓度的胶上电泳迁移率不同而分离不同的DNA片段,对于片段大小接近或相同的DNA片段无法做到有效地分离;DGGE(denaturing gradient gel electrophoresis) 即变性梯度凝胶电泳,是利用DNA在不同浓度的变性剂中解链行为的不同而导致电泳迁移率发生变化,从而将片段大小相同而碱基组成不同的DNA片段分开。 DGGE作为一种成熟的分子生物学技术被广泛应用于环境科学(土壤、海洋、河流、冰川、淤泥等)、医学(各种疾病治疗前后,病变部位微生物的差异)、人体(鼻咽、口腔、黏膜、肠道)等领域进行微生物多样性分析。 实验流程图: 实验结果 实验结果包括以下内容 1 引物设计 以下是DGGE中常用的引物,我们将根据客户的不同需求,进行针对性的引物设计。 引物序列(5’-3’)

细菌 16S V3 区扩 增引物 357-F-GC CGCCCGCCGCGCGCGGCGGGCGGGGCGGGG GCACGGGGGGCCTACGGGAGGCAGCAG 518r ATTACCGCGGCTGCTGG 引物 序列(5’-3’) 真核 18S V1-3区扩增引物 Euk1A CTGGTTGATCCTGCCAG EukA516r-GC CGCCCGGGGCGCGCCCCGGGCGGGGCGGGGGCA CGGGGGGACCAGACTTGCCCTCC 2 基因组DNA 抽提电泳检测图 针对客户的样本来源不同,我们针对性优化不同的基因组抽提方法,已达到提取效果最佳。 说明:1-8为样本所抽提基因组DNA,上样量3uL;M 为1kb Marker 上数第一条带为8 kb,中间的亮带为3kb,浓度为30ng/uL,其余为10 ng/uL。 3 目的片段PCR 检测 说明:1-8为样本,负为负对照(说明我们的实验没有污染,这对分子实验是至关重要的),上样量为5uL;M 为DL2000 Marker,上样量3uL。其中亮带为20ng/uL,其余为10 ng/uL。 Reconditioning PCR: 第一轮PCR 产物将会作为新的模板再进行少数循环的第二轮PCR 扩增,这叫做“Reconditioning PCR”。由于在“ Reconditioning PCR”的过程中引物和模板之

高通量测序生物信息学分析(内部极品资料,初学者必看)

基因组测序基础知识 ㈠De Novo测序也叫从头测序,是首次对一个物种的基因组进行测序,用生物信息学的分析方法对测序所得序列进行组装,从而获得该物种的基因组序列图谱。 目前国际上通用的基因组De Novo测序方法有三种: 1. 用Illumina Solexa GA IIx 测序仪直接测序; 2. 用Roche GS FLX Titanium直接完成全基因组测序; 3. 用ABI 3730 或Roche GS FLX Titanium测序,搭建骨架,再用Illumina Solexa GA IIx 进行深度测序,完成基因组拼接。 采用De Novo测序有助于研究者了解未知物种的个体全基因组序列、鉴定新基因组中全部的结构和功能元件,并且将这些信息在基因组水平上进行集成和展示、可以预测新的功能基因及进行比较基因组学研究,为后续的相关研究奠定基础。 实验流程: 公司服务内容 1.基本服务:DNA样品检测;测序文库构建;高通量测序;数据基本分析(Base calling,去接头, 去污染);序列组装达到精细图标准 2.定制服务:基因组注释及功能注释;比较基因组及分子进化分析,数据库搭建;基因组信息展 示平台搭建 1.基因组De Novo测序对DNA样品有什么要求?

(1) 对于细菌真菌,样品来源一定要单一菌落无污染,否则会严重影响测序结果的质量。基因组完整无降解(23 kb以上), OD值在1.8~2.0 之间;样品浓度大于30 ng/μl;每次样品制备需要10 μg样品,如果需要多次制备样品,则需要样品总量=制备样品次数*10 μg。 (2) 对于植物,样品来源要求是黑暗无菌条件下培养的黄化苗或组培样品,最好为纯合或单倍体。基因组完整无降解(23 kb以上),OD值在1.8~2.0 之间;样品浓度大于30 ng/μl;样品总量不小于500 μg,详细要求参见项目合同附件。 (3) 对于动物,样品来源应选用肌肉,血等脂肪含量少的部位,同一个体取样,最好为纯合。基因组完整无降解(23 kb以上),OD值在1.8~2.0 之间;样品浓度大于30 ng/μl;样品总量不小于500 μg,详细要求参见项目合同附件。 (4) 基因组De Novo组装完毕后需要构建BAC或Fosmid文库进行测序验证,用于BAC 或Fosmid文库构建的样品需要保证跟De Novo测序样本同一来源。 2. De Novo有几种测序方式 目前3种测序技术 Roche 454,Solexa和ABI SOLID均有单端测序和双端测序两种方式。在基因组De Novo测序过程中,Roche 454的单端测序读长可以达到400 bp,经常用于基因组骨架的组装,而Solexa和ABI SOLID双端测序可以用于组装scaffolds和填补gap。下面以solexa 为例,对单端测序(Single-read)和双端测序(Paired-end和Mate-pair)进行介绍。Single-read、Paired-end和Mate-pair主要区别在测序文库的构建方法上。 单端测序(Single-read)首先将DNA样本进行片段化处理形成200-500bp的片段,引物序列连接到DNA片段的一端,然后末端加上接头,将片段固定在flow cell上生成DNA簇,上机测序单端读取序列(图1)。 Paired-end方法是指在构建待测DNA文库时在两端的接头上都加上测序引物结合位点,在第一轮测序完成后,去除第一轮测序的模板链,用对读测序模块(Paired-End Module)引导互补链在原位置再生和扩增,以达到第二轮测序所用的模板量,进行第二轮互补链的合成测序(图2)。 图1 Single-read文库构建方法图2 Paired-end文库构建方法

微生物多样性研究进展

姓名:崔靖璞学号:2010212802 专业:生物科学 微生物多样性研究进展 摘要:微生物资源丰富,开发潜力巨大,是生命科学发展的主要动力之一.本文介绍了几种常用的研究微生物多样性的分子生物学技术,主要包括:16SrDNA测序、DGGE/TGGE/TTGE、T-RFLP、SSCP、FISH、印记杂交、定量PCR、基因芯片等,并对微生物多样性研究技术的未来发展进行了展望,同时本文也介绍几种微生物多样性的研究实验方法。 关键词:微生物多样性聚合酶链式反应基因芯片平板纯培养 微生物是地球上生物多样性最为丰富的资源,微生物资源的开发,是21世纪生命科学发展的主要动力之一.由于微生物的微观性,微生物多样性与其他高等生物相比有许多独特之处,包括:生存环境多样;生长、繁殖速度多样;营养、代谢类型多样;生活方式多样.微生物多样性的揭示与研究技术的发展和创新是密不可分的,研究技术的进步是微生物多样性研究向前发展的重要推动力量.近年来,随着微电子、计算机、分子生物学、物理、化学等技术的发展,微生物多样性研究技术也在吸收其他学科先进技术的基础上不断向前发展.各种研究方法的发展使得这种状况有了很大改观.现代分子生物学技术在微生物多样性研究上的应用克服了微生物培养技术的限制,能对样品进行较客观的分析,较精确地揭示了微生物种类和遗传的多样性.目前用于研究微生物多样性的分子生物学技术主要包括:16SrDNA 测序、DGGE/TGGE/TTGE、T-RFLP、SSCP、FISH、印记杂交、定量PCR、基因芯片等。 1核酸探针杂交技术 核酸分子杂交技术是20世纪70年代发展起来的一种分子生物学技术.该技术快速、灵敏、具有高度特异性,近年来被广泛应用于微生物多样性的研究中.用于微生物多样性研究的探针主要有三类:双链DNA、单链DNA和RNA以及寡核苷酸探针,杂交方式主要有荧光原位杂交(Fluorescence in situ hybridization,FISH)、全细胞杂交(whole-cell hybridization)、数量印迹杂交(quantitative dot blot)及生物芯片(biochip).对于环境微生物样品解析而言,最有意义的核酸杂交技术是原位杂交技术,在原位杂交技术中,应用最广泛的是荧光原位杂交技术。

宏基因组学研究方法及应用概述

宏基因组学研究方法及应用概述彭昌文 (山东省济宁学院生物学系 273155) 颜 梅 (山东省曲阜师范大学生命科学学院 273165) 摘 要 本文简要介绍了宏基因组的概念,概述了其原理及应用。 关键词 宏基因组 宏基因组学 环境基因组学 基因文库的构建 迄今,人们对微生物世界的认识基本都来源于对占细菌总种数不到1%的微生物的单个种群的孤立研究结果。然而微生物是通过其群落而非单一种群来执行在自然界物质与能量循环中的作用的,对微生物群落作为整体的功能认识远远落后于对其个体的认识。这种状况不利于全面认识微生物在自然界所扮演的重要角色。为了获得完整的环境微生物基因表达产物,早在1978年许多学者就提出了直接从环境中提取微生物DNA的思路,1998年,AR I A D phar maceutical公司的科学家Handels man等首次提出宏基因组的概念[1]。宏基因组(the genomes of the total m icrobi ota found in nature)是指生境中全部微生物基因的总和[2]。它包含了可培养的和未培养的微生物的基因总和,微生物主要包括环境样品中的细菌和真菌。而宏基因组学就是一种以环境样品中的微生物群体基因组为研究对象,以功能基因筛选和测序分析为研究手段,以微生物多样性、种群结构、进化关系、功能活性、相互协作关系及与环境之间的关系等为研究目的的新的微生物研究方法,也称为微生物环境基因组学、元基因组学或生态基因组学。它主要研究从环境样品获得的基因组中所包含的微生物的遗传组成及其群落功能,为充分认识和开发利用非培养微生物,并从完整的群落水平上认识微生物的活动、最大限度地挖掘微生物资源,提供了可能,已成为国际生命科学技术研究的热点和前沿。 1 宏基因组学的研究方法 宏基因组学的研究过程一般包括从环境样品中提取基因组DNA,克隆DNA到合适的载体,导入宿主菌体,筛选目的转化子等工作,可分为三个步骤。 1.1 宏基因组的提取 在宏基因组筛选过程中,目的基因是整个核苷酸链中的一部分,因此样品前期的富集能够提高筛选命中率。DNA的提取是宏基因文库构建的关键步骤。提取步骤通常需要满足两个条件:既要尽可能提取样品所有微生物的基因,又要保持片段的完整和纯度。目前所开发的DNA提取方法有两种:细胞提取法和直接裂解法。直接裂解法包括物理法(冻融法、超声法、玻璃球珠击打法、液氮碾磨法)、化学法(常用化学试剂有表面活性剂、盐类、有机溶剂等)及酶裂解法。另外,依据提取样品总DNA前是否分离细胞,可以分为原位裂解法和异位裂解法。原位裂解法可以直接破碎样品中的微生物细胞而使DNA 得以释放,由于无需对样品微生物进行复苏,且黏附颗粒上的微生物细胞亦能被裂解,所得DNA能更好地代表样品微生物的多样性。此法操作容易、成本低,DNA 提取率高,但由于机械剪切作用较强,所提取的DNA 片段小(1~50kb),通常适用于构建小片段插入文库(以质粒和λ噬菌体为载体)的DNA提取。异位裂解法则先采用物理方法将微生物从样品中分离出来,然后采用较温和的方法抽提DNA。此法条件温和,可获得大片段DNA(20~500kb),纯度高,但操作繁琐、成本高、得率低,通常适用于构建大片段插入文库(以柯斯质粒或者细菌人工染色体为载体)的DNA提取。1.2 宏基因组文库的构建 宏基因组文库的构建需适宜的克隆载体。通常用于DNA克隆的载体主要包括质粒、黏粒和细菌人工染色体等。质粒一般用于克隆小于10kb的DNA片段,适用于单基因的克隆与表达。黏粒的插入片段可达40kb左右,细菌人工染色体插入片段可达350kb,可用来制备由多基因簇调控的微生物活性物质的完整代谢途径的相关片段文库。1.3 目的基因的筛选 目的基因的筛选方法包括序列分析和功能分析两种。序列分析适用于小片段DNA文库的基因筛选;而功能分析通常适用于大片段DNA文库的筛选。序列分析筛选不依赖于重组基因在外源宿主中的表达,因为所使用的寡聚核苷酸引物是直接通过DNA序列中的保守区域设计的,反映了氨基酸序列的保守性,可获得未知序列的目的基因。该方法对DNA量的要求不高,筛选到新活性物质的可能性较大。序列分析的另一个手段是对宏基因组克隆测序,无论是全部或随机测序都是发现新基因的有效手段。 对于功能分析而言,首先需获得目的克隆,然后通过序列和生化分析对其进行表征。此法能快速鉴定出全新且有开发价值的活性物质,可用于医药、工农业等行业。由于此法检出率较低,工作量较大,且受检测手段的限制,所以常要借助于高通量筛选。 2 宏基因组学的应用 2.1 在生态学方面的应用 当今微生物生态学研究的主要目的之一是将微生物与其所在环境中的代谢过程相联系。应用16s r DNA作为系统发育锚去鉴定属于某种微生物的克隆,然后对基因进行测序,从而获得

土壤微生物群落多样性研究方法及进展_1

第27卷增刊V ol 127,Sup 1广西农业生物科学Journal o f Guangx i A g ric 1and Biol 1Science 2008年6月June,2008 收稿日期:20080122。 基金项目:广西大学博士启动基金项目(X05119)。 作者简介:姚晓华(广西大学副教授,博士;E -mail:x hy ao@g xu 1edu 1cn 。文章编号:10083464(2008)增008405 土壤微生物群落多样性研究方法及进展 姚晓华 (广西大学农学院,广西南宁530005) 摘要:微生物多样性是指群落中的微生物种群类型和数量、种的丰度和均度以及种的分布情况。研究 土壤微生物群落多样性的方法包括传统的以生化技术为基础的方法(直接平板计数、单碳源利用模式等) 和以现代分子生物技术为基础的方法(从土壤中提取DN A ,进行G+C%含量的分析,或杂交分析,或进 行PCR,产物再进行D GGE/T GG E 等分析)。现代生物技术与传统微生物研究方法的结合使用,为更全面 地理解土壤微生物群落的多样性和生态功能提供了良好的前景。 关键词:微生物多样性;生化技术;分子生物学技术;DN A 中图分类号:.Q 938115 文献标识码:A Advancement of methods in studying soil microbial diversity YAO Xiao -hua (Co llege of Ag ricultur e,G uangx i U niv ersit y,N anning 530005,China) Abstract:Species div ersity consist o f species richness,the total number of species,species ev enness,and the distribution of species 1Methods to measure microbial diversity in so il can be categ orized into tw o g roups:biochemica-l based techniques and m olecular -based techniques 1The fo rmer techniques include plate counts,sole carbon so urce utilizatio n patterns,fatty acid methy l ester analysis,and et al 1The latter techniques include G +C%,DNA reassociation,DNA -DNA hy br idization,DGGE/TGGC,and et al 1Ov er all,the best w ay to study soil microbial diversity w o uld be to use a variety of tests w ith differ ent endpoints and degr ees o f r esolutio n to o btain the bro adest picture possible and the most inform ation r eg ar ding the microbial co mmunity 1 Key words:microbial diversity;biochem ica-l based techniques,mo lecular -based techniques,DNA 微生物多样性研究是微生物生态学最重要的研究内容之一。微生物在土壤中普遍存在,对环境条件的变化反应敏捷,它能较早地预测土壤养分及环境质量的变化过程,被认为是最有潜力的敏感性生物指标之一[1] 。但土壤微生物的种类庞大,使得有关微生物区系的分析工作十分耗时费力。因此,微生物群落结构的研究主要通过微生物生态学的方法来完成,即通过描述微生物群落的稳定性、微生物群落生态学机理以及自然或人为干扰对群落产生的影响,揭示土壤质量与微生物数量和活性之间的关系。利用分子生物学技术和研究策略,揭示自然界各种环境中(尤其是极端环境)微生物多样性的真实水平及其物种组成,是微生物生态学各项研究的基础和核心,是重新认识复杂的微生物世界的开端。

全基因组重测序数据分析

全基因组重测序数据分析 1. 简介(Introduction) 通过高通量测序识别发现de novo的somatic和germ line 突变,结构变异-SNV,包括重排 突变(deletioin, duplication 以及copy number variation)以及SNP的座位;针对重排突变和SNP的功能性进行综合分析;我们将分析基因功能(包括miRNA),重组率(Recombination)情况,杂合性缺失(LOH)以及进化选择与mutation之间的关系;以及这些关系将怎样使 得在disease(cancer)genome中的mutation产生对应的易感机制和功能。我们将在基因组 学以及比较基因组学,群体遗传学综合层面上深入探索疾病基因组和癌症基因组。 实验设计与样本 (1)Case-Control 对照组设计; (2)家庭成员组设计:父母-子女组(4人、3人组或多人); 初级数据分析 1.数据量产出:总碱基数量、Total Mapping Reads、Uniquely Mapping Reads统计,测序深度分析。 2.一致性序列组装:与参考基因组序列(Reference genome sequence)的比对分析,利用贝叶斯统计模型检测出每个碱基位点的最大可能性基因型,并组装出该个体基因组的一致序列。3.SNP检测及在基因组中的分布:提取全基因组中所有多态性位点,结合质量值、测序深度、重复性等因素作进一步的过滤筛选,最终得到可信度高的SNP数据集。并根据参考基 因组信息对检测到的变异进行注释。 4.InDel检测及在基因组的分布: 在进行mapping的过程中,进行容gap的比对并检测可信的short InDel。在检测过程中,gap的长度为1~5个碱基。对于每个InDel的检测,至少需 要3个Paired-End序列的支持。 5.Structure Variation检测及在基因组中的分布: 能够检测到的结构变异类型主要有:插入、缺失、复制、倒位、易位等。根据测序个体序列与参考基因组序列比对分析结果,检测全基因组水平的结构变异并对检测到的变异进行注释。

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