Minería heurística de genotipos jerárquicos y loci del genoma accesorio en poblaciones bacterianas

Natasha Pavlovikj; Joao Carlos Gomes-Neto; Andrew K. Benson

doi:10.3791/63115

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Artículo de método

Minería heurística de genotipos jerárquicos y loci del genoma accesorio en poblaciones bacterianas

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DOI:

10.3791/63115

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7 de diciembre de 2021

Natasha Pavlovikj^*¹ , Joao Carlos Gomes-Neto^*²^,³ , Andrew K. Benson²^,³

¹Department of Computer Science and Engineering, University of Nebraska-Lincoln, ²Department of Food Science and Technology, University of Nebraska-Lincoln, ³Nebraska Food for Health Center, University of Nebraska-Lincoln

^* These authors contributed equally

En este artículo

Resumen

Esta plataforma computacional analítica proporciona orientación práctica para microbiólogos, ecólogos y epidemiólogos interesados en la genómica de poblaciones bacterianas. Específicamente, el trabajo presentado aquí demostró cómo realizar: i) mapeo guiado por filogenia de genotipos jerárquicos; ii) análisis de genotipos basado en la frecuencia; iii) análisis de parentesco y clonalidad; iv) identificación del linaje diferenciador de loci accesorios.

Resumen

El uso rutinario y sistemático de la secuenciación bacteriana del genoma completo (WGS) está mejorando la precisión y la resolución de las investigaciones epidemiológicas llevadas a cabo por los laboratorios de salud pública y las agencias reguladoras. Se pueden utilizar grandes volúmenes de datos de WGS disponibles públicamente para estudiar poblaciones patógenas a gran escala. Recientemente, se publicó una plataforma computacional disponible gratuitamente llamada ProkEvo para permitir análisis genómicos de población basados en jerarquías reproducibles, automatizados y escalables utilizando datos bacterianos de WGS. Esta implementación de ProkEvo demostró la importancia de combinar el mapeo genotípico estándar de poblaciones con la extracción de contenido genómico accesorio para la inferencia ecológica. En particular, el trabajo destacado aquí utilizó resultados derivados de ProkEvo para análisis jerárquicos a escala poblacional utilizando el lenguaje de programación R. El objetivo principal fue proporcionar una guía práctica para microbiólogos, ecólogos y epidemiólogos mostrando cómo: i) utilizar un mapeo guiado por filogenia de genotipos jerárquicos; ii) evaluar las distribuciones de frecuencia de los genotipos como indicador de la aptitud ecológica; iii) determinar las relaciones de parentesco y la diversidad genética utilizando clasificaciones genotípicas específicas; y iv) mapear el linaje diferenciando los loci accesorios. Para mejorar la reproducibilidad y la portabilidad, se utilizaron archivos de rebaja R para demostrar todo el enfoque analítico. El conjunto de datos de ejemplo contenía datos genómicos de 2.365 aislamientos del patógeno zoonótico transmitido por los alimentos Salmonella Newport. El mapeo de genotipos jerárquicos anclados en filogenia (Serovar -> BAPS1 -> ST -> cgMLST) reveló la estructura genética de la población, destacando los tipos de secuencia (ST) como el genotipo diferenciador clave. En los tres linajes más dominantes, ST5 y ST118 compartieron un ancestro común más recientemente que con el filotipo ST45 altamente clonal. Las diferencias basadas en ST se destacaron aún más por la distribución de loci accesorios de resistencia a los antimicrobianos (RAM). Por último, se utilizó una visualización anclada en filogenia para combinar genotipos jerárquicos y contenido de RAM para revelar la estructura de parentesco y las firmas genómicas específicas del linaje. Combinado, este enfoque analítico proporciona algunas pautas para realizar análisis genómicos heurísticos de poblaciones bacterianas utilizando información pangenómica.

Introducción

El creciente uso de la secuenciación bacteriana del genoma completo (WGS) como base para la vigilancia de rutina y la investigación epidemiológica por parte de los laboratorios de salud pública y las agencias reguladoras ha mejorado sustancialmente las investigaciones de brotes de patógenos 1,2,3,4. Como consecuencia, grandes volúmenes de datos WGS no identificados están ahora a disposición del público y pueden utilizarse para estudiar aspectos de la biología de la población de especies patógenas a una escala sin precedentes, incluidos estu....