Metagenomsequenzierung zeigt Veränderungen der intestinalen Flora bei COVID-19-Infektionen

Was ist die Metagenomik der Darmmikrobiota bei COVID-19-Infektionen?

Metagenomik-Technologie umgeht die traditionelle Methode der mikrobiellen Isolation und Kultur, um die gesamte DNA direkt aus Umweltsamples zu extrahieren, und erlangt neue funktionale Gene und bioaktive Verbindungen, indem metagenomische Bibliotheken konstruiert und gescreent werden, die sowohl kultivierbare als auch nicht kultivierbare mikrobielle genetische Informationen enthalten, wodurch die Wahrscheinlichkeit erhöht wird, neue bioaktive Verbindungen zu erhalten.

Metagenomik ist ein neuer Ansatz für mikrobiologische Forschung in denen die Genome mikrobieller Populationen in Umweltproben durch funktionales Gen-Screening und/oder Sequenzanalyse untersucht werden und zur Analyse der mikrobiellen Vielfalt, der Populationsstruktur, der evolutionären Beziehungen, der funktionalen Aktivität und der Beziehungen zur Umwelt verwendet werden können.

Die COVID-19-Pandemie, verursacht durch das neuartige Coronavirus (Schweres Akutes Atemwegssyndrom Coronavirus 2 [SARS-CoV-2]), hat erhebliche wissenschaftliche Forschung zu seinen vielfältigen klinischen Manifestationen ausgelöst. Obwohl hauptsächlich das Atmungssystem betroffen ist, hat COVID-19 die Fähigkeit gezeigt, verschiedene Organe zu infizieren, insbesondere den Magen-Darm-Trakt neben dem pulmonalen System. Berichte deuten darauf hin, dass gastrointestinalen Symptome, die oft als Durchfall auftreten, den respiratorischen Symptomen bei Patienten, die nach der viralen Clearance aus dem Atmungssystem behandelt werden, vorausgehen können, wobei das Virus in Stuhlproben oder rektalen Abstrichen über mehrere Tage nachgewiesen wurde. Metagenomische Sequenzierung kann Veränderungen im Mikrobiom des Darms während einer COVID-19-Infektion aufdecken und beleuchtet die Auswirkungen der COVID-19-Infektion auf die Zusammensetzung und Funktionalität des Mikrobioms des Darms, was das Verständnis der Wechselwirkungen zwischen dem Virus und dem Mikrobiom des Wirts unterstützt. Darüber hinaus kann es klinische Ergebnisse vorhersagen und bei der Identifizierung von Biomarkern für die COVID-19-Infektion helfen, die eine frühzeitige Diagnose, die Prognose des Krankheitsverlaufs und die Entwicklung von personalisierten Behandlungsplänen unterstützen können.

Metagenomische Einblicke in die Auswirkungen von COVID-19 auf die Darmmikrobiota

Shotgun-Metagenomik zeigt Zusammensetzungsänderungen im Mikrobiom des Darms von COVID-19-Patienten

In dem Artikel "Die Rolle des menschlichen Mikrobioms bei COVID-19 durch metagenomisch assemblierte Genome untersuchen", veröffentlicht in Nature Communications im September, wurden insgesamt 11.584 MAGs (metagenomisch assemblierte Genome) und 5.403 nicht-redundante MAGs (nrMAGs) auf Stammebene aus 514 Nasen- und Stuhlproben von COVID-19-Patienten gewonnen, durch Metagenom-Assemblierung und Binning-Techniken unter Verwendung veröffentlichter Metagenomdaten. NGS Daten aus sechs unabhängigen Kohorten.

Es wurde festgestellt, dass die Stammabundanz vieler mikrobielle Arten im Darm von COVID-19-Patienten im Vergleich zu gesunden Probanden signifikant reduziert war und dass COVID-19-Fälle anhand der Merkmale des Mikrobioms im Darm genau von gesunden Kontrollen unterschieden werden konnten, was die Prognose des Verlaufs von COVID-19 ermöglicht, wie unten gezeigt.

Abbildung 1. Rekonstruktion von MAGs aus 514 COVID-19 bezogenen Shotgun-Metagenomik-Sequenzierungsdaten in den Entdeckungskohorten (Ke S et al., 2022)

Analyse von Hunderten von WMS-Sequenzierung Daten zeigten, dass COVID-19-Patienten im Vergleich zu Nicht-COVID-19-Kontrollen viele Stämme (nrMAGs) bestimmter mikrobielle Arten verloren haben. Durch maschinelles Lernen demonstrierten die Autoren die Machbarkeit, COVID-19 von gesunden Kontrollen basierend auf den Signaturen des Mikrobioms im Darm auf nrMAG-Ebene genau zu erkennen. Ein weiteres Verständnis der Wechselwirkungen zwischen dem menschlichen Mikrobiom (einschließlich Bakterien, Pilzen und Viren) und der SARS-CoV-2-Infektion oder anderen Virusinfektionen könnte in Zukunft mit einer fortgesetzten Optimierung der Technologie und der Datenanalysemethoden entdeckt werden.

In der Studie von Maeda et al. (2022) wurden die Darmmykobiota und Mikrobiota bei schweren COVID-19-Patienten, milden COVID-19-Patienten und gesunden Personen untersucht, indem metagenomische SequenzierungDie schwere Gruppe wies eine geringere Mycobiota-Diversität auf, mit einer Dominanz von Candida albicans, während die mikrobielle Diversität mit zunehmendem Maß reduziert war. Enterococcus und Lactobacillusund verringert Faecalibacterium und Bacteroides Fülle. Es wurden keine signifikanten Unterschiede zwischen milden COVID-19-Patienten und gesunden Personen festgestellt. Die Candida-Fülle korrelierte positiv mit EnterococcusNachdem schwer erkrankte Patienten sich erholt hatten, blieben die Veränderungen der Mikrobiota bestehen, aber die Mykobiota-Diversität erholte sich auf ein Niveau, das dem von milden Patienten und gesunden Individuen ähnlich war.

Abbildung 2. Veränderte Zusammensetzung der Darmmykobiota und Mikrobiota bei Patienten mit COVID-19. (Maeda et al., 2022)

Cao et al. (2021) führten eine Studie in Peking durch, die nutzte metagenomische Analyse um das Darm-Virom und die Bakteriome bei 13 COVID-19-Patienten im Vergleich zu 5 gesunden Kontrollen zu untersuchen. Ihre Untersuchung ergab eine bakterielle Dysbiose bei COVID-19-Patienten, gekennzeichnet durch eine verringerte mikrobielle Vielfalt und virale Verschiebungen. Schwere Fälle von COVID-19 zeigten eine erhöhte Präsenz opportunistischer Pathogene und einen Rückgang von butyratproduzierenden Bakterien. Diese Beobachtungen wurden in einem Mausmodell von COVID-19 bestätigt, das Variationen in der Expression von Immun- und infektionsbezogenen Genen in den Darmepithelzellen aufwies. Die Ergebnisse deuten auf einen signifikanten Einfluss der SARS-CoV-2-Infektion auf das Mikrobiom hin, mit potenziellen Auswirkungen auf die Schwere der Erkrankung und die Genesung.

Zuo et al. (2020) verwendeten Shotgun-Metagenomik-Sequenzierung Die Fäkal-Mikrobiome von 15 COVID-19-Patienten in Hongkong während des Krankenhausaufenthalts wurden untersucht, im Vergleich zu 6 Personen mit community-erworbener Pneumonie und 15 gesunden Kontrollen. Ihre Untersuchung offenbarte bemerkenswerte und dauerhafte Veränderungen im Mikrobiom des Darms von COVID-19-Patienten, die sich durch einen Anstieg opportunistischer Pathogene und einen Rückgang nützlicher Kommensalen äußerten, was mit der Schwere der Erkrankung und der fäkalen SARS-CoV-2-Belastung korrelierte. Diese Beobachtungen legen nahe, dass Veränderungen der Darmmikrobiota potenziell die Schwere von COVID-19 mildern könnten.

Abbildung 3. Schematische Zusammenfassung der Veränderungen des Mikrobioms im Darm bei COVID-19. (Zuo et al., 2020)

Li et al. (2021) verwendeten Shotgun-Metagenomik-Sequenzierung die Darmmikrobiota von 47 COVID-19-Patienten im Vergleich zu 19 gesunden Kontrollen zu untersuchen. Sie entdeckten vier distincte Mikroorganismen, die ausschließlich bei COVID-19-Patienten vorkommen, und stellten erhebliche Unterschiede in der Häufigkeit verschiedener Bakterienarten fest. COVID-19-Patienten wiesen erhöhte Werte von Bacteroides stercoris, B. vulgatus, B. massiliensisunter anderem, während Arten wie Clostridium nexile und Streptococcus salivarius wurden verringert. Darüber hinaus gab es eine signifikante Reduktion der Butyrat-produzierenden Roseburia inulinivorans und eine Zunahme an Paraprevotella sp. und Streptococcus thermophilus wurden beobachtet. Die Forschung identifizierte 30 KEGG-Orthologiemodule mit signifikanten Veränderungen und 15 mikrobielle Marker mit robustem diagnostischem Potenzial zur Unterscheidung von COVID-19-Fällen. Es wurden Assoziationen zwischen spezifischen Bakterienarten und klinischen Parametern festgestellt, zusammen mit einer Verschiebung im Verhältnis von Bacteroidetes zu Firmicutes. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass Veränderungen in der Zusammensetzung der Darmmikrobiota die Schwere von COVID-19 beeinflussen könnten, und mikrobielle Marker vielversprechend für die Verbesserung der COVID-19-Diagnostik sind.

Abbildung 4. Assoziationen zwischen dem Mikrobiom des Darms und klinischen Indizes von COVID-19. (Li et al., 2021)

Wie man metagenomische Daten analysiert

Die Datenanalyse im Artikel "Die Rolle des menschlichen Mikrobioms bei COVID-19 durch metagenomisch assemblierte Genome untersuchen" als Beispiel verwenden, um zu verstehen. Metagenomik Datenanalyse:

1. Metagenomassemblierung und Binning

Die Autoren verwendeten metaWRAP, einen Analyseprozess, der Qualitätskontrolle, Splicing, Binning, Reinigung, Bewertung, Artenannotation, Häufigkeitsschätzung, funktionale Annotation und Visualisierung integriert, um die Rohsequenzierungsdaten zu verarbeiten und dabei über 140 Werkzeuge einsetzt. Der detaillierte Prozess ist wie folgt. (a). QC und Entfernung der Wirtskontamination aus den Rohdaten; (b). Assemblierung der dekontaminierten Daten mit dem metaSPAdes-Werkzeug in metaWRAP; (c). Binning unter Verwendung der Software MaxBin2, metaBAT2 und CONCOCT sowie Reinigung der Binning-Ergebnisse mit dem Modul bin_refinement und schließlich Bewertung der Kontaminationsrate und Vollständigkeit der Ergebnisse mit CheckM.

2. Clustering und Dereplikation von MAGs

Die MAGs wurden auf der Ebene von Genom-Bins nach Arten (SGBs) mit der Software dRep gruppiert, und anschließend wurden die MAGs basierend auf der Genome Taxonomy-Datenbank mit der Software GTDB-Tk taxonomisch annotiert.

3. Berechnung der Artenhäufigkeit und phylogenetischer Baum

Die Häufigkeit jedes nrMAGs wurde mit der Software Salmon berechnet, und evolutionäre Bäume wurden mit PhyloPhlAn erstellt und mit iTOL verziert.

4. Genomanalyse von nrMAGs

Die aus dem Binning erhaltenen Genome wurden genetisch mit der Prokka-Software vorhergesagt, und die Gene wurden funktionell mit MicrobeAnnotator annotiert, wobei die Vollständigkeit jeder Datenbankannotation bewertet wurde. Schließlich wurde eine funktionelle Analyse mit HUMANN3 durchgeführt.

5. Statistische Analyse

Die Alpha- und Beta-Mikrobenvielfalt wurde mit dem R-Paket vegan berechnet, und die Random-Forest-Regressionsanalyse wurde mit dem R-Paket randomForest durchgeführt.

Metagenomik Datenanalyse umfasst eine Reihe von entscheidenden Schritten, die darauf abzielen, die taxonomischen und funktionalen Landschaften komplexer mikrobielle Gemeinschaften zu entschlüsseln. Zunächst werden rohe Shotgun-Metagenomdaten aus einer Vielzahl von mikrobiellen Populationen erfasst und anschließend einer strengen Qualitätskontrolle unterzogen, um die Datenpräzision sicherzustellen. Danach erfolgt die taxonomische Profilierung durch die Analyse von Marker-Genen, die die Artenzusammensetzung und phylogenetische Vielfalt innerhalb der Gemeinschaft aufschlüsselt. Die Binning-Analyse spielt eine entscheidende Rolle bei der Kategorisierung dieser Sequenzen in Bins, die einzelne Genome oder operationale taxonomische Einheiten repräsentieren.

Die Analyse von Assemblierungen ist entscheidend für die Rekonstruktion fragmentierter Genome oder Sequenzierungsreads in Contigs, was die Identifizierung neuer Taxa und Gene erleichtert. Die Genvorhersage und funktionale Annotation entschlüsseln genomische Informationen und offenbaren biologische Rollen und Wege, die in der Gemeinschaft verbreitet sind. Darüber hinaus ermöglicht die vergleichende Analyse von Metagenomen die Bewertung von Ähnlichkeiten innerhalb der Gemeinschaft, die Einschätzung der Umweltauswirkungen auf die Gemeinschaftsstruktur und die Identifizierung von Schlüssel-Taxa oder Funktionen, die mikrobiellen Gemeinschaften unterscheiden. Dieser umfassende analytische Ansatz bietet Einblicke in die Eigenschaften mikrobieller Ökosysteme, potenzielle Biomarker und funktionale Rollen innerhalb vielfältiger metagenomischer Datensätze und fördert unser Verständnis komplexer mikrobieller Gemeinschaften.

Abbildung 5. Häufige metagenomische Analyse-Strategien. (Sharpton, 2014)

Zusammenfassung

Bei der Erforschung der Darmmikrobiota von COVID-19-Patienten haben sich zahlreiche Forscher an MetagenomikIhre Bemühungen haben bemerkenswerte Veränderungen im Mikrobiom des Darms von Personen, die an COVID-19 erkrankt sind, aufgedeckt, gekennzeichnet durch eine Verringerung der mikrobiellen Vielfalt und bemerkenswerte Veränderungen in bestimmten Bakterienpopulationen. Diese beobachteten Unterschiede dienen als entscheidende Unterscheidungsmerkmale zwischen COVID-19-Fällen und ihren gesunden Gegenstücken und bieten prädiktive Einblicke in den Krankheitsverlauf. Darüber hinaus die Einbeziehung von Metatranskriptomik In diese Untersuchungen bietet ein tieferes Verständnis der Darmmikrobiota bei COVID-19-Patienten, das Licht auf den Einfluss dieser mikrobiellen Entitäten auf die Krankheit wirft, durch Analysen funktioneller Wege und Genexpressionsmuster.

Trotz dieser Fortschritte bleibt unser aktuelles wissenschaftliches Verständnis des komplexen Zusammenspiels zwischen der Darmmikrobiota und COVID-19 unvollständig und dynamisch im Wandel. Daher wird die sorgfältige Auswahl und fachkundige Anwendung von computergestützten Werkzeugen und Methoden unerlässlich, um die Darmmikrobiota effektiv zu untersuchen. Dieser strategische Ansatz stellt einen entscheidenden Schritt dar, um die relevantesten diagnostischen mikrobiellen Profile zu entschlüsseln und präzise antivirale oder prophylaktische Mikrobiom-Interventionen zu entwickeln. Solche Bestrebungen bereichern nicht nur unser Verständnis der Krankheitsmechanismen, sondern fördern auch das Entstehen neuer Perspektiven und Methoden in der Diagnose und Behandlung von COVID-19.

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CD Genomics bietet Virale Metagenomische Sequenzierung und Metagenomische Shotgun-Sequenzierung basierend auf Illumina, Nanoporen-Sequenzierung und PacBio SMRT-Sequenzierung Plattformen, die Ihnen helfen, verschiedene mikrobielle Proben aus dem Darm zu analysieren, die Beziehung zwischen dem Mikrobiom und dem Wirt zu untersuchen und die Funktion von Mikroorganismen auf genetischer Ebene zu analysieren.

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Referenzen:

1. Ke S, Weiss S T, Liu Y Y. Die Rolle des menschlichen Mikrobioms bei COVID-19 durch metagenomisch assemblierte Genome untersuchen. Naturkommunikationen, 2022, 13(1): 1-15.
2. Maeda Y, Motooka D, Kawasaki T, et al. Langfristige Veränderungen der Darmmykobiota und Mikrobiota in Bezug auf die Schwere von COVID-19. BMC Infektionskrankheiten, 2022, 22(1): 572.
3. Cao J, Wang C, Zhang Y, et al. Integrierte Dynamik des Darm-Viroms und Bakterioms bei COVID-19-Patienten. Darmmikroben2021, 13(1):1887722.
4. Li S, Yang S, Zhou Y, et al. Mikrobiom-Profiling mittels Shotgun-Metagenom-Sequenzierung identifizierte einzigartige Mikroorganismen bei COVID-19-Patienten mit verändertem Mikrobiom im Darm. Frontiers in der Mikrobiologie. 2021, 12:712081.
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7. Sharpton, T.J. Eine Einführung in die Analyse von Shotgun-Metagenomdaten. Grenzen der Pflanzenwissenschaften, 2014, 5, S.86894.