Mon . 19 Oct 2019

Метагеноміка

Метагеноміка - гэта вывучэнне генетычнага матэрыялу, здабытага непасрэдна з узораў навакольнага асяроддзя. Шырокае поле таксама можа называцца генеміяй навакольнага асяроддзя, экагенамікай або геномікай супольнасці. У той час як традыцыйная мікрабіялогія і паслядоўнасць мікробнага генома і геноміка абапіраюцца на культурныя клональныя культуры, ранняе секвенцыянаванне генаў навакольнага асяроддзя кланавана пэўнымі генамі. Часта ген рРНК 16S вырабляе разнастайнасць натуральнага ўзору. Такая праца паказала, што пераважная большасць мікробнай біяразнастайнасці была прапушчана метадамі культывавання. Нядаўнія даследаванні выкарыстоўваюць альбо "стрэльбу", альбо ПЦР, накіраваную паслядоўнасць, каб атрымаць у асноўным аб'ектыўныя ўзоры усе гены ўсіх членаў выбараных супольнасцей З-за здольнасці раскрываць раней схаванае разнастайнасць мікраскапічнага жыцця, метагеноміка прапануе магутны аб'ектыў для прагляду мікробнага свету, які можа патэнцыйна рэвалюваць разуменне ўсяго жывога свету. Парадкаванне ДНК працягвае падаць, сустракаецца Агенёміка зараз дазваляе даследаваць мікробную экалогію значна большымі маштабамі і падрабязнасцямі, чым раней. Змест - 1 Этымалогія - 2 гісторыя - 3 паслядоўнасці - 31 Метагеномія стрэльбы - 32 Высокая прапускная здольнасць
4 біяінфарматыкі - 41 паслядоўнасць папярэдняй фільтрацыі - 42 зборкі - 43 прагназаванне генаў - 44 - разнастайнасць відаў - 45 - інтэграцыя дадзеных - 46 - параўнальная метагеноміка - 5 - аналіз дадзеных
51 Метабалізм у грамадстве - 52 Метатранскрыптыкі - 53 Вірусы - 6 Ужыванне - 61 Дыягностыка інфекцыйных захворванняў - 62 Характарыстыка мікроба ў кішачніку - 63 Біяпаліва - 64 Ачышчэнне навакольнага асяроддзя - 65 Біятэхналогія
66 Сельская гаспадарка - 67 Экалогія - 7 Глядзіце таксама - 8 Спасылкі - 9 Знешнія спасылкі
Этымалогія - Тэрмін «метагеноміка» ўпершыню быў выкарыстаны Джо Handelsman, Jon Clardy, Robert M Гудман, Шон Ф Брэдзі і іншыя і ўпершыню з'явіліся ў выданні ў 1998 г. Тэрмін метагеном спасылаўся на ідэю, што калекцыя генаў, секвеніраваных з навакольнага асяроддзя, можа быць прааналізавана ў стане аналагічна вывучэнню асобнага геному Нядаўна навукоўцы Кевіна Чэна і Ліёра Пахтэра з Каліфарнійскага ўніверсітэта Берклі вызначылі метагеноміку як "прымяненне сучаснай методыкі геномікі без неабходнасці ізаляцыі і лабараторнага вырошчвання асобных відаў"
Гісторыя
Звычайнае паслядоўнасць пачынаецца з культуры аднолькавых клетак як крыніцы ДНК. Аднак раннія метагенамічныя даследаванні паказалі, што ў многіх асяроддзях існуюць вялікія групы мікраарганізмаў, якія нельга культываваць, і таму іх нельга секвенцыянаваць. Гэтыя раннія даследаванні накіраваны на рыбасомальную 16S. Паслядоўнасці РНК, якія адносна кароткія, часта захоўваюцца ў відах, і звычайна адрозніваюцца паміж відамі. Было знойдзена мноства паслядоўнасцей РРНК 16S, якія не належаць ні да аднаго культурнага выгляду, што сведчыць аб наяўнасці шматлікіх неізаляваных арганізмаў. Гэтыя даследаванні рыбасомальнай РНК Гены, узятыя непасрэдна з навакольнага асяроддзя, паказалі, што метады культывавання выяўляюць менш за 1% бактэрыяльныя і археалагічныя віды ў пробе. Вялікая цікавасць да метагеномікі зыходзіць з гэтых адкрыццяў, якія паказалі, што пераважная большасць мікраарганізмаў раней засталася незаўважанай. Ранняя малекулярная праца ў гэтай галіне была праведзена Норманам Р Пэйсам і яго калегамі, якія выкарыстоўвалі ПЦР для вывучэння разнастайнасці рыбасомальных паслядоўнасцей РНК Уяўленне, атрыманае ў выніку гэтых прарыўных даследаванняў, прымусіла Пэйса выказаць ідэю кланавання ДНК непасрэдна з узораў навакольнага асяроддзя яшчэ ў 1985 г. Гэта прывяло да першага дакладу аб выдзяленні і кланаванні асноўнай ДНК з узору навакольнага асяроддзя, апублікаваны Пэйсам і яго калегамі ў 1991 г., калі Пэйс знаходзіўся на кафедры біялогіі Універсітэта Індыяны. Значныя намаганні пераканаліся, што яны не былі ілжывымі дадаткамі ПЦР, і падтрымлівалі існаванне складанага супольнасці нявывучаных відаў. -пратэінавыя кадавальныя гены, ён падтрымліваў раннія мікробныя марфалагічныя назіранні, якія разглядаюцца Разнастайнасць была куды больш складанай, чым было вядома метадамі культывавання. Неўзабаве пасля гэтага Хілі паведаміў аб метагенамічнай ізаляцыі функцыянальных генаў з "заатэкалібрыяў", пабудаванай з складанай культуры экалагічных арганізмаў, вырашчаных у лабараторыі на высушаных травах у 1995 годзе. Эдвард ДэЛонг працягваў працу ў гэтай галіне і апублікаваў працу, якая ў значнай ступені заклала аснову для экалагічных філагеній, заснаваную на паслядоўнасці падпісання 16S, пачынаючы з стварэння сваёй групы бібліятэк з марскіх узораў. У 2002 годзе Mya Breitbart, Forest Rohwer і яго калегі выкарыстоўвалі Парадкаванне экалагічных стрэльбаў глядзі ніжэй, каб паказаць, што ў 200 літрах марской вады ўтрымліваецца больш за 5000 розных вірусаў. Наступныя даследаванні паказалі, што ў кале чалавека ёсць больш за тысячу вірусных відаў і, магчыма, мільён розных вірусаў на кілаграм марскіх адкладаў, у тым ліку шмат бактэрыяфагаў. вірусы ў гэтых даследаваннях былі новымі відамі У 2004 годзе Джын Тайсан , Джыл Бэнфілд, і яго калегі з Каліфарнійскага універсітэта, Берклі і Інстытута сумеснага геному секвенировали ДНК, здабытую з сістэмы дрэнажавання кіслай шахты. Гэта намаганне прывяло да поўных або амаль поўных геномаў для жменькі бактэрый і археяў, якія раней супраціўляліся. спробы культываваць іх
Схема схемы тыповага метагенома - Пачынаючы з 2003 года, Крэйг Вентэр, лідэр прыватнага паралельнага праекта "Геном Чалавека", кіраваў Глобальнай экспедыцыяй збору проб акіяна GOS, абыходзячы зямны шар і збіраючы метагенамічныя ўзоры на працягу ўсяго шляху Усе гэтыя ўзоры секвенируются пры дапамозе паслядоўнасці стрэльбаў у надзеі, што будуць выяўлены новыя геномы і, адпаведна, новыя арганізмы. У пілотным праекце, праведзеным у Саргасавым моры, знайшлі ДНК амаль 2000 розных відаў, у тым ліку 148 відаў бактэрый ніколі раней не бачыў, каб Вэнтэнт абышоў зямны шар і дасканала вывучыў Заходняе ўзбярэжжа Злучаных Штатаў ды двухгадовая экспедыцыя па вывучэнні Балтыйскага, Міжземнага і Чорнага мораў Аналіз метагенамічных дадзеных, сабраных падчас гэтага падарожжа, выявіў дзве групы арганізмаў: адну складалі таксоны, прыстасаваныя да экалагічных умоў "застолля ці голаду", а другую складаюць адносна у 2005 годзе Стэфан Ш Шустэр з Універсітэта Пенна і яго калегі апублікавалі першыя паслядоўнасці ўзору навакольнага асяроддзя, згенераванага з высокай прапускной здольнасцю, у гэтым выпадку масіравана паралельнае піракваліфікацыя, распрацаванае 454 Навукі аб жыцці Яшчэ адна ранняя праца ў гэтай галіне з'явілася ў 2006 годзе Робертам Эдвардсам, Форэст Роўэр і яго калегамі з Універсітэта Сан-Дыега
Паслядоўнасць даследаванняў
Асноўны артыкул: паслядоўнасць ДНК
Аднаўленне паслядоўнасцей ДНК даўжэй, чым некалькі тысяч базаў пары з узораў навакольнага асяроддзя былі вельмі складаныя, пакуль нядаўнія поспехі ў малекулярна-біялагічных методыках не дазволілі пабудаваць бібліятэкар іе ў бактэрыяльных штучных храмасомах BACs, якія забяспечваюць лепшыя вектары для малекулярнага кланавання. B фільтруюць часціцы, звычайна па памерах; C Лізіс і здабыча ДНК; D кланаванне і будаўніцтва бібліятэкі; E паслядоўнасць клонаў; Зборка паслядоўнасці F у контыгі і лясы - метагеноміка стрэльбаў
Дасягненні ў галіне біяінфарматыкі, удакладненне ампліфікацыі ДНК і распаўсюджванне вылічальнай магутнасці значна спрыялі аналізу паслядоўнасцей ДНК, вынятых з узораў навакольнага асяроддзя, дазваляючы адаптаваць паслядоўнасць стрэльбаў да метагенамічныя ўзоры, вядомыя таксама як цэлыя метагеномы драбавікоў альбо паслядоўнасць WMGS. Падыход, які выкарыстоўваецца для паслядоўнасці мноства культурных мікраарганізмаў і геному чалавека, выпадкова выстрыгае ДНК, паслядоўвае мноства кароткіх паслядоўнасцей і рэканструюе іх у кансэнсусную паслядоўнасць. Для палягчэння гэтага паслядоўнасці выкарыстоўваліся бібліятэкі-клоны. Аднак, у сувязі з дасягненнямі высокіх тэхналогій секвенирования, этап кланавання больш не патрэбны, і вялікія вынікі атрымання дадзеных паслядоўнасці могуць быць атрыманы без гэтага працаёмкага кроку вузкага вузкага метагеномікі, якая забяспечвае інфармацыю пра тое, пра якія арганізмы прадстаўляюць t і якія метабалічныя працэсы магчымыя ў грамадстве, паколькі збор ДНК з навакольнага асяроддзя ў значнай ступені некантралюецца, у атрыманых дадзеных паслядоўнасці найбольш высока прадстаўлены найбольш распаўсюджаныя арганізмы ў узоры навакольнага асяроддзя. Для дасягнення высокага ахопу, неабходнага для поўнага развязання геномаў Неабходныя прадстаўнікі супольнасці, неабходныя буйныя ўзоры, часта забараняльныя. З іншага боку, выпадковы характар паслядоўнасці стрэльбаў гарантуе, што многія з гэтых арганізмаў, якія ў адваротным выпадку застануцца незаўважанымі з выкарыстаннем традыцыйных метадаў культывавання, будуць прадстаўлены па меншай меры. некаторыя невялікія сегменты паслядоўнасці - паслядоўнасць з высокай прапускной здольнасцю - Першыя метагенамічныя даследаванні, праведзеныя з выкарыстаннем паслядоўнасці з высокай прапускной здольнасцю, масава выкарыстоўваюцца паралельна 454 пиросеквенции. Тры іншыя тэхналогіі, якія звычайна ўжываюцца для адбору пробаў навакольнага асяроддзя, - гэта Іённая торэнтная персанальная геномная машына, Illumina MiSeq або HiSeq і Прыкладныя біясістэмы SOLiD. Гэтыя метады секвенирования Генеруюць ДНК больш кароткія фрагменты, чым паслядоўнасць Сангера; Ion Torrent PGM System і 454 пиросеквенции звычайна вырабляе ~ 400 bp счытванняў, Illumina MiSeq вырабляе 400-700bp счытванняў у залежнасці ад таго, ці выкарыстоўваюцца параметры канчатковага канца, а SOLiD вырабляе 25-75 bp, прачытаны Гістарычна, гэтыя даўжыні чытання былі значна карацей, чым тыповыя Сангер паслядоўнасць чытання даўжынёй ~ 750 bp, аднак тэхналогія Illumina хутка набліжаецца да гэтага арыенціру. Аднак гэта абмежаванне кампенсуецца значна большай колькасцю прачытаных паслядоўнасцей. У 2009 годзе метагеномы, атрыманыя піросекцыяй, генеруюць 200–500 мегабаз, а платформы Illumina ствараюць вакол 20–50 гігабаз, але гэтыя вынікі павялічыліся на парадкі ў апошнія гады. Дадатковым перавагай высокай прапускной здольнасці з'яўляецца тое, што гэтая методыка не патрабуе кланавання ДНК перад секвенированием, выдаляючы адно з асноўных зрушэнняў і вузкіх месцаў у адборы навакольнага асяроддзя
Біяінфарматыка - Дадзеныя, атрыманыя метадамі эксперыментаў па метагеноміцы, велізарныя і па сваёй сутнасці шумныя, кантактныя Інінг фрагментаваных дадзеных, якія прадстаўляюць 10 000 відаў. Паслядоўнасць метагенома рубца каровы стварыла 279 гігабаз, або 279 мільярдаў базавых пар нуклеатыдных дадзеных паслядоўнасці, а ў каталогу генаў мікрабіёма кішачніка чалавека выяўлена 33 мільёны генаў, сабраных з 5677 гігабаз збору дадзеных паслядоўнасці, куратарства і здабыванне карыснай біялагічнай інфармацыі з набораў дадзеных такога памеру ўяўляюць сур'ёзныя вылічальныя задачы для даследчыкаў
Папярэдняя фільтрацыя паслядоўнасці
Першы этап метагенамічнага аналізу дадзеных патрабуе выканання пэўных этапаў папярэдняй фільтрацыі, уключаючы выдаленне залішняга. , няякасныя паслядоўнасці і паслядоўнасці верагоднага эукарыётычнага паходжання, асабліва ў метагеномах чалавечага паходжання. Да метадаў выдалення забруджвальных эукарыятычных паслядоўнасцяў геномнай ДНК можна аднесці Eu-Detect і DeConseq. Асамблея
Асноўны артыкул: Паслядоўнасць зборкі
Дадзеныя паслядоўнасці ДНК ад геномных і метагенамічных праектаў па сутнасці аднолькавыя, але геномныя паслядоўнасці Дадзеныя nce прапаноўваюць больш шырокі ахоп, у той час як метагенамічныя дадзеныя звычайна не лішнія. Акрамя таго, пашыранае выкарыстанне тэхналогій паслядоўнасці другога пакалення з кароткай даўжынёй чытання азначае, што большая частка будучых метагенамічных дадзеных будзе схільная да памылак. Узятыя ў спалучэнні, гэтыя фактары робяць зборку метагенамічная паслядоўнасць счытваецца на геномы складаных і ненадзейных Misassemblies выклікана наяўнасцю паўтаральных паслядоўнасцей ДНК, якія робяць зборку асабліва складанай з-за розніцы ў адноснай колькасці відаў, прысутных у пробе Misassemblies, таксама можа спалучаць камбінацыю паслядоўнасцей з больш чым адной віды ў химерные контигты - Ёсць некалькі праграм зборкі, большасць з якіх можа выкарыстоўваць інфармацыю з тэгаў парнай канца для павышэння дакладнасці зборкі. Некаторыя праграмы, такія як Phrap або Celera Assembler, былі распрацаваны для збору адзінкавых геномы, але тым не менш прыносяць добрыя вынікі пры зборцы метагенамічных набораў дадзеных Астатняе такія праграмы, як аксаміт-аксаміт, былі аптымізаваны для больш кароткіх чытанняў, атрыманых паслядоўнасцю другога пакалення пры дапамозе графікаў дэ Бруйна. Выкарыстанне эталонных геномаў дазваляе даследчыкам удасканаліць зборку самых распаўсюджаных мікробных відаў, але гэты падыход абмежаваны па невялікім падмностве мікробнай філы, для якой паслядоўныя геномы даступныя Пасля стварэння зборкі, дадатковай задачай з'яўляецца "метагенамічная дэканвалюцыя", альбо вызначэнне таго, якія паслядоўнасці паходзяць з якога віду ў выбарцы
Прагноз генаў

Прагназаванне генаў
Метагенамічны аналіз трубаправодаў выкарыстоўвае два падыходы ў анатацыі кодавых абласцей у сабраных контыгах Першы падыход заключаецца ў ідэнтыфікацыі генаў, заснаваных на гамалогіі, з генамі, якія ўжо адкрыта даступныя ў паслядоўных базах дадзеных, як правіла, па BLAST-пошуках. Гэты тып падыходу рэалізуецца ў праграме MEGAN4 Другі, ab initio, выкарыстоўвае ўласцівыя функцыі паслядоўнасці для прагназавання рэдагавання кода на аснове набораў для падрыхтоўкі генаў ад звязаных з арганізмамі. Такі падыход ужываюць такія праграмы, як GeneMark і GLIMMER. Асноўная перавага прагназавання in initio заключаецца ў тым, што ён дазваляе выяўляць вобласці кадавання, у якіх адсутнічаюць гамолагі ў базах дадзеных паслядоўнасці; аднак гэта найбольш дакладна, калі ёсць вялікія рэгіёны суседняй геномнай ДНК, даступнай для параўнання - разнавіднасць відаў - рэпрэзентацыя дрэва жыцця ў 2016 годзе
Асноўны артыкул: разнастайнасць відаў
анотацыі генаў забяспечваюць " што ", у той час як вымярэнні разнастайнасці відаў забяспечваюць" хто "Для таго, каб злучыць склад і функцыю супольнасці ў метагеномах, паслядоўнасці павінны быць папоўнены. Бінінг - гэта працэс асацыяцыі той ці іншай паслядоўнасці з арганізмам. выкарыстоўваюцца ў мэтах хуткага пошуку філагенетычных маркераў або падобных паслядоўнасцей у існуючых агульнадаступных базах дадзеных. Гэты падыход рэалізаваны ў MEGAN. Іншы інструмент, PhymmBL, выкарыстоўвае інтэрпаляваныя маркаўскія мадэлі для прызначэння счытванняў MetaPhlAn і AMPHORA - гэта метады, заснаваныя на унікальных маркерах, характэрных для клада, для ацэнкі адноснасці арганізма багацце з паляпшэннем вылічальных характарыстык Апошнія метады, такія як SLIMM, выкарыстоўваюць прачытаны ландшафт пакрыцця індывідуальнага эталоннага гена mes, каб звесці да мінімуму ілжыва-станоўчыя хіты і атрымаць надзейнае адноснае багацце. У кампазіцыі, заснаванай на двайнянне, метады выкарыстоўваюць унутраныя характарыстыкі паслядоўнасці, такія як частоты алігануклеатыдаў або зрушэнне выкарыстання кодона Пасля таго, як паслядоўнасці злучаны, можна правесці параўнальны аналіз разнастайнасці і багацця
Інтэграцыя дадзеных
Масіўная колькасць дадзеных, якія растуць у геаметрычнай прагрэсіі, з'яўляецца страшнай праблемай, якая ўскладняецца складанасцю метададзеных, звязаных з метагенамічнымі праектамі. Метададзеныя ўключаюць падрабязную інфармацыю аб трохмерных, уключаючы глыбіню, вышыню, геаграфію і экалогію Асаблівасці выбаркі, фізічныя дадзеныя аб выбарачным участку і метадалогія адбору проб. Гэтая інфармацыя неабходная як для забеспячэння копіі, так і для магчымасці аналізу ўніз па плыні. З-за сваёй значнасці метададзеных і сумеснага прагляду і падрыхтоўкі дадзеных патрабуюцца стандартызаваныя фарматы дадзеных, размешчаныя ў спецыялізаваных. базы дадзеных, такія як Genomes OnLine Database GOLD
Было распрацавана некалькі інструментаў для інтэграцыі метададзеных і паслядоўнасці дадзеных, якія дазваляюць праводзіць параўнальны аналіз розных набораў дадзеных з выкарыстаннем шэрагу экалагічных паказчыкаў. У 2007 годзе Фолкер Мэер і Роберт Эдвардс і каманда Нацыянальнай лабараторыі Аргона і Чыкагскага універсітэта выпусцілі Метагенэмічная хуткая анатацыя з выкарыстаннем сервера падсістэмы MG-RAST - рэсурс супольнасці для аналізу набораў метагенома. З чэрвеня 2012 г. было прааналізавана 148 тэрабазыў 14x1012 баз ДНК, пры гэтым больш за 10000 публічных набораў дадзеных свабодна даступныя для параўнання ў MG-RAST У цяперашні час 8000 карыстальнікаў падалі ў MG-RAST 50 000 метагеномаў. Інтэграваная мікробная генома / Метагеномы IMG / M таксама забяспечвае збор інструментаў для функцыянальнага аналізу мікробных супольнасцей на аснове іх метагеномнай паслядоўнасці, заснаванай на эталонных геномах эталонаў, якія ўваходзяць у склад Убудаваная мікробная геномная сістэма IMG і Геномная энцыклапедыя бактэрый і археяў Праект GEBA - Адным з першых аўтаномных інструментаў для аналізу высокапрапускных метагеномных стрэльбаў быў генем MEGAN MEta ANalyzer У 2005 г. была выкарыстана першая версія праграмы для аналізу метагенамічнага кантэксту паслядоўнасцей ДНК, атрыманых ад косці маманта. Для параўнання BLAST з эталоннай базай дадзеных, гэты інструмент выконвае як таксанамічнае, так і функцыянальнае падстроек, размяшчаючы счытванні на вузлах таксанаміі NCBI, выкарыстоўваючы просты найменшы алгарытм LCA продкаў альбо на вузлы класіфікацыі SEED або KEGG, адпаведна
З з'яўленнем хуткіх і недарагіх інструментаў паслядоўнасці, рост баз дадзеных паслядоўнасцей ДНК зараз экспанентны, напрыклад, у базах дадзеных GenBank NCBI Патрэбны больш хуткія і эфектыўныя інструменты, каб ісці ў нагу з высокай прапускной здольнасцю, таму што падыходы на аснове BLAST, такія як MG-RAST або MEGAN бегаюць павольна, каб анатаваць вялікія ўзоры, напрыклад, некалькі гадзін для апрацоўкі дадзеных малых / сярэдніх памераў / узору Такім чынам, ультра-хуткія класіфікатары маюць нядаўна з'явіліся, дзякуючы больш даступным магутным серверам. Гэтыя інструменты могуць выконваць таксанамічную анатацыю з надзвычай высокай хуткасцю, напрыклад, CLARK па словах аўтараў CLARK, яна можа дакладна класіфікаваць "32 мільёны метагенамічных кароткіх чытанняў у хвіліну" з такой хуткасцю, вельмі вялікая набор дадзеных / узор мільярда кароткіх чытанняў можа быць апрацаваны прыблізна за 30 хвілін
З павелічэннем даступнасці ўзораў, якія змяшчаюць старажытную ДНК, і з-за нявызначанасці, звязанай з характарам гэтых узораў старажытнае пашкоджанне ДНК, FALCON, хуткі інструмент, здольны Прадукцыя кансерватыўнага падабенства была даступная Па словах аўтараў FALCON, ён можа выкарыстоўваць паслабленыя парогі і рэдагаваць адлегласці, не ўплываючы на памяць і хуткасць працы. Параўнальная метагеноміка
Параўнальны аналіз метагеномаў можа даць дадатковую інфармацыю аб функцыянаванні складаных мікробных суполкі і іх роля ў здароўе гаспадара Пара або некалькі супастаўленняў паміж метагеномамі могуць быць зроблены на ўзроўні складу паслядоўнасці, супастаўляючы змест GC або памер генома, таксанамічнае разнастайнасць або функцыянальнае дапаўненне. Параўнанне структуры папуляцыі і філагенетычнай разнастайнасці можа быць зроблена на аснове 16S і іншых генаў філагенетычнага маркера, альбо ў выпадку нізкага ўзроўню- супольнасці разнастайнасці - шляхам рэканструкцыі геному метагенамічнага набору дадзеных Функцыянальныя параўнанні паміж метагеномамі могуць быць зроблены шляхам супастаўлення паслядоўнасцей з эталоннымі базамі дадзеных, такімі як COG або KEGG, і падвядзеннем табліцы багацця па катэгорыях і ацэнцы любых адрозненняў для статыстычнай значнасці. Гэты генна-арыентаваны падыход падкрэслівае функцыянальнасць дапаўненне супольнасці ў цэлым, а не таксанамічных груп, і паказвае, што функцыянальныя дапаўненні аналагічныя пры аналагічных умовах навакольнага асяроддзя. Такім чынам, метададзеныя ў экалагічным кантэксце метагенамічнага ўзору асабліва важныя пры параўнальных аналізах, паколькі гэта забяспечвае даследчыкам магчымасць вывучыць эфект h abitat на структуры і функцыі супольнасці
Акрамя таго, у шэрагу даследаванняў таксама былі выкарыстаны мадэлі выкарыстання алігануклеатыдаў, каб выявіць адрозненні розных мікробных супольнасцей. Прыклады такіх метадалогій ўключаюць дынуклеатыдавы падыход адноснага багацця Вільнера і інш і HabiSign падыход Ghosh et al. апошняе даследаванне таксама паказала, што адрозненні ў мадэлях выкарыстання тэтрануклеатыдаў могуць быць выкарыстаны для ідэнтыфікацыі генаў або метагенамічных счытванняў, якія паходзяць з пэўных месцаў пражывання. Акрамя таго, некаторыя метады, як TriageTools або параўнанні, выяўляюць падобныя счытванні паміж двума наборамі чытання. Мера падабенства, якое яны прымяняюць да чытання, заснавана на колькасці аднолькавыя словы даўжынёй k, якія падзяляюцца парамі чытанняў. Ключавая мэта ў параўнальнай метагеноміцы заключаецца ў выяўленні мікробных груп, якія адказваюць за наданне пэўных характарыстык дадзенаму асяроддзю. Аднак з-за праблем у тэхналогіях паслядоўнасці артэфакты трэба ўлічваць. як у metagenomeSeq Іншыя Kuntal et al. распрацавала кампанія Kuntal et al., якая рэалізуе алгарытм размяшчэння графікаў на аснове карэляцыі, які не толькі спрыяе хуткай візуалізацыі адрозненняў у рэзідэнцыйных мікробных групах. прааналізаваныя мікробныя супольнасці з пункту гледжання іх таксанамічнага складу, а таксама дае ўяўленне аб уласцівых міжмікробных узаемадзеяннях, якія адбываюцца ў ім, у прыватнасці, гэты алгарытм размяшчэння таксама дазваляе групуць метагеномы на аснове верагодных узаемадзеянняў мікробнага ўзаемадзеяння, а не проста параўноўваць значэнні багацця Акрамя таго, інструмент рэалізуе некалькі інтэрактыўных функцый, заснаваных на графічным інтэрфейсе, якія дазваляюць карыстальнікам праводзіць стандартныя параўнальныя аналізы па мікрабіямах - аналіз дадзеных - метабалізм у грамадстве - У многіх бактэрыяльных супольнасцях, прыродных і інжынерных, такіх як біярэактары , ёсць істотнае мурашні падзел працы ў метабалізме Сінтрофія, падчас якой адходы адных арганізмаў з'яўляюцца метабалітамі для іншых. У адной такой сістэме, метанагенны біярэактар, функцыянальная стабільнасць патрабуе наяўнасці некалькіх сінтрофічных відаў Syntrophobacterales і Synergistia, якія працуюць разам, каб ператварыць сыравінныя рэсурсы ў цалкам метаболізаваны адход метану Выкарыстоўваючы параўнальныя даследаванні генаў і эксперыменты экспрэсіі з мікрамаштабамі або пратэёмікамі, навукоўцы могуць сабраць метабалічную сетку, якая выходзіць за межы відаў. Такія даследаванні патрабуюць падрабязнага веды пра тое, якія версіі кадзіроўкі бялкоў, якія віды і нават па якіх штамах віды Такім чынам, геномная інфармацыя супольнасці - яшчэ адзін фундаментальны інструмент з метабаломікай і пратэёмікай у пошуках вызначэння таго, як метабаліты перадаюцца і трансфармуюцца супольнасцю - Metatranscriptomics
Дадатковая інфармацыя: Тэхналогіі транскрыпта і транскрыптамікі
Метагеноміка дазваляе даследчыкі звяртаюцца да функцыянальнага і метабалічнага разнастайнасці мікробных супольнасцей, але яны не могуць паказаць, які з гэтых працэсаў актыўны. Здабыча і аналіз метагенамічнай мРНК, метатранскрыпт забяспечвае інфармацыю аб рэгуляванні і экспрэсіі профіляў складаных супольнасцей. З-за тэхнічных цяжкасцей кароткая палова Насельніцтва мРНК, напрыклад, у калекцыі РНК навакольнага асяроддзя на сённяшні дзень было праведзена адносна мала метатранскрыптычных даследаванняў мікробных супольнасцей. У той час як першапачаткова абмяжоўвалася тэхналогіямі мікрачыпаў, даследаванні метатранскрыптамаў выкарыстоўвалі тэхналогіі транскрыптыкі для вымярэння экспрэсіі і колькаснай ацэнкі генома. мікробнай супольнасці, упершыню выкарыстанай у аналізе акіслення аміяку ў глебах

Вірусы
Асноўны артыкул: Вірусная метагеноміка
Метагенамічная паслядоўнасць асабліва карысная пры даследаванні вірусных супольнасцей. Паколькі вірусам не хапае агульнага універсальнага філагенетычнага маркера, як 16S РНК для бактэрый і архей, а d 18S РНК для эукарыі, адзіны спосаб атрымаць доступ да генетычнага разнастайнасці віруснага супольнасці з узору навакольнага асяроддзя - праз метагеноміку. Вірусныя метагеномы, таксама званыя вірусамі, павінны, такім чынам, прадастаўляць больш і больш інфармацыі пра вірусную разнастайнасць і эвалюцыю. Напрыклад, метагенамічны трубаправод пад назвай Гігант Шукальнік вірусаў паказаў першыя доказы існавання гіганцкіх вірусаў у салянай пустыні і ў сухіх далінах Антарктыкі
Дадаткі
Metagenomics мае патэнцыял для прасоўвання ведаў у самых розных галінах. Ён таксама можа прымяняцца для вырашэння практычных задач у медыцына, машынабудаванне, сельская гаспадарка, устойлівасць і экалогія
Дыягностыка інфекцыйных захворванняў
Дыферэнцыяцыя інфекцыйных і неінфекцыйных захворванняў і выяўленне асноўнай этыялогіі інфекцыі могуць быць даволі складанымі. Напрыклад, больш за палову выпадкаў энцэфаліту застаецца не дыягнаставана, нягледзячы на шырокія выпрабаванні з выкарыстаннем сучасных клінічных лабараторных метадаў метагенамічнага паслядоўнасці дэманструе абяцанне як адчувальны і хуткі метад дыягностыкі інфекцыі, параўноўваючы генетычны матэрыял, знойдзены ў пробе пацыента, з базай дадзеных пра тысячы бактэрый, вірусаў і іншых узбуджальнікаў - Характарыстыка мікроб-кішачніка
Мікробныя супольнасці гуляюць ключавую ролю ў захаванні. Здароўе чалавека, але іх склад і механізм, дзякуючы якому яны робяць, застаецца загадкавым Метагенамічнае паслядоўнасць выкарыстоўваецца для характарыстыкі мікробных супольнасцей з 15-18 участкаў цела прынамсі 250 асобаў. Гэта частка ініцыятывы па чалавечай мікрабіяме з асноўнымі мэтамі вызначэння. калі ёсць асноўны мікрабіём чалавека, каб зразумець змены ў мікрабіёме чалавека, якія могуць быць звязаны са здароўем чалавека, і распрацаваць новыя тэхналагічныя і біяінфарматычныя інструменты для падтрымкі гэтых мэтаў. Чарговае медыцынскае даследаванне ў рамках метагеномікі MetaHit Праект Human Intestinal Tract, які складаецца з 124 чалавек з Даніі і Іспаніі, які складаецца са здаровага, залішняй вагі і раздражняльнай кішкі l пацыенты з хваробай У ходзе даследавання была зроблена спроба класіфікаваць глыбіню і філагенетычную разнастайнасць бактэрый страўнікава-кішачнага гасцінца, выкарыстоўваючы дадзеныя паслядоўнасці Illumina GA і SOAPdenovo, інструмент, заснаваны на графіцы дэ Бруйна, спецыяльна распрацаваны для зборкі кароткіх паказанняў, і яны змаглі генераваць 658 мільёнаў кантактаў больш за 500 bp на агульную даўжыню контыгнаў 103 Gb і даўжыню N50 22 кб.
Даследаванне паказала, што два бактэрыяльныя аддзелы, Bacteroidetes і Firmicutes, складаюць больш за 90% вядомых філагенетычных катэгорый, якія дамінуюць у дыстальных кішачных бактэрыях, выкарыстоўваючы адносную выяўленую частату генаў. унутры кішачніка гэтыя даследчыкі вызначылі 1 244 метагенамічных кластараў, якія маюць вырашальнае значэнне для здароўя кішачнага гасцінца. У гэтых кластарах ёсць два тыпы функцый: вядзенне гаспадаркі і тыя, якія характэрныя для кішачніка. Кластэры генаў вядзення гаспадаркі патрэбныя ва ўсіх бактэрыях і часта асноўныя гульцы асноўных метабалічных шляхоў, уключаючы цэнтральны метабалізм вугляроду і я сінтэз інакіслот. Спецыфічныя функцыі кішачніка ўключаюць адгезію да бялку-гаспадара і нарыхтоўку цукроў з гліколіпідаў круглосерый У пацыентаў з сіндромам раздражнёнага кішачніка было выяўлена на 25% менш генаў і меншае разнастайнасць бактэрый, чым у асоб, якія не пакутуюць сіндромам раздражнёнага кішачніка, што сведчыць пра змены ў З гэтым станам можа быць звязана разнастайнасць біёма кішачніка ў пацыентаў. Хоць гэтыя даследаванні падкрэсліваюць некаторыя патэнцыйна каштоўныя медыцынскія дадаткі, толькі 31-488% паказанняў могуць быць узгоднены з 194 грамадскімі бактэрыяльнымі генамі кішачніка чалавека і 76-212% з бактэрыяльнымі геномамі. даступны ў GenBank, што паказвае на тое, што для захопу новых бактэрыяльных геномаў неабходна яшчэ шмат даследаванняў - Біяпаліва - Асноўны артыкул: Біяпаліва - Біярэактары дазваляюць назіраць за мікробнымі супольнасцямі, калі яны ператвараюць біямасу ў цэлюлозны этанол і біяпаліва - гэта паліва, атрыманае ў выніку пераўтварэння біямасы, як пры пераўтварэнні цэлюлозы, якая змяшчаецца ў кукурузных сцеблах, травяністых травах і іншая біямаса ў цэлюлозны этанол Гэты працэс залежыць ад мікробнай кансорцыяцыі, якая пераўтварае цэлюлозу ў цукар з наступным закісаннем цукроў у этанол. Мікробы таксама ствараюць розныя крыніцы біяэнергіі, уключаючы метан і вадарод. Эфектыўная дэканструкцыя прамысловага маштабу Біямаса патрабуе новых ферментаў з больш высокай прадукцыйнасцю і меншымі затратамі. Метагенамічныя падыходы да аналізу складаных мікробных супольнасцей дазваляюць мэтанакіраванае абследаванне ферментаў з прамысловым ужываннем у вытворчасці біяпаліва, такіх як гідралазы глікозіды. Акрамя таго, веданне таго, як функцыянуюць гэтыя мікробныя супольнасці для кантролю іх, а таксама метагеноміка - асноўны інструмент іх разумення. Метагенамічныя падыходы дазваляюць правесці параўнальны аналіз паміж сыходнымі мікробнымі сістэмамі, такімі, як ферментатары біягазу, альбо траваеднымі насякомымі, такімі як грыбны сад мурашак-лесарубаў. Актыўнасць навакольнага асяроддзя - Галоўны артыкул: Біялагічнае лячэнне
Метаг эноміка можа палепшыць стратэгіі маніторынгу ўздзеяння забруджвальных рэчываў на экасістэмы і ачысткі забруджаных асяроддзяў. Пашырэнне разумення таго, як мікробныя супольнасці спраўляюцца з забруджвальнымі рэчывамі, паляпшае ацэнку патэнцыялу забруджаных участкаў, каб аднавіцца пасля забруджвання, і павялічвае шанцы біяаўгментацыі або выпрабаванняў біястымуляцыі дасягнуць поспеху.
Біятэхналогія
Мікробныя супольнасці вырабляюць велізарны шэраг біялагічна актыўных хімічных рэчываў, якія выкарыстоўваюцца ў канкурэнцыі і зносінах Шмат якія наркотыкі, якія выкарыстоўваюцца сёння, былі першапачаткова выяўлены ў мікробах; нядаўні прагрэс у здабычы багатых генетычных рэсурсаў некультурных мікробаў прывёў да адкрыцця новых генаў, ферментаў і прыродных прадуктаў. Прымяненне метагенамікі дазволіла распрацаваць сыравінныя і дробныя хімічныя рэчывы, аграхімікаты і фармацэўтыку, дзе карысць ферментаў- каталізаваны хіральны сінтэз становіцца ўсё больш прызнаным
У біякантролі метагенамічных дадзеных выкарыстоўваюцца два тыпы аналізу: функцыянаванне, праведзенае ў выніку выяўлення выяўленай прыкметы, і паслядоўнае скрыніраванне для цікавых паслядоўнасцей ДНК. Функцыянаваны аналіз накіраваны на вызначэнне клонаў, якія экспрэсуюць жаданы прыкмета альбо карысная дзейнасць з наступнай біяхімічнай характарыстыкай і аналізам паслядоўнасці. Гэты падыход абмяжоўваецца наяўнасцю падыходнага экрана і патрабаваннем, каб жаданая рыса была выражана ў клетках гаспадара. Акрамя таго, нізкая хуткасць выяўлення менш за адну на 1000 клонаў экраніраваны і яго працаёмкі характар яшчэ больш абмяжоўвае гэты падыход. У адрозненне ад паслядоўна-прывада en Аналіз выкарыстоўвае захаваныя паслядоўнасці ДНК для распрацоўкі ПЛР-праймераў для экранавання клонаў для цікавай паслядоўнасці. У параўнанні з падыходамі, заснаванымі на кланаванні, выкарыстанне падыходу, прызначанага толькі для паслядоўнасці, яшчэ больш памяншае колькасць неабходнай працы на стэндах. Прымяненне масавага паралельнага паслядоўнасці таксама значна павялічвае amount of sequence data generated, which require high-throughput bioinformatic analysis pipelines The sequence-driven approach to screening is limited by the breadth and accuracy of gene functions present in public sequence databases In practice, experiments make use of a combination of both functional and sequence -based approaches based upon the function of interest, the complexity of the sample to be screened, and other factors An example of success using metagenomics as a biotechnology for drug discovery is illustrated with the malacidin antibiotics
Agriculture
The soils in which plants grow are inhabited by microbial communities, with one gram of soil containing around 109 -1010 microbial cells which comprise about one gigabase of sequence information The microbial communities which inhabit soils are some of the most complex known to science, and remain poorly understood despite their economic importance Microbial consortia perform a wide variety of ecosystem services necessary for plant growth, including fixing atmospheric nitrogen, nutrient cycling, disease suppression, and sequester iron and other metals Functional metagenomics strategies are being used to explore the interactions between plants and microbes through cultivation-independent study of these microbial communities By allowing insights into the role of previously uncultivated or rare community members in nutrient cycling and the promotion of plant growth, metagenomic approaches can contribute to improved disease detection in crops and livestock and the adaptation of enhanced farming practices which improve crop health by harnessing the relationship between microbes and plants
Ecology
Metagenomics can provide valuable insights into the functional ecology of environmental communities Metagenomic analysis of the bacterial consortia found in the defecations of Australian sea lions suggests that nutrient-rich sea lion faeces may be an important nutrient source for coastal ecosystems This is because the bacteria that are expelled simultaneously with the defecations are adept at breaking down the nutrients in the faeces into a bioavailable form that can be taken up into the food chain
DNA sequencing can also be used more broadly to identify species present in a body of water, debris filtered from the air, or sample of dirt This can establish the range of invasive species and endangered species, and track seasonal populations
See also
Binning
Epidemiology and sewage
Metaproteomics
Microbial ecology
Pathogenomics
References
^ a b Hugenholz, P; Goebel BM; Pace NR 1 September 1998 "Impact of Culture-Independent Studies on the Emerging Phylogenetic View of Bacterial Diversity" J Bacteriol 180 18: 4765–74 PMC 107498  PMID 9733676 
^ Eisen, JA 2007 "Environmental Shotgun Sequencing: Its Potential and Challenges for Studying the Hidden World of Microbes" PLoS Biology 5 3: e82 doi:101371/journalpbio0050082 PMC 1821061  PMID 17355177 
^ Marco, D, ed 2011 Metagenomics: Current Innovations and Future Trends Caister Academic Press ISBN 978-1-904455-87-5 
^ Handelsman, J; Rondon, M R; Brady, S F; Clardy, J; Goodman, R M 1998 "Molecular biological access to the chemistry of unknown soil microbes: A new frontier for natural products" Chemistry & Biology 5 10: R245–R249 doi:101016/S1074-55219890108-9 PMID 9818143 
^ Chen, K; Pachter, L 2005 "Bioinformatics for Whole-Genome Shotgun Sequencing of Microbial Communities" PLoS Computational Biology 1 2: e24 doi:101371/journalpcbi0010024 PMC 1185649  PMID 16110337 
^ Lane, DJ; Pace B; Olsen GJ; Stahl DA; Sogin ML; Pace NR 1985 "Rapid determination of 16S ribosomal RNA sequences for phylogenetic analyses" Proceedings of the National Academy of Sciences 82 20: 6955–9 Bibcode:1985PNAS826955L doi:101073/pnas82206955 PMC 391288  PMID 2413450 
^ Pace, NR; DA Stahl; DJ Lane; GJ Olsen 1985 "Analyzing natural microbial populations by rRNA sequences" ASM News 51: 4–12 Archived from the original on 4 April 2012 
^ Pace, NR; Delong, EF; Pace, NR 1991 "Analysis of a marine picoplankton community by 16S rRNA gene cloning and sequencing" Journal of Bacteriology 173 14: 4371–4378 doi:101128/jb173144371-43781991 PMC 208098  PMID 2066334 
^ Healy, FG; RM Ray; HC Aldrich; AC Wilkie; LO Ingram; KT Shanmugam 1995 "Direct isolation of functional genes encoding cellulases from the microbial consortia in a thermophilic, anaerobic digester maintained on lignocellulose" Appl Microbiol Biotechnol 43 4: 667–74 doi:101007/BF00164771 PMID 7546604 
^ Stein, JL; TL Marsh; KY Wu; H Shizuya; EF DeLong 1996 "Characterization of uncultivated prokaryotes: isolation and analysis of a 40-kilobase-pair genome fragment from a planktonic marine archaeon" Journal of Bacteriology 178 3: 591–599 PMC 177699  PMID 8550487 
^ Breitbart, M; Salamon P; Andresen B; Mahaffy JM; Segall AM; Mead D; Azam F; Rohwer F 2002 "Genomic analysis of uncultured marine viral communities" Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 99 22: 14250–14255 Bibcode:2002PNAS9914250B doi:101073/pnas202488399 PMC 137870  PMID 12384570 
^ a b Tyson, GW; Chapman J; Hugenholtz P; Allen EE; Ram RJ; Richardson PM; Solovyev VV; Rubin EM; Rokhsar DS; Banfield JF 2004 "Insights into community structure and metabolism by reconstruction of microbial genomes from the environment" Nature 428 6978: 37–43 Bibcode:2004Natur42837T doi:101038/nature02340 PMID 14961025 subscription required
^ Hugenholz, P 2002 "Exploring prokaryotic diversity in the genomic era" Genome Biology 3 2: 1–8 doi:101186/gb-2002-3-2-reviews0003 PMC 139013  PMID 11864374 
^ Thomas, T; Gilbert, J; Meyer, F 2012 "Metagenomics - a guide from sampling to data analysis" Microbial Informatics and Experimentation 2 1: 3 doi:101186/2042-5783-2-3 PMC 3351745  PMID 22587947 
^ Venter, JC; Remington K; Heidelberg JF; Halpern AL; Rusch D; Eisen JA; Wu D; Paulsen I; Nelson KE; Nelson W; Fouts DE; Levy S; Knap AH; Lomas MW; Nealson K; White O; Peterson J; Hoffman J; Parsons R; Baden-Tillson H; Pfannkoch C; Rogers Y; Smith HO 2004 "Environmental Genome Shotgun Sequencing of the Sargasso Sea" Science 304 5667: 66–74 Bibcode:2004Sci30466V doi:101126/science1093857 PMID 15001713 
^ Yooseph, Shibu; Kenneth H Nealson; Douglas B Rusch; John P McCrow; Christopher L Dupont; Maria Kim; Justin Johnson; Robert Montgomery; Steve Ferriera; Karen Beeson; Shannon J Williamson; Andrey Tovchigrechko; Andrew E Allen; Lisa A Zeigler; Granger Sutton; Eric Eisenstadt; Yu-Hui Rogers; Robert Friedman; Marvin Frazier; J Craig Venter 4 November 2010 "Genomic and functional adaptation in surface ocean planktonic prokaryotes" Nature 468 7320: 60–66 Bibcode:2010Natur46860Y doi:101038/nature09530 ISSN 0028-0836 PMID 21048761 subscription required
^ a b c Poinar, HN; Schwarz, C; Qi, J; Shapiro, B; Macphee, RD; Buigues, B; Tikhonov, A; Huson, D; Tomsho, LP; Auch, A; Rampp, M; Miller, W; Schuster, SC 2006 "Metagenomics to Paleogenomics: Large-Scale Sequencing of Mammoth DNA" Science 311 5759: 392–394 Bibcode:2006Sci311392P doi:101126/science1123360 PMID 16368896 
^ Edwards, RA; Rodriguez-Brito B; Wegley L; Haynes M; Breitbart M; Peterson DM; Saar MO; Alexander S; Alexander EC; Rohwer F 2006 "Using pyrosequencing to shed light on deep mine microbial ecology" BMC Genomics 7: 57 doi:101186/1471-2164-7-57 PMC 1483832  PMID 16549033 
^ Beja, O; Suzuki, MT; Koonin, EV; Aravind, L; Hadd, A; Nguyen, LP; Villacorta, R; Amjadi, M; Garrigues, C 2000 "Construction and analysis of bacterial artificial chromosome libraries from a marine microbial assemblage" Environmental Microbiology 2 5: 516–29 doi:101046/j1462-2920200000133x PMID 11233160 
^ a b Nicola, Segata; Daniela Boernigen; Timothy L Tickle; Xochitl C Morgan; Wendy S Garrett; Curtis Huttenhower 2013 "Computational meta'omics for microbial community studies" Molecular Systems Biology 9 666: 666 doi:101038/msb201322 PMC 4039370  PMID 23670539 
^ Rodrigue, S B; Materna, A C; Timberlake, S C; Blackburn, M C; Malmstrom, R R; Alm, E J; Chisholm, S W 2010 Gilbert, Jack Anthony, ed "Unlocking Short Read Sequencing for Metagenomics" PLoS ONE 5 7: e11840 doi:101371/journalpone0011840 PMC 2911387  PMID 20676378 
^ Schuster, S C 2007 "Next-generation sequencing transforms today's biology" Nature Methods 5 1: 16–18 doi:101038/nmeth1156 PMID 18165802 
^ "Metagenomics versus Moore's law" Nature Methods 6 9: 623 2009 doi:101038/nmeth0909-623 
^ a b c d e f Wooley, J C; Godzik, A; Friedberg, I 2010 Bourne, Philip E, ed "A Primer on Metagenomics" PLoS Computational Biology 6 2: e1000667 doi:101371/journalpcbi1000667 PMC 2829047  PMID 20195499 
^ a b Hess, Matthias; Alexander Sczyrba; Rob Egan; Tae-Wan Kim; Harshal Chokhawala; Gary Schroth; Shujun Luo; Douglas S Clark; Feng Chen; Tao Zhang; Roderick I Mackie; Len A Pennacchio; Susannah G Tringe; Axel Visel; Tanja Woyke; Zhong Wang; Edward M Rubin 28 January 2011 "Metagenomic discovery of biomass-degrading genes and genomes from cow rumen" Science 331 6016: 463–467 Bibcode:2011Sci331463H doi:101126/science1200387 ISSN 1095-9203 PMID 21273488 
^ Qin, Junjie; Ruiqiang Li; Jeroen Raes; Manimozhiyan Arumugam; Kristoffer Solvsten Burgdorf; Chaysavanh Manichanh; Trine Nielsen; Nicolas Pons; Florence Levenez; Takuji Yamada; Daniel R Mende; Junhua Li; Junming Xu; Shaochuan Li; Dongfang Li; Jianjun Cao; Bo Wang; Huiqing Liang; Huisong Zheng; Yinlong Xie; Julien Tap; Patricia Lepage; Marcelo Bertalan; Jean-Michel Batto; Torben Hansen; Denis Le Paslier; Allan Linneberg; H Bjorn Nielsen; Eric Pelletier; Pierre Renault; Thomas Sicheritz-Ponten; Keith Turner; Hongmei Zhu; Chang Yu; Shengting Li; Min Jian; Yan Zhou; Yingrui Li; Xiuqing Zhang; Songgang Li; Nan Qin; Huanming Yang; Jian Wang; Soren Brunak; Joel Dore; Francisco Guarner; Karsten Kristiansen; Oluf Pedersen; Julian Parkhill; Jean Weissenbach; Peer Bork; S Dusko Ehrlich; Jun Wang 4 March 2010 "A human gut microbial gene catalogue established by metagenomic sequencing" Nature 464 7285: 59–65 Bibcode:2010Natur46459 doi:101038/nature08821 ISSN 0028-0836 PMC 3779803  PMID 20203603 subscription required
^ a b Paulson, Joseph; O Colin Stine; Hector Corrada Bravo; Mihai Pop 2013 "Differential abundance analysis for microbial marker-gene surveys" Nature Methods 10 12: 1200–1202 doi:101038/nmeth2658 PMC 4010126  PMID 24076764 
^ a b c d e f g Committee on Metagenomics: Challenges and Functional Applications, National Research Council 2007 The New Science of Metagenomics: Revealing the Secrets of Our Microbial Planet Washington, DC: The National Academies Press ISBN 0-309-10676-1 
^ Mende, Daniel R; Alison S Waller; Shinichi Sunagawa; Aino I Järvelin; Michelle M Chan; Manimozhiyan Arumugam; Jeroen Raes; Peer Bork 2012-02-23 "Assessment of Metagenomic Assembly Using Simulated Next Generation Sequencing Data" PLoS ONE 7 2: e31386 Bibcode:2012PLoSO731386M doi:101371/journalpone0031386 ISSN 1932-6203 PMC 3285633  PMID 22384016 
^ Balzer, S; Malde, K; Grohme, M A; Jonassen, I 2013 "Filtering duplicate reads from 454 pyrosequencing data" Bioinformatics 29 7: 830–836 doi:101093/bioinformatics/btt047 PMC 3605598  PMID 23376350 
^ Mohammed, MH; Sudha Chadaram; Dinakar Komanduri; Tarini Shankar Ghosh; Sharmila S Mande 2011 "Eu-Detect: an algorithm for detecting eukaryotic sequences in metagenomic data sets" Journal of Biosciences 36 4: 709–717 doi:101007/s12038-011-9105-2 PMID 21857117 
^ R, Schmeider; R Edwards 2011 "Fast identification and removal of sequence contamination from genomic and metagenomic datasets" PLoS ONE 6 3: e17288 Bibcode:2011PLoSO617288S doi:101371/journalpone0017288 PMC 3052304  PMID 21408061 
^ a b c d e Kunin, V; Copeland, A; Lapidus, A; Mavromatis, K; Hugenholtz, P 2008 "A Bioinformatician's Guide to Metagenomics" Microbiology and Molecular Biology Reviews 72 4: 557–578, Table 578 Contents doi:101128/MMBR00009-08 PMC 2593568  PMID 19052320 
^ Burton, J N; Liachko, I; Dunham, M J; Shendure, J 2014 "Species-Level Deconvolution of Metagenome Assemblies with Hi-C-Based Contact Probability Maps" G3: Genes, Genomes, Genetics 4: 1339–1346 doi:101534/g3114011825 
^ a b Huson, Daniel H; S Mitra; N Weber; H Ruscheweyh; Stephan C Schuster June 2011 "Integrative analysis of environmental sequences using MEGAN4" Genome Research 21 9: 1552–1560 doi:101101/gr120618111 PMC 3166839  PMID 21690186 
^ Zhu, Wenhan; Lomsadze Alex; Borodovsky Mark 2010 "Ab initio gene identification in metagenomic sequences" Nucleic Acids Research 38 12: e132 doi:101093/nar/gkq275 PMC 2896542  PMID 20403810 
^ Hug, Laura A; Baker, Brett J; Anantharaman, Karthik; Brown, Christopher T; Probst, Alexander J; Castelle, Cindy J; Butterfield, Cristina N; Hernsdorf, Alex W; Amano, Yuki; Ise, Kotaro; Suzuki, Yohey; Dudek, Natasha; Relman, David A; Finstad, Kari M; Amundson, Ronald; Thomas, Brian C; Banfield, Jillian F 11 April 2016 "A new view of the tree of life" Nature Microbiology 1: 16048 doi:101038/nmicrobiol201648 PMID 27572647 
^ Konopka, A 2009 "What is microbial community ecology" The ISME Journal 3 11: 1223–1230 doi:101038/ismej200988 PMID 19657372 
^ a b Huson, Daniel H; A Auch; Ji Qi; Stephan C Schuster January 2007 "MEGAN Analysis of Metagenomic Data" Genome Research 17 3: 377–386 doi:101101/gr5969107 PMC 1800929  PMID 17255551 
^ Nicola, Segata; Levi Waldron; Annalisa Ballarini; Vagheesh Narasimhan; Olivier Jousson; Curtis Huttenhower 2012 "Metagenomic microbial community profiling using unique clade-specific marker genes" Nature Methods 9 8: 811–814 doi:101038/nmeth2066 PMC 3443552  PMID 22688413 
^ Dadi, Temesgen Hailemariam; Renard, Bernhard Y; Wieler, Lothar H; Semmler, Torsten; Reinert, Knut 2017 "SLIMM: species level identification of microorganisms from metagenomes" PeerJ 5: e3138 doi:107717/peerj3138 ISSN 2167-8359 
^ Pagani, Ioanna; Konstantinos Liolios; Jakob Jansson; I-Min A Chen; Tatyana Smirnova; Bahador Nosrat; Victor M Markowitz; Nikos C Kyrpides 1 December 2011 "The Genomes OnLine Database GOLD v4: status of genomic and metagenomic projects and their associated metadata" Nucleic Acids Research 40 1: D571–9 doi:101093/nar/gkr1100 ISSN 1362-4962 PMC 3245063  PMID 22135293 
^ Meyer, F; Paarmann D; D'Souza M; Olson R; Glass EM; Kubal M; Paczian T; Rodriguez A; Stevens R; Wilke A; Wilkening J; Edwards RA 2008 "The metagenomics RAST server – a public resource for the automatic phylogenetic and functional analysis of metagenomes" BMC Bioinformatics 9: 0 doi:101186/1471-2105-9-386 PMC 2563014  PMID 18803844 
^ Markowitz, V M; Chen, I -M A; Chu, K; Szeto, E; Palaniappan, K; Grechkin, Y; Ratner, A; Jacob, B; Pati, A; Huntemann, M; Liolios, K; Pagani, I; Anderson, I; Mavromatis, K; Ivanova, N N; Kyrpides, N C 2011 "IMG/M: The integrated metagenome data management and comparative analysis system" Nucleic Acids Research 40 Database issue: D123–D129 doi:101093/nar/gkr975 PMC 3245048  PMID 22086953 
^ a b Mitra, Suparna; Paul Rupek; Daniel C Richter; Tim Urich; Jack A Gilbert; Folker Meyer; Andreas Wilke; Daniel H Huson 2011 "Functional analysis of metagenomes and metatranscriptomes using SEED and KEGG" BMC Bioinformatics 12 Suppl 1: S21 doi:101186/1471-2105-12-S1-S21 ISSN 1471-2105 PMC 3044276  PMID 21342551 
^ Benson, Dennis; Mark Cavanaugh; Karen Clark; et al 2013 "Genbank" Nucleic Acids Research 41: D36–D42 doi:101093/nar/gks1195 PMC 3531190  PMID 23193287 CS1 maint: Explicit use of et al link
^ Bazinet, Adam; Michael Cummings 2012 "A comparative evaluation of sequence classification programs" BMC Bioinformatics 13: 92 doi:101186/1471-2105-13-92 
^ Ounit, Rachid; Steve Wanamaker; Timothy Close; Stefano Lonardi 2015 "CLARK: fast and accurate classification of metagenomic and genomic sequences using discriminative k-mers" BMC Genomics 16 doi:101186/s12864-015-1419-2 PMC 4428112  PMID 25879410 
^ Pratas D; Pinho AJ; Silva RM; Rodrigues JMOS; Hosseini M; Caetano T; Ferreira PJSG February 2018 "FALCON: a method to infer metagenomic composition of ancient DNA" bioRxiv doi:101101/267179 
^ Kurokawa, Ken; Takehiko Itoh; Tomomi Kuwahara; Kenshiro Oshima; Hidehiro Toh; Atsushi Toyoda; Hideto Takami; Hidetoshi Morita; Vineet K Sharma; Tulika P Srivastava; Todd D Taylor; Hideki Noguchi; Hiroshi Mori; Yoshitoshi Ogura; Dusko S Ehrlich; Kikuji Itoh; Toshihisa Takagi; Yoshiyuki Sakaki; Tetsuya Hayashi; Masahira Hattori 1 January 2007 "Comparative Metagenomics Revealed Commonly Enriched Gene Sets in Human Gut Microbiomes" DNA Research 14 4: 169–181 doi:101093/dnares/dsm018 PMC 2533590  PMID 17916580 Retrieved 18 December 2011 
^ a b c d e f Simon, C; Daniel, R 2010 "Metagenomic Analyses: Past and Future Trends" Applied and Environmental Microbiology 77 4: 1153–1161 doi:101128/AEM02345-10 PMC 3067235  PMID 21169428 
^ Willner, D; RV Thurber; F Rohwer 2009 "Metagenomic signatures of 86 microbial and viral metagenomes" Environmental Microbiology 11 7: 1752–66 doi:101111/j1462-2920200901901x PMID 19302541 
^ Ghosh, Tarini Shankar; Monzoorul Haque Mohammed; Hannah Rajasingh; Sudha Chadaram; Sharmila S Mande 2011 "HabiSign: a novel approach for comparison of metagenomes and rapid identification of habitat-specific sequences" BMC Bioinformatics 12 Supplement 13: S9 doi:101186/1471-2105-12-s13-s9 PMC 3278849  PMID 22373355 
^ Fimereli, D; Detours, V; Konopka, T 13 February 2013 "TriageTools: tools for partitioning and prioritizing analysis of high-throughput sequencing data" Nucleic Acids Research 41 7: e86–e86 doi:101093/nar/gkt094 PMC 3627586  PMID 23408855 
^ Maillet, Nicolas; Lemaitre, Claire; Chikhi, Rayan; Lavenier, Dominique; Peterlongo, Pierre 2012 "Compareads: comparing huge metagenomic experiments" BMC Bioinformatics 13 Suppl 19: S10 doi:101186/1471-2105-13-S19-S10 PMC 3526429  PMID 23282463 
^ Bhusan, Kuntal Kumar; Tarini Shankar Ghosh; Sharmila S Mande 2013 "Community-analyzer: a platform for visualizing and comparing microbial community structure across microbiomes" Genomics 102: 409–418 doi:101016/jygeno201308004 PMID 23978768 
^ Werner, Jeffrey J; Dan Knights; Marcelo L Garcia; Nicholas B Scalfone; Samual Smith; Kevin Yarasheski; Theresa A Cummings; Allen R Beers; Rob Knight; Largus T Angenent 8 March 2011 "Bacterial community structures are unique and resilient in full-scale bioenergy systems" Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 108 10: 4158–4163 Bibcode:2011PNAS1084158W doi:101073/pnas1015676108 ISSN 0027-8424 PMC 3053989  PMID 21368115 
^ McInerney, Michael J; Jessica R Sieber; Robert P Gunsalus December 2009 "Syntrophy in Anaerobic Global Carbon Cycles" Current Opinion in Biotechnology 20 6: 623–632 doi:101016/jcopbio200910001 ISSN 0958-1669 PMC 2790021  PMID 19897353 
^ Klitgord, N; Segrè, D 2011 "Ecosystems biology of microbial metabolism" Current Opinion in Biotechnology 22 4: 541–546 doi:101016/jcopbio201104018 PMID 21592777 
^ Leininger, S; Urich, T; Schloter, M; Schwark, L; Qi, J; Nicol, G W; Prosser, J I; Schuster, S C; Schleper, C 2006 "Archaea predominate among ammonia-oxidizing prokaryotes in soils" Nature 442 7104: 806–809 doi:101038/nature04983 PMID 16915287 
^ Kristensen, DM; Mushegian AR; Dolja VV; Koonin EV 2009 "New dimensions of the virus world discovered through metagenomics" Trends in Microbiology 18 1: 11–19 doi:101016/jtim200911003 PMC 3293453  PMID 19942437 
^ Kerepesi, Csaba; Grolmusz, Vince 2016 "Giant Viruses of the Kutch Desert" Archives of Virology 161 3: 721–724 doi:101007/s00705-015-2720-8 PMID 26666442 
^ Kerepesi, Csaba; Grolmusz, Vince 2017 "The "Giant Virus Finder" Discovers an Abundance of Giant Viruses in the Antarctic Dry Valleys" Archives of Virology doi:101007/s00705-017-3286-4 
^ Zimmer, Carl 13 July 2010 "How Microbes Defend and Define Us" New York Times Retrieved 29 December 2011 
^ Nelson KE and White BA 2010 "Metagenomics and Its Applications to the Study of the Human Microbiome" Metagenomics: Theory, Methods and Applications Caister Academic Press ISBN 978-1-904455-54-7 
^ Qin, Junjie; Ruiqiang Li; Jeroen Raes; Manimozhiyan Arumugam; Kristoffer Solvesten Burgdorf March 2010 "A human gut microbial gene catalogue established by metagenomic sequencing" Nature 464 7285: 59–65 doi:101038/nature08821 PMC 3779803  PMID 20203603 
^ Li, Luen-Luen; Sean R McCorkle; Sebastien Monchy; Safiyh Taghavi; Daniel van der Lelie 18 May 2009 "Bioprospecting metagenomes: glycosyl hydrolases for converting biomass" Biotechnology for Biofuels 2: 10 doi:101186/1754-6834-2-10 ISSN 1754-6834 
^ Jaenicke, Sebastian; Christina Ander; Thomas Bekel; Regina Bisdorf; Marcus Dröge; Karl-Heinz Gartemann; Sebastian Jünemann; Olaf Kaiser; Lutz Krause; Felix Tille; Martha Zakrzewski; Alfred Pühler; Andreas Schlüter; Alexander Goesmann 26 January 2011 Aziz, Ramy K, ed "Comparative and Joint Analysis of Two Metagenomic Datasets from a Biogas Fermenter Obtained by 454-Pyrosequencing" PLoS ONE 6 1: e14519 Bibcode:2011PLoSO614519J doi:101371/journalpone0014519 PMC 3027613  PMID 21297863 
^ Suen, Garret; Jarrod J Scott; Frank O Aylward; Sandra M Adams; Susannah G Tringe; Adrián A Pinto-Tomás; Clifton E Foster; Markus Pauly; Paul J Weimer; Kerrie W Barry; Lynne A Goodwin; Pascal Bouffard; Lewyn Li; Jolene Osterberger; Timothy T Harkins; Steven C Slater; Timothy J Donohue; Cameron R Currie September 2010 Sonnenburg, Justin, ed "An insect herbivore microbiome with high plant biomass-degrading capacity" PLoS Genetics 6 9: e1001129 doi:101371/journalpgen1001129 ISSN 1553-7404 PMC 2944797  PMID 20885794 
^ George I; et al 2010 "Application of Metagenomics to Bioremediation" Metagenomics: Theory, Methods and Applications Caister Academic Press ISBN 978-1-904455-54-7 
^ a b Committee on Metagenomics: Challenges and Functional Applications, National Research Council 2007 Understanding Our Microbial Planet: The New Science of Metagenomics PDF The National Academies Press 
^ Simon, C; Daniel, R 2009 "Achievements and new knowledge unraveled by metagenomic approaches" Applied Microbiology and Biotechnology 85 2: 265–276 doi:101007/s00253-009-2233-z PMC 2773367  PMID 19760178 
^ Wong D 2010 "Applications of Metagenomics for Industrial Bioproducts" Metagenomics: Theory, Methods and Applications Caister Academic Press ISBN 978-1-904455-54-7 
^ a b Schloss, Patrick D; Jo Handelsman June 2003 "Biotechnological prospects from metagenomics" PDF Current Opinion in Biotechnology 14 3: 303–310 doi:101016/S0958-16690300067-3 ISSN 0958-1669 PMID 12849784 Retrieved 3 January 2012 
^ a b c Kakirde, Kavita S; Larissa C Parsley; Mark R Liles 1 November 2010 "Size Does Matter: Application-driven Approaches for Soil Metagenomics" Soil biology & biochemistry 42 11: 1911–1923 doi:101016/jsoilbio201007021 ISSN 0038-0717 
^ Parachin, Nádia Skorupa; Marie F Gorwa-Grauslund 2011 "Isolation of xylose isomerases by sequence- and function-based screening from a soil metagenomic library" Biotechnology for Biofuels 4 1: 9 doi:101186/1754-6834-4-9 ISSN 1754-6834 Retrieved 3 January 2012 
^ Hover BM, Kim S, Katz M, Charlop-Powers Z, Owen JG, Ternei MA, et al 12 February 2018 "Culture-independent discovery of the malacidins as calcium-dependent antibiotics with activity against multidrug-resistant Gram-positive pathogens" Nature Microbiology doi:101038/s41564-018-0110-1 
^ Jansson, Janet 2011 "Towards "Tera-Terra": Terabase Sequencing of Terrestrial Metagenomes Print E-mail" Microbe 6 7 p 309 Archived from the original on 31 March 2012 
^ Vogel, T M; Simonet, P; Jansson, J K; Hirsch, P R; Tiedje, J M; Van Elsas, J D; Bailey, M J; Nalin, R; Philippot, L 2009 "TerraGenome: A consortium for the sequencing of a soil metagenome" Nature Reviews Microbiology 7 4: 252 doi:101038/nrmicro2119 
^ "TerraGenome Homepage" TerraGenome international sequencing consortium Retrieved 30 December 2011 
^ Charles T 2010 "The Potential for Investigation of Plant-microbe Interactions Using Metagenomics Methods" Metagenomics: Theory, Methods and Applications Caister Academic Press ISBN 978-1-904455-54-7 
^ Bringel, Françoise; Couée, Ivan 2015-05-22 "Pivotal roles of phyllosphere microorganisms at the interface between plant functioning and atmospheric trace gas dynamics" Frontiers in Microbiology 6: 486 doi:103389/fmicb201500486 
^ Raes, J; Letunic, I; Yamada, T; Jensen, L J; Bork, P 2011 "Toward molecular trait-based ecology through integration of biogeochemical, geographical and metagenomic data" Molecular Systems Biology 7: 473 doi:101038/msb20116 PMC 3094067  PMID 21407210 
^ Lavery, T J; Roudnew, B; Seymour, J; Mitchell, J G; Jeffries, T 2012 Steinke, Dirk, ed "High Nutrient Transport and Cycling Potential Revealed in the Microbial Metagenome of Australian Sea Lion Neophoca cinerea Faeces" PLoS ONE 7 5: e36478 doi:101371/journalpone0036478 PMC 3350522  PMID 22606263 
^ "What's Swimming In The River Just Look For DNA" NPRorg 24 July 2013 Retrieved 10 October 2014 
External links
Focus on Metagenomics at Nature Reviews Microbiology journal website
The “Critical Assessment of Metagenome Interpretation” CAMI initiative to evaluate methods in metagenomics
Metagenomics Sequencing for microscopic life Research
v
e
Omics
Genomics
Cognitive genomics
Computational genomics
Comparative genomics
Functional genomics
Genome project
Human Genome Project
Metagenomics
Personal genomics
Social genomics
Structural genomics
Bioinformatics
Biochip
Cheminformatics
Chemogenomics
Connectomics
Glycomics
Immunomics
Lipidomics
MetabolomicsMicrobiomics
Nutrigenomics
Paleopolyploidy
Pharmacogenetics
Pharmacogenomics
Systems biology
Toxicogenomics
Transcriptomics
Structural biology
Proteomics
Human Proteome Project
Call-map proteomics
Structure-based drug design
Expression proteomics
Research tools
2-D electrophoresis
Mass spectrometer
Electrospray ionization
Matrix-assisted laser desorption ionization
Matrix-assisted laser desorption ionization-time of flight mass spectrometer
Microfluidic-based tools
Isotope affinity tags
Organizations
National Institutes of Health USA
DNA Data Bank of Japan JP
European Molecular Biology Laboratory EU
Sanger Centre EN
Biology portal
Medicine portal


Metagenomics

Random Posts

Timeline beyond October following the September 11 attacks

Timeline beyond October following the September 11 attacks

The following list contains certain dates beyond October 2001 involving the September 11 attacks ...
Smash Hits

Smash Hits

Smash Hits was a pop music magazine, aimed at teenagers and young adults and originally published in...
2014–15 USC Trojans women's basketball team

2014–15 USC Trojans women's basketball team

The 2014–15 USC Trojans women's basketball team will represent University of Southern California dur...
Trademark classification

Trademark classification

A trademark classification is a way the trademark examiners and applicants' trademark attorneys arra...