【Stork-20230216】

Soil microbiome

冻原土壤病毒介导微生物群落对气候变暖的响应

全球气温上升导致苔原土壤中储存的大量碳储量退化,其中微生物过程起着关键作用。已知病毒通过编码辅助代谢基因和感染关键微生物来影响土壤碳循环,但气候变暖下病毒对微生物群落的调控仍未研究。在这项研究中,我们评估了阿拉斯加永久冻土区两个深度(15 ~ 25 cm和45 ~ 55 cm)大约5年的实验变暖对病毒群落的响应。结果表明,总氮(N)、总碳(C)和土壤解冻时间等环境条件对病毒群落和功能基因组成及丰度(包括与复制、结构、感染和裂解相关的病毒功能基因)有显著影响。虽然长期升温对两个深度的病毒群落组成没有影响,但病毒编码的一些糖苷水解酶在升温的两个深度都更丰富。随着总碳的不断减少,病毒可能通过改变产甲烷菌的感染策略来缓解甲烷的释放。重要的是,病毒可以采用溶源性和裂解性的生活方式分别操纵不同土壤深度的微生物群落,这可能是导致微生物对变暖反应差异的主要因素之一。这项研究为病毒如何在群落和功能尺度上调节微生物对变暖的反应提供了一个新的生态学视角。

ARGs

食物链微生物群中的抗菌素耐药性

全球食品系统的安全和完整性处于不断变化的状态,化学和微生物风险持续存在。虽然化学品风险正在得到系统管理,但微生物风险构成了额外的挑战。耐药微生物和相关抗生素耐药基因(ARGs)在食物链中的持久性为微生物风险的管理增加了一个额外的维度。由于食物链微生物组是全球卫生系统的一个关键界面,这些微生物可以在许多方面影响健康。本文系统综述了ARGs在食品中的分布,描述了ARGs从农场到餐桌的潜在传播途径和转移机制,并讨论了潜在的食品安全问题和挑战。在食物链中调节抗菌素抗性有助于全球粮食生产系统的可持续发展。

宏基因组对印度北部城市和农村医院废水中临床高度关注的微生物组和抗生素耐药基因的深入研究:抗微生物药物耐药性的主要储存库

印度是抗生素最大的消费国和生产国之一,也是抗菌素耐药性基因(ARGs)出现和扩散的热点地区。印度医院废水(HWW)积聚来自源医院的arg,并经常与城市废水合并,有可能对环境和人类造成污染。尽管具有公认的临床重要性,但印度医院废水缺乏高分辨率的抗性组分析,大多数研究要么依赖于传统的pcr偏向技术,要么仅限于一个城市。在这项研究中,我们通过鸟枪宏基因组学全面分析了分布在印度北部农村和城市地区的六家印度医院的废水中的抗生素耐药组。我们的研究通过reads -based analysis和assembly-based analysis揭示了ARGs在所有样品中对氨基糖苷类、大环内酯类、碳青霉烯类、甲氧苄氨嘧啶和磺胺类抗生素的优势。我们首次在印度医院污水中检测到移动粘菌素耐药基因mcr-5.1。6份样本中有4份含有blaNDM-1, hww2为铜绿假单胞菌携带,hww4和hww6为肺炎克雷伯菌携带,hww5为鲍曼不动杆菌携带。大多数ARGs是质粒介导的,由变形菌门寄主。我们鉴定了ARGs侧翼的毒力因子和转座因子,突出了ARGs水平基因传播的作用。

HyperVR:一种混合深度集成学习方法,同时预测毒性因子和抗生素抗性基因

传染病空前增多,对公共卫生和全球经济构成严峻挑战。毒力因子(VFs)使病原体能够粘附、繁殖并对宿主细胞造成损害,而抗生素抗性基因(arg)使病原体能够逃避原本可以治愈的治疗。同时鉴定VFs和ARGs可节省病原体监测时间,特别是现场流行病原体检测时间。然而,大多数工具只能预测vf或arg。很少有同时预测VFs和arg的工具通常具有很高的假阴性率,对截止阈值敏感,并且只能识别保守基因。为了更好地同时预测vf和arg,我们提出了一种称为HyperVR的混合深度集成学习方法。HyperVR同时考虑了最佳命中分数和统计基因序列模式,将经典机器学习和深度学习结合起来,同时准确地预测vf、arg和阴性基因(既不是vf也不是arg)。对于单个VFs和arg的预测,在实验(真实宏基因组数据中的VFs和arg)和伪VFs和- arg(基因片段)中,HyperVR优于目前最先进的预测工具。HyperVR只使用基因序列信息,没有严格的截止阈值,因此预测简单可靠。

HyperVR

Metagenome

运动员的人类肠道微生物组:宏基因组和代谢的见解

背景

在过去的几年里,运动员的体能表现与其肠道菌群之间的相关性越来越受关注,因为有新的证据表明肠道菌群作为运动员健康状况的主要驱动因素的重要性。此外,据推测,运动员大肠内微生物群的代谢活动可能会影响运动员的体能表现。在这里,我们分析了从健康运动员和健康久坐成年人的粪便样本中获得的418个公开的宏基因组学数据集。

结果 这项研究证明了激烈的体育活动和相关的生活方式如何与肠道微生物群组成的调节有关,通过增强能够产生短脂肪酸(SCFAs)的肠道微生物来诱导分类谱的修改。此外,我们的分析还揭示了特定细菌物种与高影响生物合成酶(HIBSs)之间的相关性,这些生物合成酶负责生成一系列微生物驱动的化合物,如维生素B12、氨基酸衍生物和其他与心血管和年龄相关的健康风险降低相关的分子。

结论 值得注意的是,我们的研究结果显示了竞技运动员与肠道微生物群的调节之间的联系,以及这种调节如何反映在微生物代谢物的潜在生产中,从而对人类的身体表现和健康状况产生有益的影响。

分析工具:METAnnotatorX2: a Comprehensive Tool for Deep and Shallow Metagenomic Data Set Analyses

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