摘要
下呼吸道感染（LRTIs）是全球性的主要健康问题，2019年已致约300万人死亡。在重症监护室（ICU）中，患者感染医院获得性下呼吸道感染的风险和病死率均显著增加。研究显示，健康人与患者的下呼吸道微生物群落存在显著差异，提示微生物组在免疫稳态中的关键作用，且可能是新的治疗目标。然而，目前对其认识十分有限。在进行相关研究时，实验过程中面临诸多的挑战，例如高丰度的宿主DNA污染问题、微生物生物量相对较低的情况，以及连续收集下呼吸道样本所面临的困难。我们开发了一种基于Chelex-100的微生物富集方法（CMEM），有效去除宿主DNA并提高微生物DNA产出，使得能直接从临床下呼吸道样本构建微生物基因组，进行全基因组水平的系统分析。通过CMEM技术，我们处理了来自中国三家医院的157名ICU患者的453个下呼吸道样本，重构了120个高质量的宏基因组及其质粒序列。我们的研究揭示了肺炎患者下呼吸道微生物群落的物种级别特征和抗性基因，并发现了是否确诊肺炎、ICU住院时间与特定抗性基因丰度的增加相关。此外，我们还观察到机会致病菌的抗性和毒力基因组的菌株特异性，以及质粒的保守进化。研究结果不仅提供了医院内菌株传播的新视角，还展示了CMEM方法在ICU患者下呼吸道微生物监测和研究中的应用潜力。
关键点
· CMEM方法的开发：结合基于皂苷的宿主DNA去除技术以及Chelex 100的应用，实现重症病房患者下呼吸道微生物组的深度测序和菌株水平分析。
· 重症监护病房特异性微生物特征：揭示了不同ICU内患者特有的微生物组成，以及不同医院的ICU之间在主要机会致病菌和抗生素抗性基因上的显著差异。
· 临床数据整合分析：结合临床数据揭示了不同的下呼吸道微生物组的动态变化模式可能与患者更严重的肺功能障碍和更强的炎症反应密切相关。
· 菌株水平全景分析：基于菌株水平的分析描绘了重症监护病房患者下呼吸道微生物群落的基因组功能、传播及进化特征的全景图。
引言
下呼吸道感染是全球公共卫生领域面临的主要挑战之一。2019年，因下呼吸道感染导致的死亡人数高达300万，使其成为全球致死率最高的传染病。ICU患者罹患医院获得性下呼吸道感染的风险比普通人群高出3到10倍，并且与之相关的病死率显著升高。研究表明，ICU患者的下呼吸道微生物群落与健康个体存在显著差异，提示下呼吸道微生物组在维持机体免疫稳态中发挥着重要作用，并有望成为新的治疗靶点。然而，目前对ICU患者下呼吸道微生物组的理解仍然有限，关于其纵向动态变化、与宿主相互作用以及病原菌在临床环境中进化适应的研究十分有限。
实验方法上面临诸多挑战，包括口腔共生菌和宿主DNA污染、微生物生物量低，以及纵向样本采集困难等问题。大多数研究采用16S rRNA等扩增子测序技术，但这种方法存在明显的PCR偏好性、难以实现全面物种鉴定及功能和进化分析等方面的局限。此外，由于痰液易受口腔菌群污染而支气管肺泡灌洗液（BALF）取样具有创伤性，使得获取连续时间点的高质量样本变得十分困难。
传统上，人们主要依赖微生物培养的方法来诊断下呼吸道微生物、获取全基因组信息及进行功能表征。但是，微生物培养方法不仅需要了解特定菌种的生长条件，而且工作量大，因此能够被深入研究的菌种数量非常有限。相比之下，宏基因组学方法能够在测序深度足够的情况下生成近似不同物种基因组信息的高质量宏基因组装基因组（MAGs），从而克服了上述限制。尽管如此，基于MAGs开展的下呼吸道微生物研究仍相对匮乏。
我们应用CMEM方法处理了来自中国三家医院的157名重症监护病房患者的453 个纵向下呼吸道抽出物样本。通过高通量测序和后续的宏基因组组装，我们无需传统的微生物培养技术，便成功重构了120个高质量的宏基因组组装基因组及其相关的质粒序列。借助对下呼吸道样本进行深度测序的数据，我们成功地对ICU患者下呼吸道中的微生物群落进行了全面的物种级别分析。本研究在肺炎患者群体中揭示了显著的医院特异性机会致病菌物种特征和抗性基因特征。通过纵向动态采样，我们进一步观察到肺炎患者下呼吸道内机会致病菌物种特征随时间发生分化的现象。经过深入探究，我们发现是否确诊肺炎以及患者在重症监护病房的停留时长，均与某些特定的抗生素耐药基因的丰度具有显著的相关性。我们基于MAGs的分析揭示了机会致病菌中不同菌株之间存在菌株特异性的抗性基因组和毒力基因组。通过进化分析，我们观察到，在广泛流行的机会致病菌中，可移动基因元件的数量显著增加，同时部分质粒在数十年的进化过程中显示出高度的保守性。此外，我们还成功鉴定了鲍曼不动杆菌和肺炎克雷伯菌中的新型重组热点区域，并发现位于这些重组热点区域的基因功能与接合元件（conjugative elements）和前噬菌（prophages）有密切关联。最终，结合流行病学数据和微生物培养数据的综合分析，我们揭示了重症监护室内患者间菌株传播现象的频繁发生，为深入理解和阐释医院内病原菌感染的传播机制提供了新的视角。
结果
CMEM的开发及其在下呼吸道微生物组深度测序中的应用
我们开发了一种名为CMEM的方法，该方法能够显著提高去除宿主DNA后的微生物DNA产量（图1a）。这一改进极大地提升了可检测到的微生物DNA产率。简而言之，我们采用了一种改良的皂苷基差分裂解法来去除人源DNA，并通过降低皂苷浓度优化了此过程以减少对微生物群落可能造成的损失。为应对下呼吸道样本中低微生物生物量带来的挑战，我们在处理过程中加入了超声破碎步骤以促进微生物细胞裂解。随后，利用常用于法医调查中的Chelex 100提取极少量的微生物DNA，最终得到适用于深度宏基因组测序的高质量DNA（图1a）。与Qiagen Power Water及Qiagen Allprep DNA/RNA试剂盒进行的直接对比显示，CMEM产生的最终DNA产量明显更高，并且显著增加了可检测到的DNA回收率。由于CMEM在DNA产出方面的高效率，对于下呼吸道样本构建测序文库时平均仅需5轮扩增循环，这大大减少了先前研究中处理低生物量样本时PCR扩增引入的偏差。此外，整个CMEM流程在一个单管内完成，简化操作的同时也最大限度地减少了DNA损失以及转移过程中潜在污染的风险。
图1：实验流程的示意图及ICU患者下呼吸道微生物组研究概览
ICU患者下呼吸道微生物群落特征分析
对于ICU患者下呼吸道微生物组的理解一直较为有限。本研究从中国不同城市的三家医院收集了157名插管患者的453份下呼吸道样本（图1a）。我们一共鉴定出204种微生物，包括196种细菌、2种真菌和6种病毒（图1b）。在三家医院均观察到了25种机会致病菌，其中包括肺炎克雷伯菌、鲍曼不动杆菌和铜绿假单胞菌等知名的机会致病菌。此外，我们还发现了一些较少被报道的机会性致病菌，如甜菜丝孢菌、代尔夫特食酸菌和塞格尼斯聚集杆菌。进一步的分析还表明，纹带棒状杆菌、鲍曼不动杆菌和肺炎克雷伯菌在各家医院中均呈现高度流行的趋势（图1c）。
通过个体层面的de novo组装和分箱，我们获得了433个宏基因组组装基因组 (MAGs)，其中根据MIMAG标准（完整性>90%，污染<5%）评估有120个MAGs达到了高质量组装基因组的标准（图1d）。识别出的MAGs主要归属于四个门：变形菌门、放线菌门、厚壁菌门和拟杆菌门。此外，我们鉴别出了 45 个拥有多个组装基因组的物种，其中最常见的物种是纹带棒状杆菌（12.5%，36 个组装基因组）、鲍曼不动杆菌（11.1%，32 个组装基因组）和肺炎克雷伯菌（5.5%，16 个组装基因组）。重要的是，从下呼吸道样本直接重构的MAGs的质量与已测序分离株具有高度一致性，平均核苷酸一致性达到99.945%。这种高度的一致性进一步验证了直接从下呼吸道样本直接构建的组装基因组的可靠性。
肺炎患者下呼吸道微生物组显示出显著的地点特异性特征
为了深入探究影响ICU患者下呼吸道微生物群落结构的潜在因素，我们进行了变异分解分析。在所有因素中，采样地点被确定为对微生物组谱型变化贡献最大的因素（图1e），同时抗生素类别数量和ICU住院时间也起到了重要作用（图1e）。
我们进一步在物种水平上分析了三个医院诊断为肺炎患者的微生物谱型。主坐标分析（PCoA）显示了显著的地点异质性（Adonis检验 p = 0.001；图2a, b）。具体来说，我们在医院A的患者中观察到肺炎克雷伯菌的丰度显著较高；医院B中棒状杆菌的丰度较高；而鲍曼不动杆菌在医院C中的比例较高（图2b）。不同医院之间显著富集的微生物通路也存在差异，包括脂肪酸和脂质生物合成与降解通路，这突显了不同医院环境压力下的微生物多样化代谢能力。这些结果表明，即使在同一国家的不同地区，ICU内肺炎患者的下呼吸道微生物组也表现出明显的地点特异性特征。这种地点特异性可能受到多种因素的影响，如医院特有的感染控制措施、患者群体特征以及当地医疗实践等。通过进一步研究这些地点特异性特征，可以更好地理解ICU环境中微生物群落的形成机制，并为制定更有效的感染控制策略提供依据。
肺炎患者下呼吸道微生物组的动态变化
接下来，我们探讨了下呼吸道微生物组的时间动态变化。对于ICU住院时间超过一周且被诊断为肺炎的患者，我们发现优势物种在插管期间可以保持一致（n=12），这与先前的研究结果一致；或者随着时间的推移被其他优势物种所取代（n=31）。例如，P68患者的主导菌群在整个近一个月的ICU住院期间保持稳定，铜绿假单胞菌一直是最丰富的物种。然而，对于P23患者，在大约两周后，优势物种从鲍曼不动杆菌转变为普雷沃氏菌属细菌（图2c, d）。
图2：下呼吸道微生物组和抗性组动态变化
临床变量与下呼吸道微生物抗性基因组相关性分析
机会致病菌中高丰度的抗生素抗性基因（ARGs）显著增加了下呼吸道感染的复杂性和严重性。通过深度测序数据，我们全面表征了被诊断为肺炎患者的抗性基因组图谱。在三个医院的肺炎患者中共观察到了20种ARG类型和716种ARG亚型。最常见的ARG类型包括多重耐药、β-内酰胺类和氨基糖苷类，其次是大环内酯-林可酰胺-链阳霉素（MLS）、四环素和磺胺类（图2e）。此外，每个医院中最常见的ARG类型还与特定的ARG相关联。例如，在β-内酰胺类ARGs中，cfxa2、oxa-225和shv-39分别在各个医院中最为常见。我们评估了不同医院之间抗性基因组的变化。除了大环内酯-林可酰胺-链阳霉素（MLS）外，其他最丰富的ARG类型在医院C中的丰度明显高于医院B（图2f）。我们使用非度量多维尺度分析（NMDS）对标准化后的ARG丰度进行了分析，再次显示出抗性基因组存在显著的地点特异性差异（Adonis p = 0.001）。
利用多元线性混合模型，我们发现了58种ARG亚型与3个临床变量之间的67个显著关联（FDR < 0.05）。除了在肺炎患者样本中观察到更高的总ARG丰度，四环素基因如tetA、tetB，多重耐药基因（mexB）以及氨基糖苷类基因（aph(3’)-IIb）在肺炎患者样本中的丰度也显著更高（图2g, h）。值得注意的是，对于住院时间超过28天的患者，多重耐药基因如mexE、smeB和smeC，以及氨基糖苷类基因aph(3’)-IIb的丰度显著更高（图2i, j）。多重耐药基因丰度与ICU住院时间之间的显著关联表明，多重耐药机会性致病菌的定植可能与长时间的ICU住院有关。这些发现揭示了抗性基因组在ICU环境中的重要性，并提示监测和控制耐药菌株传播的重要性。
菌株水平的动态抗性基因组和毒力基因组
菌株水平的抗生素耐药性和毒力在病原菌研究中至关重要。我们对五个主要机会性致病菌物种的高质量MAGs进行了解析，每个MAG均来自不同的患者个体。鲍曼不动杆菌、肺炎克雷伯菌和铜绿假单胞菌中的ARG数量显著高于棒状杆菌和嗜麦芽窄食单胞菌（图3a），这可能增强了这些菌株对抗生素治疗的抵抗力。有趣的是，这五个物种的ARG谱型显示出很少的重叠（图3b）。此外，我们在同一物种内观察到了显著的抗性基因组变异，特别是在鲍曼不动杆菌、棒状杆菌和肺炎克雷伯菌中（图3c）。
接下来，我们对这些菌株的毒力基因（VFs）进行了剖析。与先前的研究结果一致，铜绿假单胞菌携带了大量毒力基因（图3d）。相反，在棒状杆菌和嗜麦芽窄食单胞菌中鉴定出的毒力基因数量显著较少（图3d）。总体而言，ARG数量与毒力基因数量之间存在强烈的正相关关系，表明高度耐药的菌株也更具毒性。同时，鲍曼不动杆菌、肺炎克雷伯菌和铜绿假单胞菌菌株之间的毒力基因分布也显示了菌株特异性特征（图3f）。
重要的是，我们没有发现医院特定因素对菌株水平的抗性基因组、毒力基因组以及平均核苷酸一致性（ANI）有实质性影响。这表明这些菌株在不同医院环境中广泛分布。
图3:菌株水平分析展示重症监护病房中优势菌种的抗生素耐药基因和毒力基因的功能图谱
广泛分布的机会致病菌中可移动基因元件和高度保守的质粒的分析
抗生素抗性基因和毒力基因常常通过可移动遗传元件（MGEs）在微生物之间传播。我们根据MobileElementFinder的标准将MGEs分为七类，包括插入序列（88.96%）、复合转座子（5.79%）、单位转座子（2.83%）和其他类型（2.42%）。最常见的三种MGEs是IS26、ISAba1和ISCx1，这些均已被报道与抗生素耐药性相关。
接下来，我们使用MAGs对主要条件致病菌中的可移动遗传元件进行了表征。我们观察到更普遍存在的机会致病菌含有显著更多的MGEs（图4a, b）。它们MGEs的长度分布也显示出显著差异（图4c）。与MGEs相关的ARGs主要赋予了对氨基糖苷类、大环内酯类和头孢菌素类抗生素的耐药性（图4d），这些基因的发现进一步证实了可移动基因元件在抗生素耐药性扩散中扮演的关键角色。
除了短的MGEs外，质粒是水平基因转移的主要载体。我们的深度测序数据使得我们能够直接使用质粒数据库（PLSDB）鉴定出68个质粒。这些质粒主要是环状的，长度可达数十千碱基（图4e为例）。通过对鉴定出的质粒序列与参考序列进行比对分析，我们发现这些质粒展现出显著的保守性。我们对一种常见于临床样本的鲍曼不动杆菌质粒进行了详细分析。分析结果显示，这些质粒即使在不同国家、跨越近 40 年的时间内，也显示出显著的序列相似性。例如，我们从 2021 年的样本中鉴定出的质粒与 1982 年鉴定出的质粒之间的平均核苷酸一致性高达 99.992%，表明两者间的差异仅为极少数单核苷酸多态性位点。此外，我们还观察到，一种常从肺炎克雷伯菌中分离出的质粒在 8 年的时间跨度内也保持了高度的稳定性，平均核苷酸一致性为 99.955%，仅存在 3 个 SNPs 的差异。有趣的是，这些质粒似乎经历了广泛的重排事件（图4g）。这些观察结果与通常认为质粒比宿主基因组变异更快的观点形成了鲜明对比。这些质粒的长期进化稳定性表明，在限制性和临床条件下，质粒对于细菌适应性具有重要作用。
图4: 下呼吸道微生物组中的可移动元件组和超保守质粒
下呼吸道微生物中机会致病菌的 SNPs 和同源重组热点区域鉴定
在本研究中，我们利用深度下呼吸道微生物测序数据和高质量的宏基因组组装基因 组数据，对广泛分布的机会致病菌在临床环境下的进化动态进行了系统探究。通过整合 新构建的高质量宏基因组组装基因组与现有的参考基因组序列资源，我们为每个物种构建了对应的系统遗传发育树。在某些物种如棒状杆菌、铜绿假单胞菌和嗜麦芽窄食单胞菌的基因组中，SNPs被发现是均匀分布的。然而，在鲍曼不动杆菌和肺炎克雷伯菌的菌株中观察到了SNP密集区域（图5a, b）。这些 SNPs 热点区域的出现引发了我们对其潜在成因的深入兴趣，因为它们可能揭示了这些机会致病菌在临床环境中应对选择压力的特定遗传适应。
通过基于 1,917 个保守基因的系统遗传发育分析，我们确定了所收集的患者样本中所有的鲍曼不动杆菌菌株均属于一个以临床分离菌株为主的单一遗传分支。在这些菌株中发现了三个SNP密集区域，特别是所有鲍曼不动杆菌菌株都在位于 3,000,000 bp 附近存在密集的 SNPs 分布（图5a）。我们计算了全基因组核苷酸多样性（π），揭示了这三个区域中升高的遗传多样性（图5c）。SNP密集区域是重组的已知特征，而重组是细菌进化的关键驱动力之一。因此，我们计算了重组率（r/m），并在这些SNP密集区域中识别出了重组热点（图5c, d）。
类似地，我们在同一簇中的肺炎克雷伯菌菌株中也观察到了三个SNP密集区域（图5b）。然而，重组热点区域并不严格对应于SNP热点区域，这表明肺炎克雷伯菌可能通过非重组机制（如突变）获得SNPs。
图5: 鲍曼不动杆菌和肺炎克雷伯菌菌株中频繁重组区域的进化和功能分析
探索下呼吸道微生物中机会致病菌的 SNPs 和同源重组热点区域的基因功能
细菌中的重组热点很可能是由选择压力驱动的，如宿主免疫和临床治疗。我们在SNP密集区域观察到了持续升高的错义SNPs，这表明基因的功能可能直接受到影响（图5a, b）。我们进一步分析了鲍曼不动杆菌和肺炎克雷伯菌重组热点区域相关基因的功能。大多数基因与关键代谢途径有关，例如碳水化合物代谢、糖胺生物合成与代谢以及氨基酸代谢。具体来说，在鲍曼不动杆菌的一个共享SNP密集区域（位点25-34，图5e）中，我们鉴定出与细菌接合、毒素-抗毒素（TA）系统和重组相关的基因。例如，我们发现SNP数量最多的基因（位点33）是virB5，这是一种参与IV型分泌系统（T4SSs）的蛋白，其邻近基因与II型毒素-抗毒素系统的ParE毒素相关。Chaguza等人报道了肺炎链球菌中的SNP热点可能与噬菌体DNA相关。有趣的是，我们在肺炎克雷伯菌的一个共享SNP密集区域中发现了一个近乎完整的假定前噬菌体（图5f）。
我们研究的结果表明，频繁的同源重组活动可能是导致这些临床环境中的鲍曼不动杆菌和肺炎克雷伯菌遗传变异的主要驱动力。我们发现，与这些同源重组事件相关的基因广泛参与了细菌的关键代谢途径、应激响应和其他与生存相关的生物学通路。这些基因的变异和适应表明，同源重组在鲍曼不动杆菌和肺炎克雷伯菌遗传变异中的重要性。
多维数据整合揭示单一病房内和病房间的潜在菌株传播事件
已有的临床培养分离菌株研究显示，患者间的机会致病菌菌株传播与特定房间类型 及环境微生物组密切相关。本研究中，通过全基因组SNP比较和纵向采样，我们利用从下呼吸道样本中直接恢复的高质量宏基因组组装基因组成功揭示了鲍曼不动杆菌和肺炎克雷伯菌在三家医院ICU病房内的潜在传播网络（图6a）。此外，我们使用从相应样本中恢复的微生物培养分离株验证了12个潜在菌株传播事件中的8个全基因组平均核苷酸一致性（ANI）。值得注意的是，无论是在单人还是多人重症监护病房中，我们发现患者之间的菌株存在高度序列相似性，其平均核苷酸一致性达到了 99.9995%至 100%，全基因组水平的 SNPs 差异仅在 0 到 16 个之间。
此外，在针对潜在的菌株传播事件的研究中，我们特别关注了 10 位拥有纵向动态采样数据的患者。为了进一步验证这些潜在的菌株传播事件，我们对这些患者体内特定机会致病菌的相对丰度变化进行了进一步的分析。分析结果显示，在这 10 位患者中，至少有 5 位在入住重症监护病房时的初次采样中未检测到相关机会致病菌，但在随后的采样中该机会致病菌被检测到。这一动态变化不仅揭示了机会致病菌在患者体内从最初并被被感染的状态到最终定植状态的过程，而且提供了关于菌株如何在患者体内逐步繁殖和稳定的更深层次的理解。
此外，即便在严格隔离的单人病房中，我们也观察到了患者间的潜在传播事件，表明这些机会致病菌可能在重症监护病房环境中广泛存在。它们可能通过医护人员、清洁工人或其他人员的活动或者是医院内部的通风系统进行传播。例如，P25 和 P77 分别住在两个不同的独立单人重症监护病房，同时两位患者的住院时间存在十天的重叠。然而，对他们所感染的鲍曼不动杆菌菌株进行比对分析时，发现两者的平均核苷酸一致性高达100%，且单核苷酸多态性（SNPs）为 0，这表明他们感染的鲍曼不动杆菌是同一菌株。值得注意的是，在另外五次潜在的菌株传播事件中，不同患者之间的住院时间存在长达数十天的间隔。这种存在时间上间隔的患者间传播事件表明在相应的重症监护病房内可能存在持续的机会致病菌储存库 （reservoir），如床栏、门把手和水槽等日常接触的物品，进而可能促成了菌株的间接传播。这些结果展示了我们的方法直接追踪患者间传播事件的可行性，表明ICU中的患者可能会从其他患者和潜在的环境微生物库中获得病原菌
图6: 菌株水平分析展示重症监护病房中频繁发生的潜在菌株传播事件
讨论
通过结合基于皂苷的宿主DNA去除技术以及 Chelex 100 的应用，我们成功开发了 CMEM实验方法。此方法能显著从富含宿主DNA的样本中富集低生物量的微生物，有效解决了下呼吸道微生物组研究中常见的宿主DNA污染问题，并克服了微生物生物量极低的挑战。CMEM方法的成功开发不仅为下呼吸道微生物组研究提供了新的有力工具，还使得研究者能够进行更深入的微生物分类和功能分析。这一进展为呼吸道微生物组的研究开辟了新的可能性，有助于深化我们对人体下呼吸道微生态环境的理解。此外，我们还从中国三家位于不同城市的医院重症监护病房内收集了 157 名患者的共计 453 个下呼吸道分泌物样本。利用 CMEM 方法，我们系统地分析了这些重症监护病房患者下呼吸道微生物群落的动态变化、耐药基因组成以及基于菌株水平的基因组功能、传播及进化特征。通过整合这些复杂数据，我们能够深入理解重症监护病房患者下呼吸道微生物群落的结构变动、功能基因组成及其潜在的生物学和临床意义。这些分析结果也展示了 CMEM方法在ICU患者下呼吸道微生物监测、功能解析、进化探究以及临床研究中的广泛应用潜力。
我们直接从个体水平的宏基因组测序数据中获得了433个MAGs（包括细菌、病毒和真菌），其中108个是未知的。与传统的基于培养的方法相比，CMEM能够在无需繁琐培养的情况下同时表征不同的物种。此外，我们成功构建了几种罕见的机会性致病菌物种的MAGs，展示了CMEM从重症患者中直接恢复未描述或难以培养的微生物基因组的潜力。
重要的是，高质量的MAGs可以替代分离株的基因组，直接用于研究菌株级别的抗性基因组、毒力基因组、可移动遗传元件、患者间的传播以及进化动态。例如，基于MAGs，我们解析了与个别患者相关的菌株级别抗性基因组和毒力基因组变异，这对于定制化治疗可能是至关重要的。有趣的是，我们还构建了在不同国家数十年间表现出显著SNP水平保守性的质粒。这些质粒中频繁的染色体重排而非突变可能对质粒进化具有深远的影响，提示对临床环境中病原菌相关质粒的进化进行更系统的调查的重要性。
先前使用基于培养分离株的研究已经证明，频繁重组是机会性致病菌的主要进化驱动力，使它们能够快速适应选择压力，如抗生素治疗。在本研究中，结合构建的高质量组装基因组和深度宏基因组测序数据，我们在鲍曼不动杆菌和肺炎克雷伯菌中观察到先前未知的基因组区域频繁发生同源重组现象。通过对同源重组热点区域的基因进行功能探究，我们发现相关的基因广泛参与了细菌的关键代谢途径、应激响应和其他与生存相关的生物学通路。最后，通过综合运用全基因组水平的比较分析、动态纵向取样策略及微生物培养数据，我们成功地揭示了在不同医院重症监护病房内频繁发生的患者间潜在的菌株传播事件。这一发现对于加强医院感染控制、预防病原菌传播以及改善患者治疗环境具有重要的指导意义。
综上所述，我们开发了一种高效的微生物富集实验流程，无需培养即可对下呼吸道样本进行深度测序并直接重建高质量的MAGs，从而实现进一步复杂的分析。我们系统地分析了中国三家医院重症监护病房内 157 名患者的 453 个下呼吸道分泌物样本，深入探究了重症监护病房患者下呼吸道微生物群落的动态变化、耐药基因组以及基于菌株水平的基因组功能、传播及进化特征。本研究不仅为下呼吸道微生物组研究提供了新的有力工具，也为深入理解重症监护病房患者下呼吸道微生态环境、优化临床诊断和治疗策略提供了重要的理论依据和数据支持。
文章来源：BioMed科技
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