Estrazione euristica di genotipi gerarchici e loci genomici accessori in popolazioni batteriche

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

doi:10.3791/63115

Articolo metodologico

Estrazione euristica di genotipi gerarchici e loci genomici accessori in popolazioni batteriche

DOI:

10.3791/63115

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7 dicembre 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

In questo articolo

Sommario

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Questa piattaforma computazionale analitica fornisce una guida pratica per microbiologi, ecologi ed epidemiologi interessati alla genomica delle popolazioni batteriche. Nello specifico, il lavoro qui presentato ha dimostrato come eseguire: i) mappatura filogenetica di genotipi gerarchici; ii) analisi dei genotipi basata sulla frequenza; iii) analisi di parentela e clonalità; iv) identificazione del lignaggio differenziando i loci accessori.

Abstract

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L'uso sistematico e sistematico del sequenziamento dell'intero genoma batterico (WGS) sta migliorando l'accuratezza e la risoluzione delle indagini epidemiologiche condotte dai laboratori di sanità pubblica e dalle agenzie di regolamentazione. Grandi volumi di dati WGS disponibili pubblicamente possono essere utilizzati per studiare le popolazioni patogene su larga scala. Recentemente, è stata pubblicata una piattaforma computazionale liberamente disponibile chiamata ProkEvo per consentire analisi genomiche di popolazione riproducibili, automatizzate e scalabili basate su gerarchia utilizzando dati WGS batterici. Questa implementazione di ProkEvo ha dimostrato l'importanza di combinare la mappatura genotipica standard delle popolazioni con l'estrazione di contenuti genomici accessori per l'inferenza ecologica. In particolare, il lavoro qui evidenziato ha utilizzato output derivati da ProkEvo per analisi gerarchiche su scala di popolazione utilizzando il linguaggio di programmazione R. L'obiettivo principale era quello di fornire una guida pratica per microbiologi, ecologi ed epidemiologi mostrando come: i) utilizzare una mappatura filogenica dei genotipi gerarchici; ii) valutare le distribuzioni di frequenza dei genotipi come proxy per l'idoneità ecologica; iii) determinare le relazioni di parentela e la diversità genetica utilizzando specifiche classificazioni genotipiche; e iv) mappare il lignaggio differenziando i loci accessori. Per migliorare la riproducibilità e la portabilità, sono stati utilizzati file di markdown R per dimostrare l'intero approccio analitico. Il set di dati di esempio conteneva dati genomici da 2.365 isolati del patogeno zoonotico di origine alimentare Salmonella Newport. La mappatura ancorata alla filogenesi dei genotipi gerarchici (Serovar -> BAPS1 -> ST -> cgMLST) ha rivelato la struttura genetica della popolazione, evidenziando i tipi di sequenza (ST) come genotipo differenziante chiave di volta. Attraverso i tre lignaggi più dominanti, ST5 e ST118 hanno condiviso un antenato comune più recentemente che con il filotipo ST45 altamente clonale. Le differenze basate sulla ST sono state ulteriormente evidenziate dalla distribuzione dei loci di resistenza antimicrobica accessoria (AMR). Infine, è stata utilizzata una visualizzazione ancorata alla filogenesi per combinare genotipi gerarchici e contenuto AMR per rivelare la struttura della parentela e le firme genomiche specifiche del lignaggio. Combinato, questo approccio analitico fornisce alcune linee guida per condurre analisi genomiche euristiche della popolazione batterica utilizzando informazioni pan-genomiche.

Introduzione

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Il crescente uso del sequenziamento dell'intero genoma batterico (WGS) come base per la sorveglianza di routine e l'indagine epidemiologica da parte dei laboratori di sanità pubblica e delle agenzie di regolamentazione ha sostanzialmente migliorato le indagini sui focolai di patogeni ^1,2,3,4. Di conseguenza, grandi volumi di dati WGS de-identificati sono ora disponibili al pubblico e possono essere utilizzati per studiare aspetti della biologia della popolazione di specie patogene su una scala senza precedenti, compresi studi basati su: stru....

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Protocollo

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1. Preparare i file di input

NOTA: Il protocollo è disponibile qui - https://github.com/jcgneto/jove_bacterial_population_genomics/tree/main/code. Il protocollo presuppone che il ricercatore abbia specificamente utilizzato ProkEvo (o una pipeline comparabile) per ottenere gli output necessari disponibili in questo repository Figshare (https://figshare.com/account/projects/116625/articles/15097503 - sono richieste le credenziali di accesso - L'utente deve creare un account gratuito per avere accesso ai file!). Da notare, ProkEvo scarica automaticamente le sequenze genomiche dal repository NCBI-SRA e richiede solo un file .txt ....

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Risultati

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Utilizzando la piattaforma computazionale ProkEvo per le analisi genomiche di popolazione, il primo passo nel data mining WGS batterico consiste nell'esaminare la struttura gerarchica della popolazione nel contesto di una filogenesi nucleo-genoma (Figura 1). Nel caso di S. enterica lignaggio I, come esemplificato dalla S. Set di dati newport, la popolazione è strutturata gerarchicamente come segue: sierotipo (livello più basso di risoluzione), sottogruppi o aploti.......

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Discussione

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L'utilizzo di un'analisi euristica e gerarchica della struttura della popolazione basata su sistemi fornisce un quadro per identificare nuove firme genomiche in set di dati batterici che hanno il potenziale per spiegare modelli ecologici ed epidemiologici unici²⁰. Inoltre, la mappatura dei dati del genoma accessorio sulla struttura della popolazione può essere utilizzata per dedurre tratti ancestrali acquisiti e / o di derivazione recente che facilitano la diffusione di lignaggi ST o varianti cgML.......

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Dichiarazioni

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Gli autori hanno dichiarato che non esistono interessi concorrenti.

Ringraziamenti

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Questo lavoro è stato sostenuto da finanziamenti forniti dalla Divisione di ricerca agricola UNL-IANR e dall'Istituto nazionale per la ricerca e l'istruzione sulla resistenza antimicrobica e dal Nebraska Food for Health Center presso il Dipartimento di scienza e tecnologia alimentare (UNL). Questa ricerca potrebbe essere completata solo utilizzando l'Holland Computing Center (HCC) dell'UNL, che riceve il sostegno della Nebraska Research Initiative. Siamo anche grati di avere accesso, attraverso l'HCC, alle risorse fornite dall'Open Science Grid (OSG), che è supportato dalla National Science Foundation e dall'Office of Science del Dipartimento dell'Energia degli Stati ....

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Materiali

Elenco dei materiali utilizzati in questo articolo
Nome	Azienda	Numero di catalogo	Commenti
			https://figshare.com/account/projects/116625/articles/14829225?file=28758762
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baps_output			https://figshare.com/account/projects/116625/articles/14829225?file=28548003
filogenesi del genoma centrale			https://figshare.com/account/projects/116625/articles/14829225?file=28548006
genome_sra			https://figshare.com/account/projects/116625/articles/14829225?file=28639209
Linux, Mac o PC			qualsiasi piattaforma ad alte prestazioni
mlst_output			https://figshare.com/account/projects/116625/articles/14829225?file=28547997
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Riferimenti

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Grad, Y. H., et al. Genomic epidemiology of the Escherichia coli O104:H4 outbreaks in Europe, 2011. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 109 (8), 3065-3070 (2012).
Worby, C. J., Chang, H. -H., Hanage, W. P., Lipsitch, M.

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Ristampe e permessi

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Tag

Genomica delle popolazioni batteriche Sequenziamento dell intero genoma Piattaforma ProkEvo Loci di resistenza antimicrobica Mappatura guidata dalla filogenesi Lineaggi di Sequence Type Filogenesi del core genome Classificazione genotipica

Estrazione euristica di genotipi gerarchici e loci genomici accessori in popolazioni batteriche

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