肠道微生物测序结果如何挖掘

❶ 微生物群落多样性测序数据怎么处理

微生物群落多样性测序数据怎么处理
微生物群落测序是指对微生物群体进行高通量测序，通过分析测序序列的构成分析特定环境中微生物群体的构成情况或基因的组成以及功能。借助不同环境下微生物群落的构成差异分析我们可以分析微生物与环境因素或宿主之间的关系，寻找标志性菌群或特定功能的基因。对微生物群落进行测序包括两类，一类是通过16s rDNA，18s rDNA，ITS区域进行扩增测序分析微生物的群体构成和多样性；还有一类是宏基因组测序，是不经过分离培养微生物，而对所有微生物DNA进行测序，从而分析微生物群落构成，基因构成，挖掘有应用价值的基因资源。以16s rDNA扩增进行测序分析主要用于微生物群落多样性和构成的分析，目前的生物信息学分析也可以基于16s rDNA的测序对微生物群落的基因构成和代谢途径进行预测分析，大大拓展了我们对于环境微生物的微生态认知。目前我们根据16s的测序数据可以将微生物群落分类到种（species）（一般只能对部分菌进行种的鉴定），甚至对亚种级别进行分析，几个概念：16S rDNA（或16S rRNA）：16S rRNA 基因是编码原核生物核糖体小亚基的基因，长度约为1542bp，其分子大小适中，突变率小，是细菌系统分类学研究中最常用和最有用的标志。16S rRNA基因序列包括9个可变区和10个保守区，保守区序列反映了物种间的亲缘关系，而可变区序列则能体现物种间的差异。16S rRNA基因测序以细菌16S rRNA基因测序为主,核心是研究样品中的物种分类、物种丰度以及系统进化。OTU：operational taxonomic units (OTUs)在微生物的免培养分析中经常用到，通过提取样品的总基因组DNA，利用16S rRNA或ITS的通用引物进行PCR扩增，通过测序以后就可以分析样品中的微生物多样性，那怎么区分这些不同的序列呢，这个时候就需要引入operational taxonomic units，一般情况下，如果序列之间，比如不同的 16S rRNA序列的相似性高于97%就可以把它定义为一个OTU，每个OTU对应于一个不同的16S rRNA序列，也就是每个OTU对应于一个不同的细菌（微生物）种。通过OTU分析，就可以知道样品中的微生物多样性和不同微生物的丰度。测序区段：由于16s rDNA较长（1.5kb），我们只能对其中经常变化的区域也就是可变区进行测序。16s rDNA包含有9个可变区，分别是v1-v9。一般我们对v3-v4双可变区域进行扩增和测序，也有对v1-v3区进行扩增测序。

❷ 肠道菌群检测是什么如何检测

肠道菌群检测是通过对人体粪便的提取物检测肠道菌群状况，比例是否正常，存在哪些问题和风险。对于前述适应症疑似患者，治疗前均需进行肠道菌群进行多项常规生物指标检测，以初步判断患者肠道菌群状况。

在进行此基础上，进一步对疑似患者进行肠道菌群基因检测，并对结果进行详尽解读，以便给患者菌群移植治疗制定个性化精准菌群移植治疗方案。

❸ 请问如何提取小鼠粪便中的dna,以此来研究其肠道微生物

肠道微生态系统是哺乳动物健康与疾病的重要基础,在生理、病理、预防、治疗中都具有重要的地位和作用[1]。对于哺乳动物,肠道微生物的营养作用非常重要,如合成维生素、消化碳水化合物、氨的利用、脂的利用以及合成酶类[2]。在食物相对缺乏时,肠道多形类杆菌对糖苷水解酶的分泌会增多,提高肠道微生物群系利用食物的能力[3]。可见,肠道微生态系统能根据食物的特点做出改变,以其功能的多样性和较大的适应性来应对外界环境的变化。人体肠道微生物群基因的多态性还为宿主提供了许多人体自身所不具备的酶与生化途径,从而使得人体不易消化的食物残渣及上皮细胞分泌的内生粘液被发酵利用[4]。为探寻肠道微生物在机体的营养与健康以及疾病与治疗机制中的作用,越来越多的科研工作者开始关注对肠道微生物的研究[5,6]。悉生生物学、厌氧培养技术、电镜技术、细胞分子生物学、基因组学、代谢组学及蛋白质组学等现代科学技术的发展对肠道微生态的研究起到了积极的推动作用[7,8]。在Biolog等研究方法中,需先将肠道中的微生物提取出来,所得到的菌悬液,既保证活体微生物的种类和数量,又去除可能会干扰研究结果的杂质[9]。

❹ 微生物群落高通量测序小白来取经求助

在人体肠道中生活着数以万亿的共生菌群，它们的种类繁多，可达上千种，数量也很惊人，是人体细胞总量的10倍以上，迄今为止，仍有80%以上的微生物不为人知。这些肠道微生物和人体存在着互利共生的关系，对于维持人类的健康发挥着重要的作用。它们在肠道中保持着一种动态的平衡，能够合成维生素、帮助人体从食物中吸收营养、维持肠道免疫系统功能、抵挡有害微生物的侵害，但是当这种平衡因某些因素被打破致使肠道菌群发生紊乱时，人体就可能患上诸如肥胖症、糖尿病、肠炎甚至癌症等疾病。为了加深对人类疾病发生原因、药物作用机理的理解，继人类基因组计划之后，科学家们又启动了人类元基因组计划，这使肠道菌群的研究迎来了一个新的浪潮。
在以往的肠道微生物群落多样性研究中，人们主要采用DGGE等分子生物学方法及生物芯片对肠道菌群进行研究，但是这些方法都存在一定的缺陷。如DGGE只能检测到环境样品中十几种优势菌，但是对痕量微生物却束手无策；电泳条带中包含不只一种16S rDNA序列，要获悉具体的菌种信息，还需进行克隆、测序，实验操作繁琐；此外，采用这种方法不能反映微生物的丰度情况。而生物芯片通过固定在芯片上的探针来获得微生物多样性的信息，“只能验证已知，却无法探索未知”，通过信号强弱判断微生物的丰度也不是非常的准确。新一代高通量测序技术自2005年问世以来，以其数字化信号、高数据通量、高测序深度、高准确率等特点，已被广泛的应用于肠道菌群的研究中，发表的论文达60多篇，其中不乏发表于Nature、PNAS、Genome Res、Gut、Gastroenterology等国际顶尖杂志上的文章。Roche 454测序平台由于读长较长，达300～500bp，能跨越16S rDNA序列一个或几个可变区，是微生物多样性研究的最佳平台，使用该平台发表的关于肠道菌群的论文达50多篇。美吉生物拥有Roche 454测序平台，在肠道微生物群落多样性研究方面积累了大量的成功案例。
美吉生物研究人员通过大量相关文献的阅读，发现高通量测序技术在肠道菌群多样性研究中的应用主要聚焦于以下几个方面：① 饮食、能量摄取、肥胖与肠道菌群之间的关系；② 肠道菌群与疾病发生之间的关联；③ 抗生素治疗对肠道菌群的影响；④ 不同个体肠道微生物群落结构及其受其他外界因素（压力、致病菌感染、手术）的影响等。

❺ 肠道微生物测序应该取哪一段肠内容物

肠道包括很多不同的部位，比如十二指肠，小肠大肠等，相应的主菌群也有可能不同，所以你可以从不同部分分别提取。或者根据你要研究的题目从相应的地方提取就好

❻ 如何采用宏基因组进行水产动物肠道微生物的研究

1，宏基因组提取；提取的样品DNA必须可以代表特定环境中微生物的种类，除需严格遵循取样规则外，取样中应尽量避免对样本的干扰，缩短保存和运输的时间，使样品尽可能代表自然状态下的微生物原貌，获得高质量环境样品中的总DNA是宏基因组文库构建的关键之一。要采用合适的方法，既要尽可能地完全抽提出环境样品中的DNA，又要保持较大的片段以获得完整的目的基因或基因簇。所以总的提取总是在最大提取量和最小剪切力之间折中。应严格操作，谨防污染，并且保持DNA 片段的完整和纯度。为了更好地反映环境中的微生物种群并且提高阳性克隆的占有率，需要在克隆之前通过不同的方法对感兴趣的目的基因或基因组进行富集，常用的富集方法有稳定同位素探针、抑制性消减杂交、差异显示、噬菌体展示、 亲和捕获及DNA微阵列等技术。
2，测序分析：
采用Solexa进行宏基因组 DNA测序，首先对特定环境微生物种群全基因组DNA进行提取。在提取微生物种群的DNA后制备DNA文库，具体步骤如下：

（1）将DNA随机打断成200-500bp的片段；

（2）对DNA末端进行修复；

（3）将“A”碱基加入到DNA片段的3’末端；

（4）在DNA片段的末端加上接头；

（5）纯化连接产物；

（6）PCR扩增连上接头的DNA片段；

（7）检测测序文库。

❼ 如何读懂微生物测序数据质量

如何读懂微生物测序数据质量
宏基因组是指特定环境中全部生物（微生物）遗传物质的总和。宏基因组测序是利用高通量测序技术对环境样品中全部微生物的基因组进行测定，以获得单个样品的饱和数据量，可进行微生物群体的基因组成及功能注释，微生物群体的物种分类，多样性分析，群落结构分析，样品间的物种或基因差异以及物种间的代谢网络研究，探索微生物与环境及宿主之间的关系，发掘和研究新的具有特定功能的基因等。与传统方法相比，基于高通量测序的宏基因组研究无需构建克隆文库，这避免了文库构建过程中利用宿主菌对样品进行克隆而引起的系统偏差，简化了实验操作，提高了测序效率。此外，宏基因组测序研究摆脱了微生物分离纯培养的限制，扩展了微生物资源的利用空间，为环境微生物群落的研究提供了有效工具。通过宏基因组深度测序可以揭示或估计环境中真实的物种多样性和遗传多样性，挖掘具有应用价值的基因资源，应用于开发新的微生物活性物质，为研究和开发新的微生物活性物质提供有力支持。

❽ 微生物的基因组分析后会得到哪些重要信息

微生物全基因组测序中完成Gap closure的意义与方法
微生物是地球上种类最多、数量最大、分布最广的生物群，与人类、动植物和环境有着密切的相互作用，同时也是工业生物技术的核心及重要的国际竞争战略资源。随着测序技术的不断进步以及测序成本的不断降低，越来越多的微生物基因组序列得到测定，其中包括一些重要的病原微生物、工业微生物、极端微生物以及生物学研究中有重要意义的一些模式微生物。
随着新一代测序技术的商业化应用，使得测序成本不断降低，测序通量不断提高，越来越多的微生物基因组得到测定，极大地促进了微生物基因组学的发展。然而，由于测序读长短、数据量大、基因组结构复杂以及测序过程中的偏向性等原因，使得已完成测序的一些物种的基因组中含有数目不等的空缺区域。据统计，自2008年以来GenBank释放的5276个微生物基因组序列中仅有32% (1692)是完整序列。基因组空缺区域中可能存在重要的生物学信息，如果不能补齐所有的Gap，不仅无法获得完整的基因组图谱，还会给后续的基因组信息解读(操纵子结构、基因调控、SNP分析以及比较基因组等)造成困难。因此，完整微生物基因组序列的获得需要在完成测序之后对空缺区域进行填充，即将测序拼装后生成的叠联群(Contig)之间的Gap进行填充，然后按照一定的次序和方向拼装生成一条完整的基因组序列(完成图)，这个过程称之为基因组的Gap closure(或补洞)。
Gap closure的关键在于准确定位不同Contig之间的相对位置关系(Linkage关系)，一旦位置关系确定，即可通过PCR扩增Gap区域序列或是文库克隆步移测序的方式补齐Gap区域。然而，由于一些微生物基因组GC含量高、重复序列数目多且长度大(插入序列、rDNA操纵子、大片段重复等)以及NGS测序读长较短等原因造成测序偏向性高、拼接后生成过多的Contig，从而增加了Gap closure的难度。此外，缺少基因组参考序列或是与参考序列比对同源性低等因素，使得生成的Contig无法有效定位，也会导致Gap closure难度增加，因此Contig定位被认为是微生物基因组Gap closure过程中最困难和最耗时的阶段。一些生物信息学软件被开发用于微生物基因组的Gap closure，并取得了一定的效果；但对于基因组中的高度重复区域和低覆盖率区域的干扰仍无法有效解决，必需借助实验手段获得额外的序列信息才能最终完成基因组的Gap closure，因而应用的范围和准确性受到一定限制。
提高测序覆盖率在一定程度上可以有效减少基因组中的Gap，但成本相对较高，并且对于一些复杂的微生物基因组效果有限，如454二代测序覆盖率为10×时，喜温硫杆菌SM-1测序后生成的Gap数目为400个；测序覆盖率提高至25×时，Gap数目减少至280个；但当测序覆盖率继续提高至38×时，Gap数目进入平台期(276个)，相比25×测序覆盖率时仅减少了4个，已经不能再单纯通过提高覆盖率来减少Gap数目。因此，对于复杂的微生物基因组，需要将基因组的Gap closure分为几个阶段，针对不同阶段采用相应的策略进行：如果Gap数目大于200个，可以通过构建基因组文库、Paired-End测序或者采用基因组光学图谱技术的策略确定Contig之间的相对位置和顺序，然后再依次关闭Contig之间的Gap区域；当Ga数目小于100个时，可以采用多引物PCR的策略寻找Linkage信息，关闭所有能够关闭的Gap；如果最后还剩余几个Gap无法关闭，则可以采用基因组步移或文库筛选的策略，如在对喜温硫杆菌SM-1基因组Gap closure时，通过结合构建基因组文库、Paired-End测序、多引物PCR以及Fosimid文库筛选等多种策略最终完成了SM-1基因组的Gap closure。