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2019-04-25浏览量:1015

『锐帮读』大城市脆弱皮肤菌群主要由基于生态位的过程组装而成

导读

皮肤微生物组由各种细菌,真菌和病毒组成,在宿主防御中起着关键作用。皮肤微生物组的多样性除了受宿主内在因素影响外,还受外界环境因素的影响。评估居住环境对皮肤微生物的影响对于解决其与人类皮肤健康的关联非常重要。在本研究中,确定了中国五个城市的居住环境是否引发了不同的微生物群落组装过程,导致皮肤微生物组之间的城际异质性。通过应用生态学理论,提供了对皮肤微生物组如何组装及其与人类健康可能相关性的理解。

文献ID

题目:Fragile skin microbiomes in megacities are assembled by a predominantly niche-based process

译文:大城市脆弱皮肤菌群主要由基于生态位的过程组装而成

期刊名:Science advances

年份:2018-03-07  IF:11.511

通讯作者:Woo Jun Sul

单位:韩国安城中央大学系统生物技术系

材料与方法

实验设计

样本:231名健康女性,其中50名居住在北京,33名居住在广州,50名居住在呼和浩特,48名居住在西安,50人居住在昆明。在抽样地区居住至少5年。

用拭子擦拭受试者面颊取样。

测序区域及平台

Illumina Miseq;PE300;16S V4-V5区

研究成果

1、五大城市皮肤微生物组的整体结构

分析231名参与者的皮肤微生物群落,获得了每个城市的平均30,768(北京),32,199(广州),19,656(昆明),15,727(西安)和16,550(呼和浩特)合并序列,随后根据97%的序列同一性,UCLUST算法聚类51,250个OTU。四种主要的门:变形菌门(34%),放线菌门(26%),厚壁菌门(21%)和拟杆菌门(16%) ,占皮肤微生物组的90%以上(图1A)。使用未加权的主坐标分析,证实了五个城市中皮肤微生物组的异质性[R2=0.47,P<0.001](图1B)。

将皮肤微生物组分为特大城市(北京和广州)和大城市(昆明,西安和呼和浩特)两组。我们观察到大城市皮肤微生物组内个体间变异的程度大于特大城市(图1B)。此外,在非特大城市中观察到的OTU数量较多,这表明非特大城市的皮肤微生物群由更多样化的区域物种组成。

图1A 五个城市中人类皮肤上细菌的平均相对丰度

图1B 皮肤微生物组的主坐标分析

2、具有β-null偏差的社区装配过程测量

鉴于皮肤微生物组之间的城际异质性,我们应用三种互补的方法来确定城市微生物群落组装过程的差异。首先,计算β多样性,其中基于Tucker等人提出的中性模型,在观察到的微生物群落和随机组装的零模型群落之间进行比较。随机选择具有相同数量的OTU(19,712)的32个微生物组样本,结果表明,特大城市的β-null偏差模式高于大城市,表明特大城市皮肤微生物组的群落组成是一个比大城市更基于生态位的过程(图2, A和B)。

 

图2A 五种群落类型测量的β-null偏差

图2B 计算偏差将社区组装过程分为基于生态位或基于中性的模型

3、具有边长丰度分布的群落装配过程测量

应用系统发育多样性(PD)理论来确认微生物群落组装。比较了来自每个城市的皮肤微生物组的PD与来自元社区的随机生成的预期PD。低于预期PD表示系统发育聚类作为系统发育上保守的和特征的环境过滤的证据。231个样本中,229个的PD均低于预期的PD,表明五个城市的皮肤微生物组受到基于生态位过程的影响,尤其是环境过滤(图2C)。

图2C 观察到的和预期的系统发育多样性(PD)之间的标准差

图2C 观察到的和预期的系统发育多样性(PD)之间的标准差

4、社区装配过程测量与优势测试和微生物网络的特征

通过应用Sloan中性群落模型,将个体皮肤微生物组中所观察到的细菌类群的发生频率和平均相对丰度拟合到从元社区预测的细菌类群。在图3A中,超出虚线的外围分类群的频率高于或低于模型预测的频率,支持社区通过基于生态位的过程而不是中性模型组装的假设。与西安和呼和浩特相比,北京,广州和昆明优势分析中的R2值较低(分别为R2=0.598,0.521和0.572),更适合基于生态位的模型。(图3A)。

通过构建OTU网络,使用边缘数的比率计算的皮肤微生物组的网络密度(D),特大城市(北京D=0.016和广州D=0.012)低于大城市(昆明D=0.019;西安D=0.022;呼和浩特D=0.019)(图3B)。并发现大城市的微生物网络(昆明T=0.112;西安T=0.155;呼和浩特T=0.153)比特大城市的结构更复杂(北京T=0.101;广州T=0.064)。

图3A 适用于Sloan的中性模型,用于分析微生物群落组装

图3B 皮肤微生物组的细菌OTU的网络分析

5、影响皮肤微生物组的因素

以上这些分析表明,与大城市相比,特大城市的皮肤微生物组是通过更基于生态位的过程形成的。微生物网络在特大城市中更脆弱,网络密度低于大城市(图4A)。皮肤微生物组受某些环境因素,城市的社会经济状况和宿主相关的内在因素的影响和控制。环境和社会经济状况因素较高MSE值表明它们在皮肤微生物组装配过程中具有更高的重要性(图4B)。此外,在KEGG途径分析的基础上,分配到环境信息处理类别的基因在大城市推断的基因组中更为普遍(图4C)。这一发现表明,大城市皮肤微生物组的基于生态位的组装过程需要更多的基因和途径来检测和响应环境信号。

图4A 五个城市皮肤微生物组特征概述

图4B 随机森林建模确定影响β-null偏差值的皮肤微生物组特征的影响因素

图4C “环境信息处理”功能途径的热图研究结论

1、皮肤病可能与皮肤微生物组的多样性减少和社区结构的崩溃有关。

2、特大城市的皮肤微生物组是通过比大城市更基于生态位的过程组装的,这可能与大城市中某些皮肤病的较高患病率有关。

3、与大城市相比,特大城市的皮肤微生物组显示出较低的丰富度和网络密度。

亮点

分析了中国的5个大城市231名健康人的皮肤菌群组成及影响皮肤菌群组成的因素,证明菌群之间的差异可能主要由基于生态位的菌群组装导致。研究揭示的整体环境和居住特征,社区装配过程的趋势和网络结构稳定性提供了对皮肤微生物群落组装的新见解。

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