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Metagenomi virali
CF espettorato è eccezionalmente viscosa e contiene una quantità elevata di mucina e DNA libero (Figura 2A); l'ultracentrifugazione gradiente di densità facilita l'eliminazione di DNA host-derivato (Figura 2B). I risultati di uno studio precedente 9 che mostra otto viromes generati dal flusso di lavoro presentato sono riassunte qui (Tabella 1). Sette campioni (CF1-D, CF1-E, CF1-F, CF4-B, CF4-C, CF5-A, e CF5-B; Tabella 1) sono stati trattati come descritto nella Sezione 2. Le viromes generati contenevano poco (0,02 % -3,7%) sequenze di derivazione umana, con una sola eccezione (70%). CF4-A è stato omesso dal passo ultracentrifugazione gradiente di densità (CF4-A) e il virome generati da questo campione specifiche contenute> 97% sequenze di derivazione umana (Tabella 1). La Figura 2 mostra un esempio di immagine epifluorescenza di un tipico CF sputum campione prima (figura 2A) e dopo (figura 2C) gradiente di densità ultracentrifugazione. Particelle virali simil-Cancella (VLPs) sono stati osservati nei microscopio senza particelle di grandi dimensioni in seguito alla separazione gradiente di densità. Dopo l'estrazione del DNA VLP, la contaminazione batterica è spesso testato utilizzando 16S rDNA amplificazione prima del sequenziamento del DNA VLP.
Microbiche metagenomi
Sette campioni di espettorato qui presentati sono stati raccolti da un singolo paziente CF in sette giorni consecutivi. Il paziente ha iniziato a antibiotico orale (ciprofloxacina e doxiciclina) il giorno 3 dopo l'espettorato è stato raccolto. Il volume di ciascun campione di espettorato raccolti da questo paziente era 15 ml durante 7 giorni; Pertanto, non è stato aggiunto PBS al campione. L'obiettivo di questo evento il campionamento è stato quello di valutare i protocolli presentati in questo flusso di lavoro (i) per valutare la fluttuazione giornaliera di struttura della comunità microbica, e (ii) confrontola struttura della comunità microbica e la risoluzione tra metagenomica e sequenziamento del 16S rDNA. Pertanto, il DNA totale e HL-DNA sono stati estratti da ciascun campione.
La concentrazione HL-DNA di ciascun campione di espettorato dopo l'estrazione del DNA è presentato nella tabella 2. La resa totale di HL-DNA variava da 210 ng a> 5 mg. Librerie sequenziamento Illumina stati generati con un materiale di partenza totale di 1 ng per ogni campione (Figura 3). Le caratteristiche dei dati metagenomica sono presentati nella tabella 2. Tutte tranne una biblioteca ha prodotto più di 1 milione di sequenze e oltre l'85% delle sequenze di alta qualità sono stati mantenuti su pre-elaborazione dei dati utilizzando il software PRINSEQ 29. Tutti i set di dati sono stati preelaborati prima per rimuovere i duplicati e sequenze di bassa qualità (punteggio di qualità minima di 25), seguita da ulteriori controlli e di sequenze di derivazione umana utilizzando DeconSeq 30. La quantità di uomo-decontaminazione sequenza Rived è fortemente dipendente dalle proprietà del campione. Qui, la quantità totale di sequenze di derivazione umana variava 14-46% (Tabella 2). Le sequenze preprocessati stati poi annotati utilizzando il Metaphlan 31 oleodotto e MG-RAST server a 32.
Oltre a metagenomi, librerie ampliconi 16S rDNA stati generati sia dal DNA totale e HL-DNA mediante primers destinati circa 300 bp della regione variabile V1-V2 nel gene 16S rRNA 33,34. Prodotti di PCR di singoli campioni sono stati normalizzati e raggruppati per sequenziamento utilizzando il Illumina 500-cycle sequencing accoppiato-end eseguito sulla piattaforma MiSeq. Accoppiato-end 16S rDNA sequenze ampliconi sono stati ordinati per esempio tramite codici a barre utilizzando uno script python e accoppiati letture di stati assemblati utilizzando phrap 35,36. Estremità sequenza assemblati sono stati tagliati fino al punteggio medio di qualità è stato ≥20 usando una finestra 5 nt. Potenziali chimere eranon rimosso utilizzando Uchime 37 contro un sottoinsieme senza chimera delle sequenze di riferimento SILVA 38. Taxanomy è stato assegnato alla qualità legge con SINA 39 (versione 1.2.11) utilizzando i 418.497 sequenze batteriche dal database SILVA 38. Sequenze con incarichi tassonomici identici sono stati raggruppati per produrre unità tassonomiche operativi (Otus). Questo processo ha generato 1.655.278 sequenze per 16 campioni (dimensione media: 103.455 sequenze / campione, min: 72.603; max: 127.113). Il punteggio di copertura merci mediana, una misura di completezza di sequenziamento, è stato ≥ 99,9%. Il pacchetto software Explicet 40 (v2.9.4, www.explicet.org) è stato utilizzato per l'analisi e la generazione di figura. Alpha-diversità (intra-campione) e beta-diversità (inter-campione) sono stati calcolati in Explicet al punto di rarefazione di 72.603 sequenze con 100 bootstrap re-campionamenti.
La prima domanda di mira da questo studio era se ipotonica lisi preferentialleato seleziona per (cioè, preferenzialmente conserva o lisi) particolari gruppi di microbi. Dopo il primo lisi ipotonica, le cellule pellet ri-sospesi sono stati sotto-campione dai primi due campioni (CF1-1A * e CF1-2A *) per confrontare con gli stessi campioni dopo la seconda lisi ipotonica (CF1-1and CF1-2). Tutti i campioni sono stati trattati allo stesso modo, cioè, trattato con DNasi I prima dell'estrazione del DNA, seguita da estrazione del DNA e la conduttura sequenziamento. Come mostrato in figura 4, i profili microbici di sottocampioni sono molto simili ai campioni dopo due trattamenti lisi ipotonica. Inoltre, secondo lisi ipotonica aumenta la frazione di sequenze non umani da 6-17% entro i metagenomi (Tabella 2).
Per verificare le differenze nella composizione microbica tra metagenomic- e profiling a base di rDNA 16S, e per le modifiche prima e dopo lisi ipotonica che potrebbero spiegare le differenze già visto tra il nostro stalloneee gli altri, batteriche librerie sequenziamento del 16S rDNA stati generati sia dal DNA totale e DNA HL-derivato (Figura 4B). A livello di genere, i profili tassonomia dei batteri CF-associate comuni come Pseudomonas, Stenotrophomonas, Prevotella, Veillonella, e Streptococcus erano molto simili tra le librerie 16S rDNA e metagenomi generati dal DNA HL-derivato. Tuttavia, Rothia rilevazione nelle biblioteche 16S rDNA non era così abbondante come con le librerie metagenomiche. Confrontando i profili tassonomiche 16S rDNA generati dal DNA totale e DNA HL-derivato, Pseudomonas stato differenzialmente rappresentato nel DNA totale rispetto al DNA di partenza HL-derivato dal giorno 3.
Metatranscriptomes
Tipicamente, l'RNA totale estratto da espettorato CF è parzialmente degradato e la dimensione varia da 25-4,000 bps (Figure 5A e et al. 2012 9. La frazione di rRNA nei metatranscriptomes non impoverito varia 27-83%, e l'abbondanza relativa di rRNA variato attraverso campioni (tabella 3; dati estratti da Lim et al. 9). Tuttavia, deplezione di kit Ribo-Zero diminuito l'rRNA relativa abbondanza di rRNA al 1-5% con l'eccezione di campione CF1-F. La variazione nell'efficacia di rimozione rRNA potrebbe riflettere la qualità dell'RNA estratto, o differenze nella comunità microbica presente e quindi l'accessibilità di rRNA per sonde di ibridazione 9. Gli elettroferogrammi di un successo (Figura 5B) e infruttuoso procedura di rimozione (Figura 5D) rRNA utilizzando il kit di rimozione Ribo-Zero rRNA differiscono, in cui i picchi di rRNA sono visibili nella rimozione senza successo.
La dimensione di cDNA biblioteche generated spesso riflette la gamma di dimensioni del campione di partenza RNA. Le librerie di cDNA qui presentati sono stati generati con un intero kit trascrittoma di amplificazione (WTA2) su rRNA esaurimento seguita da Roche-454 biblioteca sequenziamento preparazione 9. Il cDNA generato contiene frammenti che vanno da 50-4,000 bps (Figure 5E e 5F) ed è altamente coerente tra i campioni (Lim et al. 2012) 9. La disponibilità di altri RNA-Seq kit di preparazione biblioteca specifiche della piattaforma attualmente fornisce più opzioni alternative per una di coniugare sintesi del DNA e preparazione biblioteca sequenziamento in condizioni ottimali. Una opzione raccomandata fino ad oggi è la ScriptSeq Gold Kit completo che unisce rRNA reagenti rimozione sopra raccomandate e kit di preparazione biblioteca RNA-Seq.

Figura 1: Flusso di lavoro per la preparazionearazione di campioni ospite-associate, come campione di espettorato, per virome, microbioma, e metatranscriptome sequenziamento.

Figura 2: Cesio cloruro di gradienti di densità ultracentrifugazione facilitare l'eliminazione del DNA extracellulare e particelle di grandi dimensioni (A), e consentire l'isolamento ottimale di particelle virali, come da CF espettorato. Un millilitro di ogni sfumatura è stratificato sopra l'altro prima di caricare il campione pretrattato (B). Particelle seguito isolamento e purificazione, epifluorescenza con coloranti acidi nucleici come SYBR oro vengono utilizzati per verificare la presenza e la purezza di particelle virali nei campioni. Particelle virali simil-Cancella (C; freccia bianca) sono stati osservati in seguito il gradiente di separazione densità del CF campione di espettorato.
Figura 3:. Esempio della distribuzione delle dimensioni delle librerie Nextera XT generati dal 1 ng di HL-DNA che ha portato microbiomes espettorato CF normalizzazione biblioteca, miscelatura, e caricamento importo è stato fatto come descritto nel protocollo produttore, senza alcuna deviazione.

Figura 4: analisi tassonomica delle comunità microbiche in nove campioni raccolti longitudinalmente da un CF paziente (A) profili microbici basati sulle librerie metagenomiche generate da lisi ipotonica DNA metodo basato.. L'assegnazione specie era basata sulla Metaphlan dati conduttura seguente preelaborazione che rimuovere duplicati e sequenze con bassa qualità e omologia di sequenza umana. Al fine di dimostrare che due steps lisi ipotonica non ha preferenzialmente seleziona per particolari gruppi di microbi, sottocampioni (*) dopo il primo lisi ipotonica sono stati inclusi. (B) profili microbici in base alla regione v1v2 di 16S rRNA gene sequenziamento del DNA da totale (T) e il metodo di lisi ipotonica DNA basata (HL). Questi dati non sono stati precedentemente pubblicati.

Figura 5: Esempi di bioanalizzatore Agilent 2100 elettroferogrammi di RNA (AD) e cDNA (EF) generato per le librerie metatranscriptomic, utilizzando rispettivamente RNA pico e ad alta sensibilità chip dsDNA. (A) e (C) mostrano esempi di elettroferogrammi prima procedure di rimozione rRNA. Gli elettroferogrammi di un successo (B) e infruttuoso procedura di rimozione (D) rRNA utilizzando kit totale rimozione rRNA leggermente diverse, unat che rRNA picchi sono visibili nella rimozione senza successo. La dimensione di cDNA (EF) generato utilizzando il kit di amplificazione intero trascrittoma-(Sigma-Aldrich) è simile alla gamma di dimensioni della partenza RNA rRNA-impoverito, e altamente coerente tra i due campioni diversi. Clicca qui per visualizzare un grande versione di questa figura.
| CF1-D | CF1-E | CF1-F | CF4-A | CF4-B | CF4-C | CF5-A | CF5-B |
| Numero totale di letture | 224.859 | 87.891 | 106.189 | 93.301 | 140.020 | 1.558 | 272.552 | 217.438 |
| Pre-elaborato legge un | 109.389 | 73.624 | 67.070 | 82.011 | 68.617 | 1.137 | 215.808 | 158.432 |
| 49% | 84% | 63% | 88% | 49% | 73% | 79% | 73% |
| Numero di basi | 47.239.573 | 33.351.525 | 28.922.479 | 27.667.695 | 29.386.841 | 243.986 | 95.205.805 | 69.581.811 |
| Media lunghezza lettura | 432 | 453 | 431 | 337 | 428 | 215 | 441 | 439 |
| Sequenze Host b | 240 | 526 | 28 | 79.774 | 13 | 797 | 585 | 5859 |
| 0,21% | 0,71% | 0,04% | 97.27% | 0,02% | 70.10% | 0,27% | 3,70% |
| Risultati virali c | 7214 | 23.550 | 4.070 | 737 | 4642 | 22 | 6466 | 5981 |
| 6,59% | 31.99% | 6,07% | 0,90% | 6,77% | 1.93% | 3,00% | 3,78% |
| Non assegnato Letture d | 103.888 | 60.490 | 32.780 | 1.935 | 68.440 | 311 | 105.612 | 119.551 |
| 94.97% | 82.16% | 48.87% | 2.36% | 99.74% | 27.35% | 48.94% | 75.46% |
| una Legge dopo i dati pre-processing da PRINSEQ 29. | | | | | |
| b umano letture identificato da DeconSeq 30 plus legge con un migliore colpo BLASTN (NCBI database di nucleotide) al phylum Chordata. |
| c tBLASTx colpisce contro banca dati del genoma virale in-house. La percentuale è stata calcolata usando il numero totale di pre-elaborato legge. |
| d Legge senza BLASTN colpito nel database nucleotide NCBI. La percentuale è stata calcolata usando il numero totale di pre-elaborato legge. Alcune letture senza BLASTN colpito nel database nucleotide NCBI sono stati identificati come virale a livello proteico nell'analisi tBLASTx. |
Tabella 1:. Caratteristiche Biblioteca di otto viromes generati da campioni di espettorato utilizzando workflow presentato Questa tabella è estratto da Lim et al. (2012) 9. Sette campioni (CF1-D, CF1-E, CF1-F, CF4-B, CF4-C, CF5-A, e CF5-B) sono stati trattati come descritto nella Sezione 2 e viromes che contenevano poco (0,02% generato - 3.7 sequenze%) di derivazione umana con un'eccezione (70%). CF4-A è stato omesso dal passo ultracentrifugazione gradiente di densità (CF4-A) e virome generato che conteneva> 97% sequenze di derivazione umana.
| Campione | Concentrazione | Resa totale | Numero totale Letture | Numero totale Legge (Processed b) | Sequenze non umani |
| (Ng / ml) | (Ng) | (Raw a) | (%) |
| CF1-1A * | 2.3 | | 1098454 | 937.688 | 691.541 |
| 74% |
| CF1-1 | 13 | 1.300 | 2212756 | 1958910 | 1574520 |
| 80% |
| CF1-2A * | 2.1 | 210 | 672.878 | 588.106 | 407.530 |
| 69% |
| CF1-2 | 5.2 | 520 | 1944012 | 1697010 | 1455174 |
| 86% |
| CF1-3 | 28.8 | 2.880 | 1048304 | 896.756 | 560.852 |
| 63% |
| CF1-4 | 24.1 | 2.410 | 1154922 | 984.702 | 621.098 |
| 63% |
| CF1-5 | 33.6 | 3.360 | 1029622 | 888.630 | 481.548 |
| 54% |
| CF1-6 | 43.2 | 4.320 | 1434016 | 1256504 | 725.858 |
| 58% |
| CF1-7 | 57.8 | 5780 | 1000174 | 872.036 | 565.376 |
| 65% |
| * 1 ml di campione è stato sotto-campione da CF1 -1 E CF1-2 seguito della prima fase di lisi ipotonica (Step 3.1.5) prima della seconda procedura di lisi ipotonica. Le cellule sono state centrifugati come descritto in 3.1.7 e procedere attraverso il protocollo rimanente senza alcuna modifica. |
| un Lordo Illumina legge da una corsa 2 x 300 bp MiSeq sequenziamento. | |
| B legge sono stati valutati, tagliati, e rimossi basata sulla qualità e la durata come descritto nella discussione. |
Tabella 2:. Caratteristiche di microbiomes generati da campioni di espettorato utilizzando workflow presentato la concentrazione di DNA di ogni campione in 100 microlitri tampone di eluizione (5 mM Tris / HCl, pH 8,5) e le caratteristiche dei dati di sequenza sono presentati. Un totale di 1 ng è stato usato per generare singola libreria usando il kit di preparazione biblioteca Nextera XT.
0 "fo: keep-together.within-page =" always "> Campione CF1-D CF1-F CF4-B CF4-C Trattamento Nessuno Ribo-Zero Nessuno Ribo-Zero Nessuno Ribo-Zero Nessuno Ribo-Zero Pre-elaborato legge 2.088 1.991 40.876 25.238 19.728 32.737 31.791 36.172 Media lunghezza lettura 275 245 262 270 233 259 240 267 Totale rRNA legge 1.737 91 29.499 17.267 5.285 291 16.371 1.761 83.20% 4,60% 72.20% 68.40% 26.80% 0,90% 51.50% 4,90% Microbica rRNA 1.414 32 19.978 12.035 23 227 6916 1.076 67.70% 1,60% 48.90% 47.70% 0,10% 0,70% 21.80% 3,00% Eucarioti rRNA 323 59 9520 5232 5.262 64 9455 683 15.50% 3,00% 23.30% 20.70% 26.70% 0.20% 29.70% 1,90% % RRNA rimosso * 0% 95% 0% 5% 0% 97% 0% 91% Non-rRNA legge 351 (16,8%) 1.900 (95,4%) 11.377 (27,8%) 7971 (31,6%) 14.443 (73,2%) 32.446 (99,1%) 15.420 (48,5%) 34.411 (95,1%) Totale colpi NR 102 (4,9%) 691 (34,7%) 3.327 (8,1%) 2.857 (11,3%) 4.938 (25,0%) 10.751 (32,8%) 5.905 (18,6%) 15.766 (43,6%) Eukaryotic 74 407 2.790 2.524 4.614 10.227 4553 8274 Batterico 26 283 520 312 287 471 1.326 7442 Non assegnato legge 249 (11,9%) 1.209 (60,7%) 8.050 (19,7%) 5.114 (20,3%) 9505 (48,2%) 21.695 (66,3%) 9515 (29,9%) 18.645 (51,5%) * La quantità di rRNA rimosso espressa come percentuale della quantità presente nella parte aliquota non impoverito. Tabella 3:. Caratteristiche biblioteca del metatranscriptomes con e senza rRNA deplezione I dati vengono estratti dal Lim et al (2012) 9, che ha ulteriore confronto di altri kit rimozione rRNA e l'effetto di nebulizzazione cDNA prima della preparazione biblioteca sequenziamento..