纯干货 | 一文读懂微生物全基因组关联研究

学术   2024-11-04 18:33   北京  
微生物全基因组关联分析(Microbial GWAS,mgwas)是一种用于研究微生物与宿主遗传变异之间关联的方法。它借鉴了人类全基因组关联研究(GWAS)的原理,但主要应用于微生物领域。mGWAS已广泛应用于植物、动物和人类宿主-菌群互作研究。

研究目的

识别宿主遗传变异:确定宿主的哪些遗传变异与其体内微生物群落组成、功能组成相关。
理解微生物-宿主互作:探索宿主遗传变异如何影响微生物群落的定植和功能

揭示微生物对表型的影响:分析微生物群落的变化如何通过宿主遗传背景影响宿主的表型特征。


分析步骤

样本收集:收集具有不同遗传背景的宿主个体样本,并获取其微生物群落和遗传信息。
遗传分析:

全基因组测序:对宿主样本进行重测序测序,进行变异检测分析,包括单核苷酸多态性(SNPs)、插入和缺失(InDels)等。

基因分型:使用基因芯片或其他方法对宿主样本进行基因分型。
微生物组分析:

微生物组测序:对宿主样本中的微生物群落进行高通量测序,16s rRNA基因测序(物种层面关联)或宏基因组测序(可在物种和功能层面关联)。

物种组成和功能分析:通过生物信息学工具分析微生物群落的结构和功能。
关联分析:

全基因组关联研究(GWAS):将宿主的遗传变异与其微生物群落组成或功能进行关联。

多变量统计方法:使用多变量统计方法(如偏最小二乘回归分析)来分析宿主遗传变异、微生物群落和宿主表型之间的关系。
结果验证:

独立样本验证:在独立的宿主群体中验证发现的关联。

功能实验:通过实验(如基因敲除或过表达实验)来验证特定遗传变异对微生物群落的影响


研究技术路线

图1-微生物mGWAS研究技术路线

农学领域应用

宿主由于基因型的差异直接影响了表型的变化,因此,GWAS 已经被广泛应用于动物和植物以及人体的研究中。而由于宿主基因型差异而改变的植物微生物组,同样影响着植物的健康,可以将微生物组的差异作为植物的“拓展表型”,并利用关联分析找到影响植物微生物组的基因,为分子育种等提供重要的理论基础和遗传资源。
植物并非单独存在,而是与多样化的微生物共存,在环境、宿主植物与微生物以及微生物与微生物之间的相互作用下共同塑造植物相关的微生物群落。在不同的生态位展现了一个多样性的植物微生物组,主要包括根际微生物组、叶际微生物组以及内生微生物组。受宿主和环境双重影响,不同区系的微生物组在组成和功能上存在差异,是植物与土壤、大气交互作用的媒介。

植物相关微生物组的巨大功能潜力已经得到证实,宿主因素对微生物组的影响也进行了大量的研究。在特定的土壤类型及环境下,植物微生物组差异主要由宿主调控。植物在募集微生物组、筛选有益微生物并且抵御有害菌以及调控微生物之间的互作等方面发挥重要作用。不同植物品种及基因型在对微生物的募集上表现出明显的差异。植物基因型影响了根系代谢物、免疫系统功能及根系分泌物的组成,进而影响了微生物组的活动与结构。在面对生物或者非生物胁迫时,植物会通过遗传因子整合胁迫信号并参与主动重塑植物微生物群,利用“呼救”(cry for help)策略招募有益菌。[1]

图2-不同基因型植物在根际和叶际会召集不同的微生物,微生物之间通过互作形成复杂的网络结构[1]


医学领域应用

在 mGWAS 的研究中,肠道微生物组常常被看作是一个类似于身高体重的复杂的性状。由于微生物组的总体组成和细菌丰度或细菌功能等多个指标均受到宿主基因组的调控,因此可以使用 mbQTLs 来识别影响特定微生物种类或通路的遗传位点。
已有研究通过鉴定核心微生物进行研究,即在多次测序中丰度保持高度一致的细菌物种分类称为可测定的核心微生物。并将这些核心微生物丰度用于后续的 mGWAS分析。

基于宏基因组测序MGWAS不仅能够识别到高分辨率的菌株水平的变化,还能识别患病个体中富集或降低的基于 KEGG、COG 和 EggNOG 等数据库注释的微生物的功能。MGWAS 应用于2型糖尿病、肥胖、结直肠癌以及类风湿性关节炎等人类疾病的研究,随着微生物领域的发展,MGWAS 在研究肠道微生物影响宿主复杂性状上将可以得到更广泛的应用。[2]

图3.调控肠道菌群的宿主源代谢分子[3]



mGWAS-经典案例1


中文标题:宿主遗传对雄性湖羊羔羊瘤胃微生物群驱动体重变异的遗传力和递归影响[4]

发表期刊:Microbiome

影响因子:13.8

发表时间:2023年8月29日

文章链接:https://doi.org/10.1186/s40168-023-01642-7

研究背景:遗传性瘤胃微生物群是反刍动物生长性能的重要调节因子,但关于宿主遗传-瘤胃微生物群相互作用及其与绵羊表型关联的信息尚不清楚。

研究方法: 研究人员收集并分析了1150只绵羊的全基因组重测序基因型、瘤胃微生物群16S rRNA数据以及纵向体重(BW)表型数据。

研究结果:

1. 方差分量模型表明瘤胃微生物群落多样性的遗传力显著。

2. 使用微生物特征作为性状的全基因组关联研究(GWAS)确定了411个位点-分类单元显著关联(P < 10^-8)。

3. 发现180天BW的遗传力为39%,而瘤胃微生物群可能发挥了重要作用,解释了20%的表型变异。

4. 微生物群关联研究和GWAS确定了4个标记属(Bonferroni校正P < 0.05)和5个新的遗传变异(P < 10^-8),它们与BW显著相关。

5. 综合分析确定了标记属在基因型影响表型中的介导作用,并阐明了相同的遗传标记对绵羊体重具有直接和间接的影响。

研究结论:该研究揭示了宿主遗传变异、瘤胃微生物群和绵羊体重性状之间的相互影响。所获得的信息为瘤胃微生物群的多样性特征提供了见解,并可能有助于设计精准的微生物群管理策略,以控制和操纵绵羊瘤胃微生物群,从而提高生产效率。

图4-绵羊遗传学和可遗传瘤胃微生物变异的全基因组关联

mGWAS-经典案例2

中文标题:对肠道微生物组、宿主遗传学和血浆代谢物的分析揭示了日本人群中肠道微生物组与宿主的相互作用[5]

发表期刊:Cell Reports

影响因子:7.5

发表时间:2023年11月6日

文章链接:https://doi.org/10.1016/j.celrep.2023.113324

研究背景:肠道微生物组与宿主之间的相互作用对人类健康至关重要。宿主遗传和血浆代谢物在肠道微生物组-宿主相互作用中发挥着作用。目前大多数关于肠道微生物组与宿主遗传关联的研究集中在欧洲人群,而东亚人群的研究较少。

研究方法:

对日本人群进行肠道宏基因组鸟枪法测序、血浆代谢组分析和单核苷酸多态性(SNP)阵列和全基因组测序,对肠道微生物物种、基因同源物和通路进行全基因组关联分析(GWAS),分析 ABO 血型与肠道微生物组特征之间的关系;分析肠道微生物组特征与血浆代谢物之间的关系。

研究结果:

1. 与 Bacteroides intestinalis 相关的基因位点 (chr7:32016991:C>G) 在东亚人群中的频率较高,而其他人群中的频率较低,这强调了在代表性不足的人群中进行肠道菌群泛基因组关联分析的重要性。

2. ABO 血型与多种微生物特征相关,例如 agaE、agaS 和与 N-乙酰半乳糖胺代谢相关的通路。这种关联可能依赖于肠道中的 N-乙酰半乳糖胺,并可能影响疾病风险。

3. 发现了胆汁酸与多种微生物特征相关,包括参与胆汁酸代谢的微生物基因同源物 bai 和 7β-羟基类固醇脱氢酶。

4. 肠道菌群多样性指数与胆汁酸之间存在关联,例如与脱氧胆酸的正相关和与鹅脱氧胆酸的反相关。这可能表明胆汁酸在选择肠道菌群多样性方面发挥作用。

研究结论:

该研究利用日本数据集进行的基于宏基因组测序的多组学研究确定了EAS特异性或功能可解释的肠道微生物组宿主因子关联,强调了用基于宏基因组鸟枪测序的方法分析目前代表性不足的人群的重要性。

图5-通过曼哈顿图和基因位点关联区域展示了肠道微生物物种与宿主遗传变异之间的关联,并提供了每个基因型下微生物物种丰度的可视化信息



[1]李凯航,王浩臣,程可心,等.全基因组关联分析研究植物与微生物组的互作遗传机制[J].生物技术通报,2023,39(02):24-34.DOI:10.13560/j.cnki.biotech.bull.1985.2022-0557.
[2]王明宇,孙敬春,赵昕,等.宿主遗传背景与肠道微生物互作研究进展[J].微生物学报,2024,64(01):76-97.DOI:10.13343/j.cnki.wsxb.20230404.
[3]Zhang C, Liu H, Sun L, et al. An overview of host-derived molecules that interact with gut microbiota. Imeta. 2023;2(2):e88. Published 2023 Feb 13. doi:10.1002/imt2.88
[4]Wang W, Zhang Y, Zhang X, et al. Heritability and recursive influence of host genetics on the rumen microbiota drive body weight variance in male Hu sheep lambs. Microbiome. 2023;11(1):197. Published 2023 Aug 29. doi:10.1186/s40168-023-01642-7
[5]Tomofuji Y, Kishikawa T, Sonehara K, et al. Analysis of gut microbiome, host genetics, and plasma metabolites reveals gut microbiome-host interactions in the Japanese population. Cell Rep. 2023;42(11):113324. doi:10.1016/j.celrep.2023.113324



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