本文選題：人體 + 基因組��； 參考：《中國人民解放軍軍事醫(yī)學科學院》2016年博士論文

【摘要】：人體的各個部位(如腸道、口腔和皮膚等)生活著大量的微生物,這些微生物基因組的總和被稱為宏基因組。人體內(nèi)各種各樣的微生物通過一系列相互關系構成了復雜的生態(tài)系統(tǒng)。然而,目前絕大多數(shù)的微生物是不能由實驗室培養(yǎng)的,人們對這些微生物的信息知之甚少。許多研究表明了微生物群落與人體的疾病與健康存在著密切關系,微生物群落的動態(tài)變化會引起我們機體代謝和免疫功能的改變,最終可能導致多種疾病,如肥胖、克羅恩病和潰瘍性結(jié)腸炎等。傳統(tǒng)的對于人體內(nèi)微生物的研究主要是通過實驗室純培養(yǎng)方式進行的,然而該方法嚴重受限于可培養(yǎng)微生物的數(shù)量太少,并且忽略了特定環(huán)境中豐度較低的微生物。宏基因組學(也被稱為環(huán)境基因組學和群落基因組學)的出現(xiàn)徹底解決了這一問題,該方法不依賴于實驗室培養(yǎng)技術,并且已經(jīng)廣泛應用于微生物群落的研究。宏基因組學研究初期,人們是利用毛細血管電泳測序或者PCR(Polymerase Chain Reaction)擴增的方法研究微生物群落,然而這些方法需要我們預先知道微生物群落信息,存在很多不足；隨著新一代測序技術的出現(xiàn)和發(fā)展,使得宏基因組學研究更加全面,其靈敏度更高,應用更廣泛,成本更低,可以幫助人們大規(guī)模的研究微生物之間以及它們與宿主之間的相互作用。當前對宏基因組的研究主要集中在分析宏基因組的結(jié)構組成,這種方法具有一定的片面性,忽略了大量微生物之間的相互關系。隨著系統(tǒng)生物學的發(fā)展,近期有人提出了一種宏基因組整合代謝網(wǎng)絡的方法來研究微生物群落,該方法整合了計算系統(tǒng)生物學方法和復雜網(wǎng)絡理論,把整個微生物群落看成一個整體,利用代謝網(wǎng)絡模型來分析基因組數(shù)據(jù)。通過分析復雜生物代謝網(wǎng)絡的拓撲性質(zhì),可以得到生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構和功能信息,有助于我們理解觀察到的生物表型,幫助我們從系統(tǒng)水平全面地研究人體微生物群落。首先是對微生物群落的整合代謝網(wǎng)絡分析。利用系統(tǒng)生物學方法分析宏基因組的關鍵是代謝網(wǎng)絡的重構,我們參考當前應用最廣泛的KEGG代謝通路數(shù)據(jù)庫來構建全局的參考代謝網(wǎng)絡,隨后基于MG-RAST平臺對宏基因組的序列參考KEGG orthology (KO)進行注釋,通過比較當前應用較廣泛的基于拓撲的和基于約束的代謝網(wǎng)絡構建方法的特性,發(fā)現(xiàn)基于拓撲的方法更適合于構建大規(guī)模的宏基因組整合代謝網(wǎng)絡,所以我們選擇基于拓撲的方法構建了全局參考代謝網(wǎng)絡(3768個節(jié)點,81907個連邊),其中節(jié)點代表了酶,有向邊則代表了源節(jié)點參與生化反應的產(chǎn)物,可以作為目標節(jié)點參與的化學反應的底物；隨后,我們利用該方法分析了8個不同健康狀況(齲齒或者健康)的人口腔宏基因組樣本,構建了一個由1009節(jié)點和18698條連邊組成的整合代謝網(wǎng)絡,分析功能注釋數(shù)據(jù)估計每一個樣本中的酶豐度,比較不同樣本中酶豐度的差異,發(fā)現(xiàn)了293個與齲齒相關的酶,齲齒樣本中高表達和低表達酶分別為147和146個；最后,計算口腔宏基因組的整合代謝網(wǎng)絡的幾個拓撲屬性(如聚類系數(shù)),發(fā)現(xiàn)齲齒樣本中低表達的酶與其它的酶相比,聚類系數(shù)較大,因此聚類系數(shù)可能作為一個預測齲齒致病機制的因子。此外,開發(fā)了宏基因組系統(tǒng)生物學分析平臺mmnet,已經(jīng)發(fā)布在生物信息學項目Bioconductor (http://www.bioconductor.org/packages/devel/bioc/ht ml/mmnet.html),它可以用來分析宏基因組數(shù)據(jù),主要功能包括宏基因組序列的注釋,酶豐度的估計,整合代謝網(wǎng)絡重構,以及基于網(wǎng)絡的拓撲分析和差異酶的計算,可以從系統(tǒng)水平對宏基因組進行研究,預測與疾病相關的因素。其次是對微生物群落的生態(tài)學研究。微生物群落的結(jié)構不僅包含了物種多樣性信息,還且還反映了物種與它生活環(huán)境之間的關系。為了探究人體宏基因組群落中物種之間的相互關系,我們介紹了基于圖論算法的反向生態(tài)學方法,基于基因組學數(shù)據(jù)對生物的生態(tài)進行研究,該方法的關鍵是如何把基因組信息轉(zhuǎn)化為生態(tài)學信息,通過分析人體微生物群落的代謝網(wǎng)絡,預測微生物與其生活環(huán)境之間的關系。我們用物種為了生存從其生活環(huán)境中獲得的外源化合物來代表物種與環(huán)境之間的關系,并稱這些化合物為物種的種子化合物(seed set)。為了驗證seed set方法的可靠性,對人們研究較多的巴克納氏菌進行研究,預測該物種的seed set包括25種化合物,其中9種化合物置信水平較高,這些種子化合物中包括葡萄糖(C00031:D-Glucose)和甘露醇(C00392:mannitol),以及2-同戊二酸(C00026:2-oxoglutarate),這與之前人們研究的結(jié)果是一致的,并根據(jù)每個物種與其環(huán)境之間的關聯(lián),定義了兩個表示物種相互關系的系數(shù)(競爭因子和互補因子)。由于目前還沒有功能全面的反向生態(tài)學分析工具,我們開發(fā)了R擴展包RevEcoR和web應用程序shiny-RevEcoR(http://yiluheihei.shinyapps.io/RevEcoR),它們界面友好,接口簡單,便于擴展,用戶可以很容易的從github上下載RevE coR (https://github.com/yiluheihei/RevEcoR)。首先利用它們分析了7種常見的口腔微生物,通過計算這7種微生物之間的競爭因子和互補因子,我們發(fā)現(xiàn)口腔鏈球菌和戈登鏈球菌之間有最大的競爭因子和最小的互補因子,所以它們之間主要是競爭關系,這也表明了這兩種口腔微生物是對立的；其次對規(guī)模更大的人體腸道宏基因組進行分析,選擇腸道樣本中豐度大于1%的微生物進行分析,得到了116種已經(jīng)有基因組信息的微生物,隨后計算它們之間的相互關系,并與基于物種豐度信息計算的物種共生因子進行比較,我們發(fā)現(xiàn)競爭因子和共生因子是負相關的,而互補因子與共生因子無明顯關系,因此我們預測腸道宏基因組中這些物種聚合的生態(tài)動力是競爭。以上分析充分表明了宏基因組系統(tǒng)生物學方法和反向生態(tài)學方法在人體微生物群落的研究中有巨大的應用潛力。
[Abstract]:Many researches have shown that microbial communities are closely related to diseases and health of human bodies . Many researches have shown that microbial communities are closely related to diseases and health of human bodies . However , there are many kinds of diseases , such as obesity , Crohn ' s disease and ulcerative colitis .
With the development of the new generation sequencing technology , the research of macrogenome is more comprehensive , the sensitivity is higher , the application is more extensive , the cost is lower , which can help people to study the interaction between microorganisms on a large scale .
Subsequently , we analyzed 8 human oral macrogenome samples of different health conditions ( dental caries or health ) using the method , constructed an integrated metabolic network composed of 1009 nodes and 18698 attached edges , and analyzed the difference of enzyme abundance in each sample , and found that 293 were related to dental caries , and the high expression and low expression enzymes in the samples were 147 and 146 , respectively ;
Finally , several topological properties ( such as clustering coefficient ) of integrated metabolic network of oral macro - genome are calculated , and compared with other enzymes , it can be used to study macro - genome data . The key of this method is to study the relationship between species and living environment . In order to verify the reliability of the seed set method , it was studied that the seed set of the species included 25 compounds , including glucose ( C00031 : D - Glucose ) and mannitol ( C00026 : 2 - oxopropionic acid ) , which were consistent with the results of previous studies . Since there were no comprehensive reverse ecological analysis tools , we developed R - extension package RevEcoR and web application Ser - RevEcoR ( https://github . com / yiluheihei / RevEcoR ) .
Secondly , we analyze the macro - genome of human intestinal tract with larger scale , select the micro - organisms whose abundance is more than 1 % in the intestinal sample , and then calculate the correlation between them . We find that there is negative correlation between the competition factor and the symbiotic factor , and the complementary factors have no obvious relation with the intergrowth factor , so we can predict that the ecological power of these species aggregation in the genome of the intestinal macrogenome is competitive . The above analysis shows that the biological method and the reverse ecological method of the macro - genome system have great potential for application in the study of human microbial community .

【學位授予單位】：中國人民解放軍軍事醫(yī)學科學院
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：Q78

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