Artículo de método

Análisis de microbiota utilizando PCR de dos pasos y secuenciación genética de rRNA 16S de próxima generación

DOI:

10.3791/59980

15 de octubre de 2019

En este artículo

Resumen

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Aquí se describe un procedimiento operativo estándar simplificado para la elaboración de perfiles de microbiomas mediante la secuenciación y el análisis metagenómicos de 16S rRNA utilizando herramientas disponibles gratuitamente. Este protocolo ayudará a los investigadores que son nuevos en el campo del microbioma, así como aquellos que requieren actualizaciones sobre los métodos para lograr el perfilado bacteriano a una resolución más alta.

Resumen

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El intestino humano es colonizado por billones de bacterias que apoyan funciones fisiológicas como el metabolismo de los alimentos, la recolección de energía, y la regulación del sistema inmunológico. Se ha sugerido que la perturbación del microbioma intestinal sano desempeña un papel en el desarrollo de enfermedades inflamatorias, incluida la esclerosis múltiple (EP). Los factores ambientales y genéticos pueden influir en la composición del microbioma; por lo tanto, la identificación de comunidades microbianas vinculadas con un fenotipo de la enfermedad se ha convertido en el primer paso hacia la definición del papel del microbioma en la salud y la enfermedad. El uso de la secuenciación metagenómica de 16S rRNA para la generación de perfiles de la comunidad bacteriana ha ayudado a avanzar en la investigación del microbioma. A pesar de su amplio uso, no existe un protocolo uniforme para el análisis de perfiles taxonómicos basado según rRNA 16S. Otra limitación es la baja resolución de la asignación taxonómica debido a dificultades técnicas tales como lecturas de secuenciación más pequeñas, así como el uso de sólo lecturas hacia adelante (R1) en el análisis final debido a la baja calidad de lecturas inversas (R2). Es necesario un método simplificado con alta resolución para caracterizar la diversidad bacteriana en un bioespécme dado. Los avances en la tecnología de secuenciación con la capacidad de secuenciar lecturas más largas a alta resolución han ayudado a superar algunos de estos desafíos. La tecnología de secuenciación actual combinada con una canalización de análisis metagenómico disponible al público, como Divisive Amplicon Denoising Algorithm-2 (DADA2) basado en R, ha ayudado a avanzar en el perfilmicrobiano a alta resolución, ya que DADA2 puede asignar secuencia en el género y los niveles de especies. Aquí se describe una guía para realizar perfiles bacterianos utilizando amplificación en dos pasos de la región V3-V4 del gen rRNA 16S, seguido de un análisis utilizando herramientas de análisis disponibles libremente (es decir, DADA2, Phyloseq y METAGENassist). Se cree que este flujo de trabajo simple y completo servirá como una excelente herramienta para los investigadores interesados en realizar estudios de perfildeo de microbioma.

Introducción

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Microbiota se refiere a una colección de microorganismos (bacterias, virus, arqueas, bacteriófagos y hongos) que viven en un entorno particular, y el microbioma se refiere al genoma colectivo de los microorganismos residentes. Como las bacterias son uno de los microbios más abundantes en humanos y ratones, este estudio se centra sólo en el perfil aseguir bacterias. El intestino humano es colonizado por billones de bacterias y cientos de cepas bacterianas1. La microbiota intestinal normal desempeña un papel vital en el mantenimiento de un estado saludable en el huésped mediante la regulación de las funciones (es decir, el mantenimiento de una barrera intestinal intacta, metabolismo alimentario, homeostasis energética, inhibición de la colonización por organismos patógenos, y regulación de las respuestas inmunitarias)2,3,4,5. Las perturbaciones compositivas de la microbiota intestinal (disbiosis intestinal) se han relacionado con una serie de enfermedades humanas, incluyendo trastornos gastrointestinales6, obesidad7,8, accidente cerebrovascular9, cáncer10, diabetes8,11, artritis reumatoide12, alergias13,y enfermedades relacionadas con el sistema nervioso central como la esclerosis múltiple (Mipymes)14,15 y Alzheimer enfermedad (AD)8,16. Por lo tanto, en los últimos años, ha habido un creciente interés en las herramientas para identificar la composición bacteriana en diferentes sitios del cuerpo. Un método confiable debe tener características tales como ser de alto rendimiento y fácil de usar, tener la capacidad de clasificar la microbiota bacteriana con alta resolución y ser de bajo costo.

Las técnicas microbiológicas basadas en el cultivo no son lo suficientemente sensibles como para identificar y caracterizar el microbioma intestinal complejo debido a la falta de varias bacterias intestinales para crecer en el cultivo. El advenimiento de la tecnología basada en la secuenciación, especialmente la secuenciación metagenómica basada en rRNA 16S, ha superado algunos de estos desafíos y transformado la investigación del microbioma17. La avanzada tecnología de secuenciación basada en rRNA 16S ha ayudado a establecer un papel crítico para el microbioma intestinal en la salud humana. El Proyecto Microbioma Humano, una iniciativa18de los Institutos Nacionales de Salud y el proyecto MetaHIT (una iniciativa europea)19 han ayudado a establecer un marco básico para el análisis de microbiomas. Estas iniciativas ayudaron a poner en marcha múltiples estudios para determinar el papel del microbioma intestinal en la salud humana y la enfermedad.

Varios grupos han mostrado disbiosis intestinal en pacientes con enfermedades inflamatorias12,14,15,20,21,22. A pesar de ser ampliamente utilizado para la generación de perfiles taxonómicos debido a la capacidad de multiplex y bajos costos, no hay protocolos uniformes para la generación de perfiles taxonómicos basados en rRNA 16S. Otra limitación es la baja resolución de la asignación taxonómica debido a lecturas de secuenciación más pequeñas (150 bp o 250 bp) y el uso de sólo lectura de secuenciación directa (R1) debido a lecturas de secuenciación inversa de baja calidad (R2). Sin embargo, los avances en la tecnología de secuenciación han ayudado a superar algunos de estos desafíos, como la capacidad de secuenciar lecturas más largas utilizando lecturas de extremo emparejado (por ejemplo, Illumina MiSeq 2x300bp).

La tecnología de secuenciación actual puede secuenciar lecturas de buena calidad de 600 bp, lo que permite la fusión de lecturas R1 y R2. Estas lecturas más largas R1 y R2 combinadas permiten mejores asignaciones taxonómicas, especialmente con la plataforma Divisive Amplicon Denoising Algorithm-2 (DADA2) basada en R de acceso abierto. DADA2 utiliza asignaciones basadas en variantes de secuencia de amplificación (ASV) en lugar de asignaciones de unidadtaxística operativa (OTU) basadas en una similitud del 97% utilizada por QIIME23. Las coincidencias ASV dan como resultado una coincidencia de secuencia exacta en la base de datos dentro de 1-2 nucleótidos, lo que conduce a la asignación a nivel de género y especie. Por lo tanto, la combinación de lecturas pares más largas y de buena calidad y mejores herramientas de asignación taxonómica (como DADA2) han transformado los estudios de microbioma.

Aquí se proporciona una guía paso a paso para realizar perfiles bacterianos mediante la amplificación en dos pasos de la región V3-V4 de rRNA 16S y análisis de datos mediante tuberías DADA2, Phyloseq y METAGENassist. Para este estudio, se utilizan ratones transgénicos de antígeno leucocito humano (HLA) clase II, ya que algunos alelos de clase II de HLA están vinculados con una predisposición a enfermedades autoinmunes como la MS20,24,25. Sin embargo, se desconoce la importancia de los genes HLA clase II para regular la composición de la microbiota intestinal. Se presume que la molécula HLA clase II influirá en la comunidad microbiana intestinal seleccionando para bacterias específicas. Principales ratones noqueantes de clase II del complejo de histocompatibilidad (MHC) (AE.KO) o ratones que expresan moléculas HLA-DQ8 humanas (HLA-DQ8)24,25,26 fueron utilizados para entender la importancia de las moléculas HLA clase II en moléculas HLA clase II en dar forma a la comunidad microbiana intestinal. Se cree que este flujo de trabajo completo y simplificado con análisis de datos basados en R servirá como una excelente herramienta para los investigadores interesados en realizar estudios de generación de perfiles de microbioma.

La generación de ratones que carecen de genes endógenos mandinos MHC clase II (AE.KO) y AE-/-. Los ratones transgénicos HLA-DQA1*0103, DQB1*0302 (HLA-DQ8) con un fondo C57BL/6J se han descrito anteriormente26. Las muestras fecales se recogen de ratones de ambos sexos (8-12 semanas de edad). Los ratones fueron criados y mantenidos previamente en las instalaciones de animales de la Universidad de Iowa de acuerdo con los NIH y las directrices institucionales. Las estrategias de control de la contaminación, como el destete de los ratones dentro de un gabinete de flujo laminar, el cambio de guantes entre diferentes cepas de ratones y el mantenimiento adecuado de los ratones, son pasos críticos para el perfilado del microbioma intestinal.

El equipo de protección personal (EPP) adecuado es muy recomendable durante todo el procedimiento. Se deben incluir controles negativos adecuados al realizar el aislamiento del ADN, la amplificación de PCR1 y PCR2 y los pasos de secuenciación. Se recomienda el uso de suministros estériles, libres de DNase, libres de RNase y libres de pirógenos. El pipeteador designado para el trabajo de microbioma y las puntas de pipeta filtradas se debe utilizar en todo el protocolo. El análisis de la microbiota consta de siete pasos: 1) recolección y procesamiento de muestras fecales; 2) extracción de ADN; 3) Amplificación del gen 16S rRNA; 4) Construcción de la biblioteca de ADN utilizando PCR indexado; 5) limpieza y cuantificación de LA PCR indexada (biblioteca); 6) Secuenciación MiSeq; y 7) procesamiento de datos y análisis de secuencias. En la Figura 1se muestra un diagrama esquemático de todos los pasos del protocolo.

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Protocolo

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El protocolo fue aprobado por el Comité Institucional de Cuidado y Uso de Animales de la Universidad de Iowa.

1. Recolección y Manipulación de Muestras Fecales

  1. Esterilice las cajas divisoras (ver Tabla de Materiales, Figura Suplementaria 1)con 70% de etanol.
  2. Pre-etiquetar tubos de microcentrífuga (uno por ratón) con el ID de muestra y el grupo de tratamiento (si corresponde).
  3. Coloque los ratones en cajas divisoras esterilizadas y permítales defecar normalmente hasta 1 h.
  4. Recoja los gránulos fecales en un tubo de microcentrífuga de 1,5 ml preetiquetado y preetiquetado con fórceps estériles y cierre el tubo de forma segura. Esterilice los fórceps después de recogerlos de cada ratón.
  5. Coloque el tubo de microcentrífuga que contenga pellets fecales en un congelador de -80 oC hasta su posterior procesamiento.
    NOTA: Las cajas divisoras son ventajosas porque permiten la recolección simultánea de muestras fecales de varios ratones (hasta 12) a la vez.

2. Extracción de ADN

  1. Retire las muestras fecales (ratón o humano) del congelador y descongele a temperatura ambiente (RT).
    NOTA: Es aconsejable descongelar las muestras de heces humanas durante la noche a 4 oC según sea necesario para recoger 200 mg o la cantidad requerida de muestras de stock.
  2. Utilizar 200 mg de materiales de partida y eluir el ADN a un volumen final de 50 ml.
  3. Incluya un kit de aislamiento de ADN en blanco en el que no se agregue ninguna muestra fecal, pero se procesa a través de todos los pasos de extracción de ADN.
    NOTA: Se utilizó un kit específico de aislamiento de ADN (ver Tabla de Materiales),ya que contiene reactivos específicos para eliminar materiales inhibidores como biosólidos, material vegetal no digerido y compuestos de hema de glóbulos rojos lysed presentes en las heces humanas y de ratón Muestras.
  4. Coloque el tubo de perla en un homogeneizador (ver Tabla de Materiales)y homogeneice las muestras durante 45 s a RT y una velocidad de 4,5 m/s.
    NOTA: Se puede utilizar el homogeneizador de perlas de cualquier fabricante. Sin embargo, se recomienda estandarizar el método, específicamente la velocidad y la duración de la homogeneización, cuando se utiliza el homogeneizador de golpe de perlas de otro proveedor.
  5. Aísle el ADN de muestras fecales individuales del ratón utilizando un kit de aislamiento de ADN bacteriano siguiendo el protocolo del fabricante (ver Tabla de Materiales)con modificaciones menores. Cuantifique el ADN aislado cargando 1 l del ADN en un fluorímetro o en el chip de electroforesis de alta sensibilidad (ver Tabla de materiales).
    NOTA: El rendimiento esperado del ADN puede variar de 500 a 2.500 ng cuando se inician con 200 mg de la muestra fecal.
  6. Ajuste la concentración de ADN a 4-20 ng /-L usando tampón de elución. Vuelva a cuantificar el ADN (como se hace en el paso 2.5) antes de proceder a la amplificación del gen rRNA 16S (PCR1), si el PCR1 no se realiza el mismo día.

3. Amplificación del gen del ARNR 16S (PCR1)

  1. Configure la amplificación del gen rRNA 16S (PCR1) en una placa pcR de 96 pocillos utilizando un volumen de reacción de 25 ml.
  2. Usando una pipeta multicanal, añadir 12,5 l de mezcla enzimática de polimerasa de alta fidelidad 2x incluyendo tampón, además de dNTPs (ver Tabla de Materiales):40 ng de ADN en un volumen total de hasta 10,5 l (ajuste el volumen total con agua de grado PCR): 1 l (cada uno) de adn hacia delante en volumen total de hasta 10,5 l (ajuste el volumen total con agua de grado PCR): 1 l (cada uno) de avance e imprimaciones inversas a una concentración de 1 M.
    NOTA: Las secuencias de los cebantes son las siguientes:
    imprimación delantera de 5'-TCGTCGGCAGCGTCA GATGTGTATAAGAGA CAGCCTACGNGGCWGCAG-3' de imprimación inversa á 5'-GTCTCGTGGGCTCGGAGATGTGTA TAAGAGACAGGACTACHVGGGTATCTAATC C-3'. Incluya un kit en blanco del paso 2.3 (control del reactivo del kit) en la placa PCR.
  3. Sellar la placa de PCR y la centrífuga a 1.000 x g a 20 oC durante 1 min en una centrífuga de placa de mesa (ver Tabla de Materiales)y realizar la PCR en un ciclor térmico programado para: 95 oC durante 3 min; 25 ciclos de 1) 95oC para 30 s, 2) 55oC para 30 s, 3) 72oC para 30 s; extensión final a 72 oC durante 5 min; y mantener a 4 oC.
    NOTA: Aunque este método de amplificación del gen 16S rRNA debe funcionar con diferentes tipos de biorespecímenes, se recomienda estandarizar el número de ciclos de amplificación al iniciar un nuevo proyecto.
  4. Confirme el tamaño del producto PCR1 cargando 1 l del ADN en un chip de electroforesis de alta sensibilidad. Alternativamente, ejecute 5 sL del producto amplificado con rRNA 16S en un gel de agarosa del 1,5% para confirmar 550 bp del producto PCR1.
    NOTA: La limpieza del producto amplificado 16S rRNA es opcional y depende del kit/método de aislamiento de ADN que se esté utilizando. Si se utiliza un método interno de aislamiento de ADN, el producto PCR1 se puede limpiar utilizando un kit de purificación de ADN de microbioma según el protocolo del fabricante (ver Tabla de materiales). El kit de aislamiento de ADN utilizado aquí produce un ADN ultrapuro y no requiere la limpieza del producto PCR1.

4. Construcción de la biblioteca de ADN mediante PCR indexado (PCR2)

  1. Coloque las imprimaciones con código sellos index 1 e Index 2 en un bastidor especial (consulte Tabla de materiales) para 96 bibliotecas.
    1. Organice la imprimación del índice 1 en las columnas 1–12 y la imprimación del índice 2 en las filas A–H del bastidor especial.
    2. Agregue 2,5 s de la imprimación del índice 1 en las columnas 1–12 y del índice 2 en las filas A–H utilizando pipetas multicanal. Coloque la nueva tapa (ver Tabla de Materiales)en las imprimaciones adoptantes del índice 1 y del índice 2 y guárdela en un congelador de -20 oC.
  2. Usando una pipeta multicanal, añadir 12,5 l de mezcla enzimática de polimerasa de alta fidelidad 2x que contenga un tampón, además de dNtPs(ver Tabla de materiales); 5 l de agua de grado PCR y 2,5 ml de producto amplificado con rRNA 16S.
    NOTA: Agregue índices únicos a cada ejemplo para la multiplexación de más de 96 bibliotecas en una sola ejecución, como se describe en Kiernan et al.27. El protocolo actual utiliza adaptadores de un kit comercial (por ejemplo, Nextera XT Index Kit) según las instrucciones del fabricante proporcionadas en el método de secuenciación de metagenómica 16S (por ejemplo, Illumina).
  3. Sellar y centrifugar la placa PCR indexada a 1.000 x g a 20 oC durante 1 min y realizar la PCR en un ciclor térmico programado para: 95 oC durante 3 min; 8 ciclos de 1) 95oC para 30 s, 2) 55oC para 30 s, 3) 72oC para 30 s; y la extensión final a 72 oC durante 5 min.
  4. Confirme el tamaño base 630 del producto PCR indexado cargando 1 l de ADN en un chip de electroforesis de alta sensibilidad. Alternativamente, ejecute 5 ml de producto PCR indexado en un gel de agarosa del 1,5% para confirmar el tamaño y la intensidad del producto.

5. Limpieza de PCR indexado (PCR2) y cuantificación

  1. Piscina de 5 l de PCR2 amplificar utilizando pipetas multicanal de cada poca en una bandeja de depósito multicanal libre de DNase detectable, RNase, ADN humano y bacterias pirogénicas (ver Tabla de Materiales).
  2. Transfiera el producto agrupado desde la bandeja de depósito multicanal a un tubo de microcentrífuga de 1,5 ml y vórtice vacío y preetiquetado para mezclar.
  3. Purificar el producto PCR2 utilizando el kit de perlas magnéticas estándar(ver Tabla de Materiales)según las instrucciones del fabricante. Sellar y almacenar los 20 ml restantes de PCR2 en la misma placa a -80 oC para su uso posterior, si es necesario.
  4. Preparar etanol fresco 80% añadiendo 4 ml de etanol 100% a 1 ml de agua de grado PCR.
  5. Equilibrar el cordón magnético a RT y vórtice durante 30 s para dispersar las cuentas uniformemente.
  6. Brevemente vórtice y girar hacia abajo las muestras de amplificación PCR2 agrupados.
  7. Añadir 80 l de perlas magnéticas en un tubo de microcentrífuga estéril y preetiquetado de 1,5 ml con 80 ml de productos de PCR agrupados, luego vórtice y girar brevemente para resuspender uniformemente las perlas magnéticas.
  8. Incubar el contenido en RT sin perturbar los tubos durante 15 min.
  9. Coloque el tubo con el ADN y las perlas magnéticas en un soporte magnético(ver Tabla de Materiales)durante 5 min.
  10. Retirar y desechar con cuidado 150 s del sobrenadante.
  11. Añadir 200 ml de etanol al 80% recién preparado sin alterar las perlas e incubar durante 30 s.
  12. Retire con cuidado y deseche todo el sobrenadante.
  13. Repita los pasos 5.11–5.12. Retire el volumen restante con una pipeta P10. Deje que las perlas se sequen al aire durante 15 minutos, con el tubo PCR de índice restante en el soporte magnético.
  14. Retirar del soporte magnético. Añadir 33 l de tampón de elución (el tampón de elución del kit de ADN es aceptable). Vórtice bien, y realizar un giro rápido para eliminar cualquier líquido restante en el lado. Incubar durante 2 min y colocar en el soporte magnético durante 5 min.
  15. Transfiera 30 l del sobrenadante (productos de PCR limpios) a un tubo de microcentrífuga de 1,5 ml preetiquetado.
  16. Cuantifique la piscina purificada cargando 1 l de la piscina purificada en un fluorímetro o chip de electroforesis de alta sensibilidad, ya que esto será necesario durante la secuenciación. Realice MiSeq como se detalla a continuación.

6. Secuenciación MiSeq

  1. Cree una hoja de muestra que contenga información de código de barras específica de la muestra para el flujo de trabajo de metagenómica y la desmultiplexación en el instrumento MiSeq(consulte Tabla de materiales). Cargue esta hoja de muestra en el software (por ejemplo, Illumina Experiment Manager).
  2. Diluir las bibliotecas agrupadas del paso 5.15 a 4 nM.
  3. Bibliotecas agrupadas de desnaturalidad mediante la combinación de 5 l de la piscina de bibliotecas de 4 nM con 5 l de NaOH de 0,2 M recién preparada en un tubo de microcentrífuga de 1,5 ml. Vortex para mezclar brevemente, centrifugar brevemente e incubar durante 5 min en ambient RT.
  4. Agregue 990 ml de tampón de hibridación en frío (buffer HB) y pipetea suavemente para mezclar. Esto producirá una biblioteca de 20 pM.
  5. Combine 2 l de la biblioteca de control de 10 nM con 3 l de búfer EBT (10 mM Tris-HCl, pH a 8,5, con un 0,1% de Tween 20) para producir una biblioteca de control de 4 nM. Añadir 5 s l de NaOH recién preparado y vórtice brevemente para mezclar. Incubar durante 5 min a RT.
  6. Agregue el tampón de hibridación en frío con hielo de 990 l (buffer HB) y pipetee suavemente para mezclar. Esto producirá 20 bibliotecas de control de pM.
    NOTA: Las bibliotecas de control de 20 pM desnaturalizadas se pueden almacenar a -20 oC hasta 4 semanas. Después de 4 semanas, el número de racimos tiende a disminuir.
    1. Combine 210 l de la biblioteca de 20 pM con 40 l de la biblioteca de control de 20 pM (concentración final de 18 %) y añada 350 ml de búfer HB. Cargue la biblioteca a una concentración final de 7 pM.
      NOTA: Los detalles de entrada deben ajustarse según el rendimiento de la ejecución.
  7. Incubar muestras durante 2 min a 96oC. Poner hielo durante 5 minutos Cargar 600 s de la piscina final en el pozo apropiado de los cartuchos MiSeq.
    NOTA: La sección 6 anterior se puede realizar en una instalación del núcleo genómico/ADN.

7. Procesamiento de datos y análisis de secuencias

  1. Utilice el software R (versión 3.5) para el procesamiento y análisis de datos DADA2. Para los pasos 7.1–7.4, utilice el software de acceso abierto como se describió en el tutorial en línea de DADA2 desarrollado anteriormente que se encuentra en .
    NOTA: Se ha adjuntado un script de R fácilmente utilizable como un archivo suplementario 2y los usuarios deben cambiar el nombre y la fuente de los archivos de secuenciación (por ejemplo, SAMPLENAME_R1_001.fastq y SAMPLENAME_R2_001.fastq).
  2. Visualice los perfiles de calidad de las lecturas hacia delante y hacia atrás mediante el comando plotQualityProfile.
  3. Recortar nucleótidos de lecturas hacia adelante y hacia atrás basados en la gráfica de calidad. Estos parámetros se especifican mediante el parámetro truncLen en DADA2.
    NOTA: Aquí, 280 se utiliza como el umbral de longitud para el cual se descartarían las lecturas directas, y 260 se utiliza como el umbral de longitud para el cual se descartarían las lecturas inversas.
  4. Procesar los datos 16S sin procesar como archivos fastq por la canalización DADA2 como se describe en el tutorial en línea (que se encuentra en ) para fusionar lecturas R1 y R2 y formar variantes de secuencia de amplificación (ASVs), que luego se utilizan para asignar taxones con la base de datos de referencia Silva23.
    NOTA: Una tabla de variantes de secuencia de amplificación de ejemplo generada a partir de la canalización DADA2 se incluye como archivo suplementario 3. Se puede utilizar una base de datos de referencia de Greengene o Silva, ya que no se encontraron diferencias en la clasificación bacteriana utilizando cualquiera de estas bases de datos.
  5. Genere un archivo de asignación definido por el usuario que contenga los metadatos (es decir, genotipo, género, tratamiento, etc.) para cada muestra. Se ha incluido un archivo de metadatos de ejemplo como archivo suplementario 4.
  6. Calcule la diversidad alfa (índice Shannon) y la diversidad beta utilizando el análisis de coordenadas principales (PCA) basado en los recuentos de OTU enrarecidos utilizando Phyloseq28 como se describe en el tutorial en línea, que se encuentra en .
  7. Realice el siguiente análisis en METAGENassist29.
    NOTA:
    Realice el análisis de abundancia diferencial utilizando la prueba de suma de rango Wilcoxon a nivel de género. Los mapas de calor y los taxones diferencialmente abundantes se resaltan utilizando METAGENassist29,una canalización de análisis disponible públicamente y basada en la web.
    1. Cargue la tabla de abundancia taxonómica (formato CSV) y seleccione Muestras en la columna.
    2. Cargue el archivo de asignación (formato CSV) y seleccione Ejemplos en una fila.
    3. Seleccione Opciones para eliminar variables con ceros superiores al 50% y excluir lecturas sin asignar y sin asignar.
    4. Seleccione Opciones para normalizar filas por suma y registrar columnas de normalización.
    5. Haga un trazado de Volcano, PCA o PLSDA haciendo clic en el mismo en la columna de la izquierda y haga clic en Eliminar nombre de muestras para crear el gráfico.
    6. Realice una prueba t(si solo dos grupos) o ANOVA (si es mayor que dos grupos) para visualizar las entidades (bacterias) que difieren entre los grupos. Haga clic en Características seleccionadas para visualizar bacterias específicas que difieren entre grupos.
    7. Haga clic en Dendrogram o Heat map para crear los trazados respectivos. Se pueden realizar análisis adicionales, como la visualización de muestras por grupos o las 25 características principales basadas en t-test/ANOVA.
    8. Haga clic en RandomForest para crear gráficos que muestren entidades que se pueden usar para la clasificación. Haga clic en la pestaña Variancia en la parte superior para crear gráficos para las entidades superiores que difieren entre/entre grupos. Haga clic en Detalles de la característica para ver una lista de bacterias que difieren entre grupos y haga clic en cada bacteria para crear un resumen gráfico de la misma.
    9. Haga clic en la pestaña Valores atípicos en la parte superior para visualizar los ejemplos que son valores atípicos.
    10. Por último, haga clic en Descargar y seleccione 1) un archivo zip que contenga todos los análisis realizados o 2) las características deseadas para descargar. Este archivo debe guardarse como un nombre único y tendrá que descomprimirse antes de su uso.

NOTA: Para las pruebas estadísticas detalladas realizadas durante el análisis del microbioma, consulte las obras de Chen et al. y Hugerth et al.14,30.

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Resultados

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Como las moléculas MHC clase II (HLA en humanos) son actores centrales en la respuesta inmune adaptativa y muestran fuertes asociaciones con una predisposición a MS24,25,26, se hipotetizó que la molécula HLA clase II influiría en la composición microbiana intestinal. Por lo tanto, los ratones que carecían del gen MHC clase II (AE.KO) o expresaban el gen HLA-DQ8 humano (HLA-DQ8) se utilizaron para comprender la importancia de las...

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Discusión

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El protocolo descrito es simple, con pasos fáciles de seguir para realizar perfiles de microbioma utilizando la secuenciación metagenómica de rRNA 16S de un gran número de biorespecímenes de interés. La secuenciación de próxima generación ha transformado los estudios de ecología microbiana, especialmente en los modelos de enfermedades humanas y preclínicas31,32. La principal ventaja de esta técnica es su capacidad para analizar con éxito composiciones microbianas...

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Divulgaciones

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A. M. recibió regalías de Mayo Clinic (pagada por Evelo Biosciences) como uno de los inventores de una tecnología que reclama el uso de Prevotella histicola para el tratamiento de enfermedades autoinmunes.

Agradecimientos

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Los autores reconocen la financiación del NIAID/NIH (1R01AI137075-01), la Beca Carver Trust Medical Research Initiative y el Centro de Investigación en Ciencias de la Salud Ambiental de la Universidad de Iowa, NIEHS/NIH (P30 ES005605).

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Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo
NombreEmpresaNúmero de catálogoComentarios
Tubo de microcentrígugo natural de 1,5 mLEE. UU., Scientific1615-5500Recolección fecal
Aplicador manual 3M Escobilla de goma PA1-G3M, MN, USSqueger para el correcto sellado de la placa de PCR
Agencourt AMPure XPBeckman Coulter, IN, EE. UUA63880Purificación de PCR, limpieza de NGS, limpieza de PCR
Reactivo Agilent DNA 1000 AgilentTechnologies, CA, EE. UU.5067-1504Cuantificación de ADN y control de calidad
Bioanalyzer DNA 1000 chipAgilent Technologies, CA, EE. UU.5067-1504Cuantificación de ADN y control de calidad
Tapas de repuesto del adoptante del índiceIllumina, Inc., CA, EE. UU.15026762Nueva tapa para el cebador adoptante de índice 1 y 2
DNeasy PowerLyzer PowerSoil KitMoBio ahora parte de QIAGEN, Valencia, CA, USA12855-100DNA aislamiento
KAPA HiFi HotStart ReadyMiX (2x)Kapa Biosystem, MA, EE. UUKK2602Mezcla preparada para PCR Amplicon PCR1 y PCR2 indexado
Cajas divisorias LewisBins, WI, EE. UU. ND03080Recogida de heces
Soporte magnéticoNueva Inglaterra BioLabs, MA, EE. UUS1509Spara limpieza de PCR
MicroAmp Placa de reacción óptica rápida de 96 pocillos MicroAmpApplied Biosystems, Thermo Fisher Scientific, CA, EE. UU. 4346906Placa de PCR
MicroAmp Película adhesiva ópticaBiosystems aplicada, Thermo Fisher Scientific, CA, EE. UU. 4311971Sellador de placas de PCR
Centrífuga Microfuge 20Beckman Coulter, IN, EE. UUB30154Centrífuga utilizada para el aislamiento de ADN
Kit de reactivos MiSeq (600 ciclos)v.3Illumina, Inc., CA, EE. UUMS-102-3003Para la secuenciación de MiSeq
Kit de preparación de la biblioteca de ADN Nextera XTIllumina, Inc., CA, EE. UUFC-131-100116S rRNA Preparación de la biblioteca de ADN
Depósitos de reactivos Bandejas multicanalASI, FL, EE. UURS71-1para la agrupación de cetrifugo de placa de producto PCR2
Thermo Fisher Scientific, CA, EE. UU75004393Para la mezcla de reactivos de PCR y la eliminación de burbujas de aire de la placa
PhiX ControlIllumina, Inc., CA, EE. UUFC-110-3001para el control de secuenciación MiSeq Kit
purificación de ADN del microbiomaThermo Fisher Scientific, CA, EE. UUA29789Para la purificación del producto PCR1
Homogeneizador PowerLyzer 24Omni International, GA, EE. UU.19-001Batidor de cuentas para el kit
ensayo Qubit dsDNA HS (alta sensibilidad)Thermo Fisher Scientific, CA, EE. UUQ32854Cuantificación de ADN
Accesorio de placa de índice TruSeqIllumina, Inc., CA, EE. UUFC-130-1005Para la disposición de los cebadores de índice
Divisores verticales (grandes)Lewis Bins, WI, USDV-2280Colección fecal
Divisores verticales (pequeños)Lewis Bins, WI, USDV-1780Colección fecal
7100038651 . . . . . . . . . de. de de aislamiento de ADN . .

Referencias

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  1. Lynch, S. V., Pedersen, O. The Human Intestinal Microbiome in Health and Disease. New England Journal of Medicine. 375 (24), 2369-2379 (2016).
  2. Blacher, E., Levy, M., Tatirovsky, E., Elinav, E. Microbiome-Modulated Metabolites at the Interface of Host Immunity. Journal of Immunology. 198 (2), 572-580 (2017).
  3. Jarchum, I., Pamer, E. G. Regulation of innate and adaptive immunity by the commensal microbiota. Current Opinion in Immunology. 23 (3), 353-360 (2011).
  4. Rescigno, M. The intestinal epithelial barrier in the control of homeostasis and immunity. Trends in Immunology. 32 (6), 256-264 (2011).
  5. Zhang, K., Hornef, M. W., Dupont, A. The intestinal epithelium as guardian of gut barrier integrity. Cell Microbiology. 17 (11), 1561-1569 (2015).
  6. Ghoshal, U. C., Park, H., Gwee, K. A. Bugs and irritable bowel syndrome: The good, the bad and the ugly. Journal of Gastroenterology and Hepatology. 25 (2), 244-251 (2010).
  7. Ley, R. E., Turnbaugh, P. J., Klein, S., Gordon, J. I. Microbial ecology: human gut microbes associated with obesity. Nature. 444 (7122), 1022-1023 (2006).
  8. Naseer, M. I., et al. Role of gut microbiota in obesity, type 2 diabetes and Alzheimer's disease. CNS & Neurological Disorders - Drug Targets. 13 (2), 305-311 (2014).
  9. Yin, J., et al. Dysbiosis of Gut Microbiota With Reduced Trimethylamine-N-Oxide Level in Patients With Large-Artery Atherosclerotic Stroke or Transient Ischemic Attack. Journal of American Heart Association. 4 (11), (2015).
  10. Azcarate-Peril, M. A., Sikes, M., Bruno-Barcena, J. M. The intestinal microbiota, gastrointestinal environment and colorectal cancer: a putative role for probiotics in prevention of colorectal cancer. American Journal of Physiology-Gastrointestinal and Liver Physiology. 301 (3), 401-424 (2011).
  11. Su, M., et al. Diversified gut microbiota in newborns of mothers with gestational diabetes mellitus. PLoS ONE. 13 (10), 0205695(2018).
  12. Horta-Baas, G., et al. Intestinal Dysbiosis and Rheumatoid Arthritis: A Link between Gut Microbiota and the Pathogenesis of Rheumatoid Arthritis. Journal of Immunological Research. , 4835189(2017).
  13. Panzer, A. R., Lynch, S. V. Influence and effect of the human microbiome in allergy and asthma. Current Opinion in Rheumatology. 27 (4), 373-380 (2015).
  14. Chen, J., et al. Multiple sclerosis patients have a distinct gut microbiota compared to healthy controls. Science Reports. 6, 28484(2016).
  15. Tremlett, H., et al. Gut microbiota composition and relapse risk in pediatric MS: A pilot study. Journal of Neurological Science. 363, 153-157 (2016).
  16. Pistollato, F., et al. Role of gut microbiota and nutrients in amyloid formation and pathogenesis of Alzheimer disease. Nutritional Reviews. 74 (10), 624-634 (2016).
  17. Caporaso, J. G., et al. Global patterns of 16S rRNA diversity at a depth of millions of sequences per sample. Proceedings of the National Academy of Science U. S. A. 108, Suppl 1 4516-4522 (2011).
  18. Turnbaugh, P. J., et al. The human microbiome project. Nature. 449 (7164), 804-810 (2007).
  19. Dusko Ehrlich, S. Meta, H.I.T.c. Metagenomics of the intestinal microbiota: potential applications. Gastroenterologie Clinique et Biologique. 34, Suppl 1 23-28 (2010).
  20. Jangi, S., et al. Alterations of the human gut microbiome in multiple sclerosis. Nature Communications. 7, 12015(2016).
  21. Miyake, S., et al. Dysbiosis in the Gut Microbiota of Patients with Multiple Sclerosis, with a Striking Depletion of Species Belonging to Clostridia XIVa and IV Clusters. PLoS ONE. 10 (9), 0137429(2015).
  22. Shahi, S. K., Freedman, S. N., Mangalam, A. K. Gut microbiome in multiple sclerosis: The players involved and the roles they play. Gut Microbes. 8 (6), 607-615 (2017).
  23. Callahan, B. J., et al. DADA2: High-resolution sample inference from Illumina amplicon data. Nature Methods. 13 (7), 581-583 (2016).
  24. Das, P., et al. Complementation between specific HLA-DR and HLA-DQ genes in transgenic mice determines susceptibility to experimental autoimmune encephalomyelitis. Human Immunology. 61 (3), 279-289 (2000).
  25. Mangalam, A. K., Rajagopalan, G., Taneja, V., David, C. S. HLA class II transgenic mice mimic human inflammatory diseases. Advances in Immunology. 97, 65-147 (2008).
  26. Mangalam, A., et al. HLA-DQ8 (DQB1*0302)-restricted Th17 cells exacerbate experimental autoimmune encephalomyelitis in HLA-DR3-transgenic mice. Journal of Immunology. 182 (8), 5131-5139 (2009).
  27. Kiernan, M. G., et al. The Human Mesenteric Lymph Node Microbiome Differentiates Between Crohn's Disease and Ulcerative Colitis. Journal of Crohn's & Colitis. 13 (1), 58-66 (2019).
  28. McMurdie, P. J., Holmes, S. phyloseq: an R package for reproducible interactive analysis and graphics of microbiome census data. PLoS ONE. 8 (4), 61217(2013).
  29. Arndt, D., et al. METAGENassist: a comprehensive web server for comparative metagenomics. Nucleic Acids Research. 40, 88-95 (2012).
  30. Hugerth, L. W., Andersson, A. F. Analysing Microbial Community Composition through Amplicon Sequencing: From Sampling to Hypothesis Testing. Frontiers in Microbiology. 8, 1561(2017).
  31. Srinivasan, R., et al. Use of 16S rRNA gene for identification of a broad range of clinically relevant bacterial pathogens. PLoS ONE. 10 (2), 0117617(2015).
  32. Didelot, X., Bowden, R., Wilson, D. J., Peto, T. E. A., Crook, D. W. Transforming clinical microbiology with bacterial genome sequencing. Nature Reviews Genetics. 13 (9), 601-612 (2012).
  33. Buermans, H. P., den Dunnen, J. T. Next generation sequencing technology: Advances and applications. Biochimica et Biophysica Acta. 1842 (10), 1932-1941 (2014).
  34. Cai, L., Ye, L., Tong, A. H., Lok, S., Zhang, T. Biased diversity metrics revealed by bacterial 16S pyrotags derived from different primer sets. PLoS ONE. 8 (1), 53649(2013).
  35. Kuczynski, J., et al. Experimental and analytical tools for studying the human microbiome. Nature Reviews Genetics. 13 (1), 47-58 (2011).
  36. Mangalam, A., et al. Human Gut-Derived Commensal Bacteria Suppress CNS Inflammatory and Demyelinating Disease. Cell Reports. 20 (6), 1269-1277 (2017).
  37. Shahi, S. K., et al. Prevotella histicola, A Human Gut Commensal, Is as Potent as COPAXONE(R) in an Animal Model of Multiple Sclerosis. Frontiers in Immunology. 10, 462(2019).
  38. Bliss, D. Z., et al. Comparison of subjective classification of stool consistency and stool water content. Journal of Wound Ostomy & Continence Nursing. 26 (3), 137-141 (1999).
  39. Kim, D., et al. Optimizing methods and dodging pitfalls in microbiome research. Microbiome. 5 (1), 52(2017).
  40. Sinha, R., et al. Collecting Fecal Samples for Microbiome Analyses in Epidemiology Studies. Cancer Epidemiology, Biomarkers & Prevention. 25 (2), 407-416 (2016).
  41. Salonen, A., et al. Comparative analysis of fecal DNA extraction methods with phylogenetic microarray: effective recovery of bacterial and archaeal DNA using mechanical cell lysis. Journal of Microbiological Methods. 81 (2), 127-134 (2010).
  42. Santiago, A., et al. Processing faecal samples: a step forward for standards in microbial community analysis. BMC Microbiology. 14, 112(2014).
  43. Glassing, A., Dowd, S. E., Galandiuk, S., Davis, B., Chiodini, R. J. Inherent bacterial DNA contamination of extraction and sequencing reagents may affect interpretation of microbiota in low bacterial biomass samples. Gut Pathogens. 8, 24(2016).
  44. Salter, S. J., et al. Reagent and laboratory contamination can critically impact sequence-based microbiome analyses. BMC Biology. 12, 87(2014).
  45. Weiss, S., et al. Tracking down the sources of experimental contamination in microbiome studies. Genome Biology. 15 (12), 564(2014).
  46. Lozupone, C., Lladser, M. E., Knights, D., Stombaugh, J., Knight, R. UniFrac: an effective distance metric for microbial community comparison. ISME Journal. 5 (2), 169-172 (2011).
  47. Schloss, P. D. Evaluating different approaches that test whether microbial communities have the same structure. ISME Journal. 2 (3), 265-275 (2008).
  48. Xia, Y., Sun, J. Hypothesis Testing and Statistical Analysis of Microbiome. Genes & Diseases. 4 (3), 138-148 (2017).
  49. Malla, M. A., et al. Exploring the Human Microbiome: The Potential Future Role of Next-Generation Sequencing in Disease Diagnosis and Treatment. Frontiers in Immunology. 9, 2868(2018).

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