WikiDer > Метатранскриптомика

Metatranscriptomics

Метатранскриптомика это наука, которая изучает ген выражение микробы в естественной среде, т.е. метатранскриптом. Это также позволяет получить полный профиль экспрессии генов сложных микробных сообществ.[1]

Пока метагеномика фокусируется на изучении геномного содержимого и на определении того, какие микробы присутствуют в сообществе, метатранскриптомика может использоваться для изучения разнообразия активных генов в таком сообществе, для количественной оценки уровней их экспрессии и отслеживания того, как эти уровни меняются 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 микробные сообщества которые выглядят одинаковыми с точки зрения микробного состава.[2]

Вступление

В микробиом был определен как микробное сообщество, занимающее четко определенную среду обитания.[3] Они повсеместны и чрезвычайно важны для поддержания характеристик среды, в которой они проживают, и дисбаланс в этих сообществах может негативно повлиять на деятельность среды, в которой они проживают. Чтобы изучить эти сообщества, а затем определить их влияние и соотношение с их нишей, различные омики- использовались подходы. В то время как метагеномика позволяет получить таксономический профиль образца, метатраскриптомика 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

Поскольку метатранскриптомика фокусируется на том, какие гены экспрессируются, она позволяет понять активный функциональный профиль всего микробного сообщества.[4]Обзор экспрессии гена в данном образце получается путем сбора общего мРНК микробиома и выполнив целую метатранскриптомику секвенирование дробовика.

Инструменты и методы

Несмотря на то что микрочипы может использоваться для определения профилей экспрессии генов некоторых модельных организмов, секвенирование следующего поколения и секвенирование третьего поколения являются предпочтительными техниками в метатранскриптомике. Протокол, используемый для выполнения метатранскриптомного анализа, может варьироваться в зависимости от типа образца, который необходимо проанализировать. Действительно, было разработано много различных протоколов для изучения метатранскриптома микробных образцов. Как правило, этапы включают сбор образцов, Извлечение РНК (в литературе описаны различные методы экстракции для разных типов образцов), обогащение мРНК, синтез кДНК и подготовка метатранскриптомных библиотек, секвенирование, обработка и анализ данных. Обогащение мРНК - одна из самых сложных частей. Были предложены разные стратегии:

  • удаление рРНК через захват рибосомальной РНК
  • с использованием экзонуклеазы 5-3 для разрушения процессированных РНК (в основном рРНК и тРНК)[5]
  • добавление поли (А) к мРНК с помощью полимеразы полиА (в Кишечная палочка)
  • использование антител для захвата мРНК, которые связываются со специфическими белки

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

Вычислительный анализ

Типичный конвейер анализа метатранскриптома:

  • карты считываются в эталонный геном или
  • выполняет de novo сборку операций чтения в контиги и суперконтиги транскрипции

Первые стратегические карты считываются для ссылки на геномы в базах данных для сбора информации, полезной для определения относительной экспрессии отдельных генов. Метатранскриптомические чтения сопоставляются с базами данных с помощью инструментов выравнивания, таких как Bowtie2, BWA и ВЗРЫВ. Затем результаты аннотируются с использованием ресурсов, таких как ИДТИ, КЕГГ, COG и Swiss-Prot. Окончательный анализ результатов проводится в зависимости от цели исследования.Одной из новейших методик метатранскриптомики является исследование стабильных изотопов (SIP), который использовался для получения определенных целевых транскриптомов аэробный микробы в отложениях озера.[7]Ограничением этой стратегии является ее зависимость от информации эталонных геномов в базах данных. Вторая стратегия извлекает изобилие в экспрессии различных генов путем сборки метатранскриптомических считываний в более длинные фрагменты, называемые контиги с использованием различного программного обеспечения. Итак, его пределы зависят от программного обеспечения, которое используется для сборки. Программное обеспечение Trinity за РНК-последовательностьпо сравнению с другими сборщиками транскриптомов de novo, сообщалось, что они восстанавливают больше полноразмерных транскриптов в широком диапазоне уровней экспрессии с чувствительностью, аналогичной методам, основанным на выравнивании генома. Это особенно важно при отсутствии эталонного генома.[8]Количественный конвейер для транскриптомного анализа был разработан Ли и Дьюи. [9] и называется RSEM (RNA-Seq by Expectation Maximization). Он может работать как автономное программное обеспечение или как плагин для Trinity. RSEM начинается с эталонного транскриптома или сборки вместе с считываниями RNA-Seq, сгенерированными из образца, и вычисляет нормализованное количество транскриптов (что означает количество считываний RNA-Seq, соответствующих каждому контрольному 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 метатранскриптомическим данным (т. Е. Полученным от целого микробного сообщества).[12][13][14][15][16][17]

Биоинформатика

Учитывая огромное количество данных, полученных в результате метагеномного и метатранскриптомического анализа, использование биоинформатических инструментов стало в последние десятилетия более важным. Для этого было разработано множество различных биоинформатических конвейеров, часто в виде платформ с открытым исходным кодом, таких как HUMAnN и новейшие HUMAnN2, MetaTrans, SAMSA, Leimena-2013 и mOTUs2.[18]

HUMAnN2

HUMAnN2 - это биоинформатический конвейер, разработанный на основе последнего HUMAnN, разработанного во время Проект человеческого микробиома (HMP), реализующий подход «многоуровневого поиска». На первом уровне HUMAnN2 проверяет считывание ДНК или РНК с помощью MetaPhlAn2 для идентификации уже известных микробов и построения базы данных для конкретных образцов путем слияния пангеномов аннотированных видов; на втором уровне алгоритм выполняет сопоставление операций чтения с собранной базой данных пангенома; на третьем уровне невыровненные чтения используются для поиска с переводом в базе данных белков.[19]

МетаТранс

MetaTrans - это конвейер, который использует многопоточные компьютеры для улучшения метагеномного и метатранскриптомического анализа. Данные получены из парных концов РНК-Seq, в основном из 16S РНК для таксономии и мРНК для уровней экспрессии генов. Трубопровод разделен на 4 основных этапа. Во-первых, считывания с парных концов фильтруются в целях контроля качества, чтобы затем сортироваться для таксономического анализа (путем удаления последовательностей тРНК) или функционального анализа (путем удаления секвенирования 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 помощью инструмента SOAP2. Этот конвейер очень гибкий, так как он предлагает возможность использовать сторонние инструменты и улучшать отдельные модули при сохранении общей структуры.[20]

САМСА

Этот конвейер разработан специально для анализа данных метатранскриптомики, работая вместе с МГ-РАСТ сервер для метагеномики. Этот конвейер прост в использовании, требует небольшой технической подготовки и вычислительной мощности и может применяться к широкому кругу микробов. Алгоритм разбит на 4 этапа. Сначала последовательности из необработанных данных секвенирования выбираются на основе качества и затем отправляются в MG-RAST (который предусматривает различные этапы, такие как проверка контроля качества, вызов генов, кластеризация аминокислота последовательности и использование sBLAT в каждом кластере для обнаружения наилучших совпадений). Затем совпадения группируются для целей таксономического и функционального анализа, который обычно является последним этапом процесса.[21]

Леймена-2013

У этого конвейера на самом деле нет названия, поэтому его обычно считают по имени автора статьи, в которой он описан. Этот алгоритм предусматривает реализацию инструментов выравнивания, таких как BLAST и MegaBLAST. Читает, обычно получается Секвенирование Illumina, сгруппированы в кластеры с идентичным чтением, а затем обрабатываются для удаления in-silico т-РНК и р-РНК последовательности. Затем оставшиеся чтения отображаются в базах данных NCBI с помощью инструментов BLAST и MegaBLAST и классифицируются по их битовой кодировке. Таким образом, более высокие битовые последовательности интерпретируются для предсказания филогенетического происхождения и функции. Вместо этого чтения с более низкой оценкой согласовываются с BLASTX (более высокая чувствительность) и в конечном итоге могут быть согласованы в базах данных белков, чтобы можно было охарактеризовать их функцию.[12]

mOTUs2

В mOTUs2 профайлер[22] который основан на существенных гены домашнего хозяйства, очевидно, хорошо подходит для количественной оценки базальной транскрипционной активности членов микробного сообщества. В зависимости от условий окружающей среды количество транскриптов на клетку варьируется для большинства генов. Исключением являются гены домашнего хозяйства, которые экспрессируются конститутивно и с низкой вариабельностью в различных условиях. Таким образом, количество транскриптов таких генов сильно коррелирует с количеством активных клеток в сообществе.

Микрочип

Другой метод, который можно использовать для метатранскриптомических целей, - это Тайлинг микрочипов. В частности, микроматрицы использовались для измерения уровней микробной транскрипции, для обнаружения новых транскриптов и для получения информации о структуре мРНК (например, о границах UTR). Недавно его также использовали для поиска новой регуляторной нкРНК. Однако микроматрицы подвержены некоторым подводным камням:

  • требование к конструкции зонда
  • низкая чувствительность
  • предварительное знание генных мишеней.

RNA-Seq может преодолеть эти ограничения: он не требует каких-либо предварительных знаний о геномах, которые должны быть проанализированы, и обеспечивает высокопроизводительную проверку предсказания, структуры, экспрессии генов. Таким образом, комбинируя два подхода, можно получить более полное представление о бактериальном транскриптоме.[1]

Пределы метатранскриптомических техник

  • Рибосомная РНК с ее преобладающим содержанием сильно снижает охват мРНК (основное внимание транскриптомных исследований) в общей 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 среди нескольких образцов: они могут повлиять на целостность и входную РНК, а также на количество рРНК, остающегося в образцах, размерном разделе и моделях генов. Более того, методы молекулярной основы очень подвержены артефактам.
  • Трудности в различении РНК хозяина и микроба, хотя имеются коммерческие наборы для обогащения микробов. Это также можно сделать in silico, если для хозяина доступен эталонный геном.
  • Справочные базы данных транскриптомов имеют ограниченный охват.
  • Как правило, в метатранскриптомическом анализе используются большие популяции клеток, поэтому трудно разрешить важные различия, которые могут существовать между субпопуляциями. Фактически было продемонстрировано, что высокая изменчивость популяций патогенов влияет на прогрессирование заболевания и вирулентность.
  • Как для микроматрицы, так и для RNA-Seq, трудно установить реальное «отсечение», чтобы рассматривать гены как «экспрессирующие», из-за высокого динамического диапазона экспрессии генов.
  • Присутствие мРНК не всегда связано с фактическим присутствием соответствующего белка.[1]

Метатраскриптомика и микробиом кишечника

В последние годы микробиом кишечника стал важным игроком в здоровье человека. Его основные функции связаны с ферментацией неперевариваемых компонентов пищи, конкуренцией с патогенами, укреплением кишечного барьера, стимуляцией и регулированием иммунной системы.[23][24][25][26][27][28][29]Несмотря на то, что за последние годы о сообществе микробиомов было многое известно, большое разнообразие микроорганизмов и молекул в кишечнике требует новых инструментов, позволяющих делать новые открытия. Сосредоточившись на изменениях в экспрессии генов, метатраскриптомика позволяет получить более динамичную картину состояния и активности микробиома, чем метагеномика. Было замечено, что метатранскриптомические функциональные профили более изменчивы, чем то, что можно было бы определить только на основе метагеномной информации. Это говорит о том, что гены, не относящиеся к домашнему хозяйству, экспрессируются нестабильно. на месте[30][31]Одним из примеров метатранскриптомического применения является изучение микробиома кишечника при воспалительном заболевании кишечника. Воспалительное заболевание 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 болезни необходимы дополнительные факторы. Что касается взаимосвязи между ВЗК и микробиомом кишечника, известно, что существует дисбактериоз у пациентов с ВЗК, но таксономические профили микробов могут сильно различаться у разных пациентов, что затрудняет вовлечение конкретных видов или штаммов микробов в начало и прогрессирование заболевания. Кроме того, состав кишечного микробиома сильно различается во времени у разных людей, с более выраженными вариациями у пациентов с ВЗК.[33][34]Функциональный потенциал организма, то есть гены и пути, закодированные в его геноме, дает только 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 на экспрессии рРНК, указывают на то, что некоторые популяции бактерий активны у пациентов с ВЗК, в то время как другие группы бывают неактивными или скрытыми.[35]Метатранскриптомический анализ, измеряющий функциональную активность микробиома кишечника, раскрывает лишь частично наблюдаемые данные о метагеномном функциональном потенциале, включая связанные с заболеванием наблюдения 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 пропустить анализ биохимических продуктов in situ (например, слизи или кислорода) и позволяет изучать влияние изменений окружающей среды на паттерны микробной экспрессии in vivo для больших популяций людей. продольный отбор проб связать модуляцию активности с прогрессированием заболевания. Действительно, было показано, что, хотя конкретный путь может оставаться стабильным с течением времени на геномном уровне, соответствующая экспрессия изменяется в зависимости от тяжести заболевания.[33] Это говорит о том, что микробный дисбиоз влияет на здоровье кишечника через изменение транскрипционных программ в стабильном сообществе. Таким образом, метатракриптомическое профилирование становится важным инструментом для понимания механизмов этой взаимосвязи. Некоторые технические ограничения измерения РНК в кале связаны с тем фактом, что извлеченная РНК может деградировать, а если нет, то она все еще представляет собой микроорганизмы присутствуют в образце стула. Другие применения метагеномики:

  • Направленное культивирование: оно использовалось для понимания пищевых предпочтений организмов с целью приготовления надлежащей питательной среды, что привело к успешной изоляции микробов in vitro.[1]
  • Определите потенциальные факторы вирулентности: с помощью сравнительной транскриптомики, чтобы сравнить различные транскрипционные ответы родственных штаммов или видов на определенные стимулы.
  • Выявление 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 методов: Микромассивы: позволяют отслеживать изменения уровней экспрессии многих генов параллельно как для хозяина, так и для патогена. Первые подходы к использованию микрочипов показали первый глобальный анализ изменений экспрессии генов у патогенов, таких как Холерный вибрион, Borrelia burgdorferi, Хламидия трахоматис, Chlamydia pneumoniae и Salmonella enterica, раскрывая стратегии, которые используются этими микроорганизмами для адаптации к хозяину. Кроме того, микроматрицы дают только первое глобальное представление о хозяине. врожденный иммунный ответ к PAMPs, поскольку бактериальная инфекция влияет на экспрессию различных факторов хозяина. В любом случае обнаружение с помощью микрочипов обоих организмов одновременно может быть проблематичным.

  • Выбор зонда (сотни миллионов различных зондов)
  • Кросс-гибридизация
  • Потребность в дорогих микросхемах (при правильном дизайне; массивы высокой плотности)
  • Требовать, чтобы патоген и клетки-хозяева были физически разделены перед анализом экспрессии генов (транскриптомы эукариотических клеток больше по сравнению с транскриптомами патогенов, поэтому может случиться так, что сигнал от РНК патогенов будет скрыт).
  • Потеря молекул РНК во время эукариотических клеток лизис.


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

  • Потенциал: не нужны дорогие чипы
  • Независимый от зондов подход (RNA-seq предоставляет информацию о транскриптах без предварительного знания последовательностей мРНК)
  • Высокая чувствительность.
  • Возможность изучения уровней экспрессии даже неизвестных генов в различных условиях

Более того, RNA-Seq является важным подходом для идентификации корегулируемых генов, позволяя организовать геномы патогенов в опероны. Действительно, аннотация генома была сделана для некоторых эукариотических патогенов, таких как грибковые микроорганизмы албиканс, Trypanosoma brucei и Плазмодий falciparum.Несмотря на возрастающую чувствительность и глубину доступного в настоящее время секвенирования, все еще существует мало опубликованных исследований RNA-Seq, касающихся ответа клетки-хозяина млекопитающего на инфекцию.[37][38]

Рекомендации

  1. ^ а б c d Филиатро MJ (октябрь 2011 г.). «Прогресс в прокариотической транскриптомике». Текущее мнение в микробиологии. 14 (5): 579–86. Дои:10.1016 / j.mib.2011.07.023. PMID 21839669.
  2. ^ Башиардес С, Зильберман-Шапира Г, Элинав Э (2016). «Использование метатранскриптомики в исследовании микробиома». Биоинформатика и биология. 10: 19–25. Дои:10.4137 / BBI.S34610. ЧВК 4839964. PMID 27127406.
  3. ^ Whipps JM, Льюис K, Cooke RC (1988). Микопаразитизм и борьба с болезнями растений. Манчестер, Великобритания: Издательство Манчестерского университета. С. 161–87.
  4. ^ Моран М.А. (2009). «Метатранскриптомика: подслушивание сложных микробных сообществ». Микробиом. 4 (7): 329–34. Дои:10.1128 / microbe.4.329.1.
  5. ^ Апирион Д., Мичак А. (февраль 1993 г.). «Процессинг РНК в прокариотических клетках». BioEssays. 15 (2): 113–20. Дои:10.1002 / bies.950150207. PMID 7682412. S2CID 42365781.
  6. ^ Пеймберт М, Алькарас Л.Д. (2016). «Автостопом по метатранскриптомике». Полевые рекомендации по разработке генетических экспериментов при высокопроизводительном секвенировании. Springer. С. 313–342.
  7. ^ Дюмон М.Г., Поммеренке Б., Каспер П. (октябрь 2013 г.). «Использование стабильных изотопов для получения целевого метатранскриптома аэробных метанотрофов в отложениях озера». Отчеты по экологической микробиологии. 5 (5): 757–64. Дои:10.1111/1758-2229.12078. PMID 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 из данных RNA-Seq без эталонного генома». Природа Биотехнологии. 29 (7): 644–52. Дои:10.1038 / nbt.1883. ЧВК 3571712. PMID 21572440.
  9. ^ Ли Б., Дьюи К.Н. (2011). «Rsem: точная количественная оценка транскриптов на основе данных RNA-seq с или без эталонного генома». BMC Биоинформатика. 12 (1): 323. Дои:10.1186/1471-2105-12-323. ЧВК 3163565. PMID 21816040.
  10. ^ Хаас Б.Дж., Папаниколау А., Яссур М., Грабхерр М., Блад П.Д., Боуден Дж., Кугер М.Б., Эклс Д., Ли Б., Либер М., МакМейнс, доктор медицины, 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 создания и анализа ссылок». Протоколы природы. 8 (8): 1494–512. Дои:10.1038 / nprot.2013.084. ЧВК 3875132. PMID 23845962.
  11. ^ Де Бона Ф., Оссовски С., Шнеебергер К., Рэтч Г. (август 2008 г.). «Оптимальные сплайсинговые выравнивания коротких последовательностей чтения». Биоинформатика. 24 (16): i174–80. Дои:10.1093 / биоинформатика / btn300. PMID 18689821.
  12. ^ а б Леймена М.М., Рамиро-Гарсия Дж., Давидс М., ван ден Богерт Б., Смидт Х., Смид Э.Дж., Бекхорст Дж., Зетендал Э.Г., Шаап П.Дж., Клееребезем М. (2013). «Комплексный анализ метатранскриптома и его проверка с использованием наборов данных микробиоты тонкого кишечника человека». BMC Genomics. 14 (1): 530. Дои:10.1186/1471-2164-14-530. ЧВК 3750648. PMID 23915218.
  13. ^ Йост С., Дюран-Пинедо А.Е., Телес Р., Кришнан К., Фриас-Лопес Дж. (Декабрь 2015 г.). «Функциональные признаки дисбактериоза полости рта во время прогрессирования периодонтита, выявленные с помощью микробного метатранскриптомного анализа». Геномная медицина. 7 (1): 27. Дои:10.1186 / s13073-015-0153-3. ЧВК 4410737. PMID 25918553.
  14. ^ Йост С., Дюран-Пинедо А.Е., Телес Р., Кришнан К., Фриас-Лопес Дж. (2015). «Функциональные признаки дисбактериоза полости рта во время прогрессирования периодонтита, выявленные с помощью микробного метатранскриптомного анализа». Геномная медицина. 7 (1): 27. Дои:10.1186 / s13073-015-0153-3. ЧВК 4410737. PMID 25918553.
  15. ^ Дюран-Пинедо А.Е., Чен Т., Телес Р., Старр Дж. Р., Ван Х, Кришнан К., Фриас-Лопес Дж. (Август 2014 г.). «Транскриптом микробиома полости рта у субъектов с пародонтитом и без него». Журнал ISME. 8 (8): 1659–72. Дои:10.1038 / ismej.2014.23. ЧВК 4817619. PMID 24599074.
  16. ^ Джорт П., Тернер К. Х., Гумус П., Низам Н., Будунели Н., Уайтли М. (апрель 2014 г.). «Метатранскриптомика микробиома ротовой полости человека во время здоровья и болезни». мБио. 5 (2): e01012–14. Дои:10.1128 / mBio.01012-14. ЧВК 3977359. PMID 24692635.
  17. ^ Xiong X, Франк DN, Робертсон CE, Hung SS, Markle J, Canty AJ, McCoy KD, Macpherson AJ, Poussier P, Danska JS, Parkinson J (2012). «Создание и анализ кишечного метатранскриптома мыши с помощью РНК-секвенирования на основе Illumina». PLOS ONE. 7 (4): e36009. Дои:10.1371 / journal.pone.0036009. ЧВК 3338770. PMID 22558305.
  18. ^ Ню С.Ю., Ян Дж., МакДермейд А., Чжао Дж., Кан Й., Ма К. (ноябрь 2018 г.). «Инструменты биоинформатики для количественного и функционального анализа метагеномных и метатранскриптомных данных у микробов». Брифинги по биоинформатике. 19 (6): 1415–1429. Дои:10.1093 / bib / bbx051. PMID 28481971.
  19. ^ Франзоса Е.А., Макивер Л.Дж., Рахнавард Дж., Томпсон Л.Р., Ширмер М., Вайнгарт Дж., Липсон К.С., Найт Р., Капорасо Дж. Г., Сегата Н., Хаттенхауэр С. (ноябрь 2018 г.). «Функциональное профилирование метагеномов и метатранскриптомов на уровне видов». Природные методы. 15 (11): 962–968. Дои:10.1038 / s41592-018-0176-у. ЧВК 6235447. PMID 30377376.
  20. ^ Мартинес X, Посуэло М., Паскаль В., Кампос Д., Гут I, Гут М., Аспироз Ф., Гварнер Ф., Маничань С. (май 2016 г.). «MetaTrans: конвейер с открытым исходным кодом для метатранскриптомики». Научные отчеты. 6: 26447. Дои:10.1038 / srep26447. ЧВК 4876386. PMID 27211518.
  21. ^ Westreich ST, Korf I, Mills DA, Lemay DG (сентябрь 2016 г.). «SAMSA: конвейер комплексного метатранскриптомного анализа». BMC Биоинформатика. 17 (1): 399. Дои:10.1186 / s12859-016-1270-8. ЧВК 5041328. PMID 27687690.
  22. ^ Миланезе и др. (2019). «Численность, активность и геномное профилирование популяций с помощью mOTU2». Nature Communications. 10 (1): 1014. Дои:10.1038 / s41467-019-08844-4. ЧВК 6399450. PMID 30833550.
  23. ^ Карасов WH, Мартинес дель Рио C, Кавьедес-Видаль E (2011). «Экологическая физиология питания и пищеварительной системы». Ежегодный обзор физиологии. 73: 69–93. Дои:10.1146 / аннурев-физиол-012110-142152. PMID 21314432.
  24. ^ ЛеБлан Дж. Г., Милани С., де Джорджи Г. С., Сесма Ф., ван Синдерен Д., Вентура М. (апрель 2013 г.). «Бактерии как поставщики витаминов для своего хозяина: перспектива микробиоты кишечника». Текущее мнение в области биотехнологии. 24 (2): 160–8. Дои:10.1016 / j.copbio.2012.08.005. PMID 22940212.
  25. ^ Клаус С.П., Гийу Х., Эллеро-Симатос С. (2016). «Микробиота кишечника: главный игрок в токсичности загрязнителей окружающей среды?». Биопленки и микробиомы NPJ. 2: 16003. Дои:10.1038 / npjbiofilms.2016.3. ЧВК 5515271. PMID 28721242.
  26. ^ Камада Н., Со СУ, Чен Г.Й., Нуньес Г. (май 2013 г.). «Роль микробиоты кишечника в иммунитете и воспалительных заболеваниях». Обзоры природы. Иммунология. 13 (5): 321–35. Дои:10.1038 / nri3430. PMID 23618829. S2CID 205491968.
  27. ^ Abreu MT (февраль 2010 г.). «Передача сигналов толл-подобных рецепторов в кишечном эпителии: как распознавание бактериями влияет на функцию кишечника». Обзоры природы. Иммунология. 10 (2): 131–44. Дои:10.1038 / nri2707. PMID 20098461. S2CID 21789611.
  28. ^ Зоммер Ф., Бэкхед Ф. (апрель 2013 г.). «Микробиота кишечника - хозяева развития и физиологии». Обзоры природы. Микробиология. 11 (4): 227–38. Дои:10.1038 / nrmicro2974. PMID 23435359. S2CID 22798964.
  29. ^ Хупер Л.В., Литтман Д.Р., Макферсон А.Дж. (июнь 2012 г.). «Взаимодействие между микробиотой и иммунной системой». Наука. 336 (6086): 1268–73. Дои:10.1126 / science.1223490. ЧВК 4420145. PMID 22674334.
  30. ^ Госальбес М.Дж., Дурбан А., Пигнателли М., Абеллан Дж.Дж., Хименес-Эрнандес Н., Перес-Кобас А.Е., Латорре А., Моя А. (март 2011 г.). «Метатранскриптомический подход к анализу функциональной микробиоты кишечника человека». PLOS ONE. 6 (3): e17447. Дои:10.1371 / journal.pone.0017447. ЧВК 3050895. PMID 21408168.
  31. ^ Франзоза Е.А., Морган XC, Сегата Н., Уолдрон Л., Рейес Дж., Эрл А.М., Джаннукос Дж., 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. Дои:10.1073 / pnas.1319284111. ЧВК 4050606. PMID 24843156.
  32. ^ Буриш Дж., Джесс Т., Мартинато М., Лакатос П.Л. (май 2013 г.). «Бремя воспалительных заболеваний кишечника в Европе». Журнал болезни Крона и колита. 7 (4): 322–37. Дои:10.1016 / j.crohns.2013.01.010. PMID 23395397.
  33. ^ а б c Halfvarson J, Brislawn CJ, Lamendella R, Vázquez-Baeza Y, Walters WA, Bramer LM, D'Amato M, Bonfiglio F, McDonald D, Gonzalez A, McClure EE, Dunklebarger MF, Knight R, Jansson JK (февраль 2017). «Динамика микробиома кишечника человека при воспалительном заболевании кишечника». Природная микробиология. 2 (5): 17004. Дои:10.1038 / nmicrobiol.2017.4. ЧВК 5319707. PMID 28191884.
  34. ^ Льюис Дж. Д., Чен Э. З., Балдассано Р. Н., Отли А. Р., Гриффитс А. М., Ли Д. и др. (Октябрь 2015 г.). «Воспаление, антибиотики и диета как факторы стресса окружающей среды кишечного микробиома при болезни Крона у детей». Клеточный хозяин и микроб. 18 (4): 489–500. Дои:10.1016 / j.chom.2015.09.008. ЧВК 4633303. PMID 26468751.
  35. ^ Рехман А., Лепаж П., Нольте А., Хельмиг С., Шрайбер С., Отт С.Дж. (сентябрь 2010 г.). «Транскрипционная активность доминирующей микробиоты слизистой оболочки кишечника у пациентов с хроническим воспалительным заболеванием кишечника». Журнал медицинской микробиологии. 59 (Пт 9): 1114–22. Дои:10.1099 / jmm.0.021170-0. PMID 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. ЧВК 4049936. PMID 24149677.
  37. ^ Вестерманн А.Дж., Горски С.А., Фогель Дж. (Сентябрь 2012 г.). «Двойная последовательность РНК патогена и хозяина». Обзоры природы Микробиология. 10 (9): 618–630. Дои:10.1038 / nrmicro2852. PMID 22890146. S2CID 205498287.
  38. ^ Салиба А.Е., С. Сантос С., Фогель Дж. (Февраль 2017 г.). «Новые подходы RNA-seq для изучения бактериальных патогенов». Текущее мнение в микробиологии. 35: 78–87. Дои:10.1016 / j.mib.2017.01.001. HDL:10033/621506. PMID 28214646.