Name: 박테리아 집단에서 계층적 유전자형과 부속 게놈 유전자형의 휴리스틱 마이닝 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2021-12-07T14:30:00.000+00:00
Duration: 8 min 3 s
Description: 배우세요 ProkEvo 플랫폼을 활용한 박테리아 계층적 유전자형 및 부속 게놈 마이닝 방법입니다. 이 프로토콜은 Salmonella Newport를 포함한 대규모 박테리아 집단의 유전체 분석과 항생제 내성 패턴 연구에 활용됩니다.

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이 연구는 UNL-IANR 농업 연구 부서와 국립 항균 내성 연구 및 교육 연구소 및 식품 과학 기술부 (UNL)의 네브래스카 식품 보건 센터에서 제공하는 기금으로 지원되었습니다. 이 연구는 네브래스카 연구 이니셔티브의 지원을받는 UNL의 네덜란드 컴퓨팅 센터 (HCC)를 활용해야만 완료 될 수 있습니다. 우리는 또한 HCC를 통해 국립 과학 재단과 미국 에너지부의 과학 사무소가 지원하는 개방형 과학 그리드 (OSG)가 제공하는 자원에 액세스 할 수있게 해줘서 고맙습니다. 이 작품은 국립 과학 재단 (보조금 #1664162)이 자금을 지원하는 페가수스 워크 플로우 관리 소프트웨어를 사용했습니다.

저자들은 경쟁하는 이익이 존재하지 않는다고 선언했다.

시스템 기반 휴리스틱 및 계층적 집단 구조 분석의 활용은 독특한 생태학적 및 역학적 패턴(20)을 설명할 수 있는 잠재력을 갖는 박테리아 데이터세트에서 새로운 게놈 서명을 식별하기 위한 프레임워크를 제공한다. 추가적으로, 집단 구조에 대한 부속 게놈 데이터의 매핑은 저장고(6,20,21,45,46)에 걸쳐 ST 계통 또는 cgMLST 변이체의 확산을 용이하게 하는 조상-획득 및/또는 최근 유래된 형질을 추론하는데 사용될 수 있다. 보다 광범위하게, 박테리아 집단의 범 게놈 함량 분포에 대한 세계적인 평가는 인구가 최근에18,21<sup...

공중 보건 실험실 및 규제 기관의 일상적인 감시 및 역학 조사의 기초로 박테리아 전체 게놈 시퀀싱 (WGS)의 사용이 증가함에 따라 병원체 발병 조사 1,2,3,4가 크게 향상되었습니다. 그 결과, 대량의 비식별된 WGS 데이터가 현재 공개적으로 이용 가능하며, 여러 저장소, 지리적 지역 및 환경 유형에 걸친 집단 구조, 유전자형 빈도 및 유전자/대립유전자 빈도에 기초한 연구를 포함하여 전례 없는 규모로 병원성 종의 집단 생물학의 측면을 연구하는 데 사용될 수 있습니다5 . 가장 일반적으로 사용되는 WGS 유도 역학 조사는 공유 코어 게놈 콘텐츠만을 사용하는 분석을 기반으로하며, 공유 (보존 된) 콘텐츠 만으로는 유전자형 분류 (예 : 변형 호출)에 사용되며 이러한 변형은 역학 분석 및 추적 1,2,6,7의 기초가됩니다. . 전형적으로, 박테리아 코어-게놈-기반 유전자형은 7 내지 수천 개의 유전자좌 8,9,10을 사용하는 다중 유전자좌 서열 타이핑(MLST) 접근법으로 수행된다. 이러한 MLST 기반 전략은 고도로 큐레이팅된 데이터베이스 상에 미리 조립되거나 조립된 게놈 서열의 매핑을 포함하며, 이에 따라 대립유전자 정보를 역학 및 생태학적 분석을 위한 재현 가능한 유전자형 단위로 결합한다(11,12). 예를 들어, 이러한 MLST 기반 분류는 두 가지 수준의 분해능에서 유전자형 정보를 생성할 수 있다: 저수준 서열 유형(STs) 또는 ST 계보(7개 유전자좌), 및 상위 레벨 코어-게놈 MLST(cgMLST) 변이체(~300-3,000 유전자좌)10.
MLST 기반 유전자형 분류는 실험실에서 계산적으로 휴대가 용이하고 재현성이 높기 때문에 박테리아 종 수준13,14 아래의 정확한 하위 타이핑 접근법으로 널리 받아 들여지고 있습니다. 그러나, 박테리아 집단은 종-특이적 다양한 정도의 클론성(즉, 유전자형 균질성), 유전자형 15,16,17 사이의 계층적 친족관계의 복잡한 패턴, 및 부속 게놈 함량의 분포에서의 광범위한 변동으로 구조화된다 18,19 . 따라서보다 전체적인 접근 방식은 MLST 유전자형으로의 개별 분류를 넘어 다양한 해상도의 유전자형의 계층 적 관계를 통합하고 액세서리 게놈 내용을 유전자형 분류에 매핑하여 인구 기반 추론을 용이하게합니다 18,20,21 . 더욱이, 분석은 또한 멀리 관련된 유전자형21,22 사이에서 액세서리 게놈 유전자좌의 상속의 공유 패턴에 초점을 맞출 수 있다. 전반적으로, 결합된 접근법은 집단 구조 사이의 관계와 지리공간적 또는 환경적 구배들 사이의 특정 게놈 조성물(예를 들어, 유전자좌)의 분포에 대한 불가지론적 심문을 가능하게 한다. 이러한 접근법은 특정 집단의 생태 학적 특성에 대한 근본적이고 실용적인 정보를 제공 할 수 있으며, 이는 차례로 식량 동물이나 인간과 같은 저수지에 걸친 그들의 트로피즘과 분산 패턴을 설명 할 수 있습니다.
이 시스템 기반 계층적 집단 중심 접근법은 구별 가능한 게놈 서명을 예측하기에 충분한 통계적 능력을 위해 대량의 WGS 데이터를 필요로 한다. 결과적으로이 접근법은 수천 개의 박테리아 게놈을 한 번에 처리 할 수있는 전산 플랫폼을 필요로합니다. 최근에, ProkEvo는 개발되었으며 자유롭게 이용 가능하고, 자동화되고, 휴대가 가능하며, 확장 가능한 생물 정보학 플랫폼으로, 범게놈 매핑(pan-genomic mapping)(20)을 포함한 통합 계층적 기반 박테리아 집단 분석을 가능하게 한다. ProkEvo는 중대형 박테리아 데이터 세트를 연구하는 동시에 사용자가 사용자 정의 할 수있는 검증 가능하고 추론 가능한 역학 및 생태 학적 가설 및 표현형 예측을 생성하는 프레임 워크를 제공합니다. 이 작업은 ProkEvo 파생 출력 파일을 계층 적 집단 분류 및 액세서리 게놈 마이닝의 분석 및 해석을위한 입력으로 활용하는 방법에 대한 가이드를 제공하는 파이프 라인을 보완합니다. 여기에 제시된 사례 연구는 살모넬라 엔테리카 혈통 I zoonotic serovar S의 인구를 활용했습니다. Newport를 예로 들자면, 미생물학자, 생태학자 및 역학자에게 다음과 같은 방법에 대한 실질적인 지침을 제공하는 것을 특별히 목표로 하였다: i) 계층적 유전자형을 매핑하기 위해 자동화된 계통학-의존적 접근법을 사용한다; ii) 생태학적 적합성을 평가하기 위한 프록시로서 유전자형의 빈도 분포를 평가하는 단계; iii) 독립적 인 통계적 접근법을 사용하여 혈통 별 클론성 정도를 결정; iv) 집단 구조의 맥락에서 부속 게놈 함량을 마이닝하는 방법의 예로서 혈통-차별화 AMR 유전자좌를 지도화한다. 보다 광범위하게,이 분석 접근법은 표적 종에 관계없이 진화 및 생태 패턴을 추론하는 데 사용할 수있는 규모로 인구 기반 게놈 분석을 수행하는 일반화 가능한 프레임 워크를 제공합니다.

<table><tbody><tr><td></td><td></td><td></td> amr_data_filtered <td>https://figshare.com/account/projects/116625/articles/14829225?file=28758762</td></tr><tr><td>amr_data_raw</td><td></td><td></td><td>https://figshare.com/account/projects/116625/articles/14829225?file=28547994</td></tr><tr><td>baps_output</td><td></td><td></td><td>https://figshare.com/account/projects/116625/articles/14829225?file=28548003</td></tr><tr><td>Core-genome 계통 발생</td><td></td><td></td><td>https://figshare.com/account/projects/116625/articles/14829225?file=28548006</td></tr><tr><td>genome_sra</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>https://figshare.com/account/projects/116625/articles/14829225?file=28639209 Linux, Mac 또는 PC</td><td></td><td></td> mlst_output <td>고성능 플랫폼</td></tr><tr><td>https://figshare.com/account/projects/116625/articles/14829225?file=28547997</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td> 로그인하려면 <td>sistr_output https://figshare.com/account/projects/116625/articles/14829225?file=28548000</td></tr><tr><td>figshare 자격 증명이 필요하며 파일에</td><td></td><td></td><td></td> 액세스할 수 있습니다.</tr></tbody></table>

박테리아 집단에서 계층적 유전자형과 부속 게놈 유전자형의 휴리스틱 마이닝

Heuristic Mining of Hierarchical Genotypes and Accessory Genome Loci in Bacterial Populations

박테리아 전체 게놈 시퀀싱 (WGS)의 일상적이고 체계적인 사용은 공중 보건 실험실 및 규제 기관이 수행하는 역학 조사의 정확성과 해상도를 향상시키고 있습니다. 공개적으로 이용 가능한 대량의 WGS 데이터를 사용하여 병원성 집단을 대규모로 연구 할 수 있습니다. 최근에는 박테리아 WGS 데이터를 사용하여 재현 가능하고 자동화되고 확장 가능한 계층 적 기반 집단 게놈 분석을 가능하게하기 위해 ProkEvo라는 자유롭게 사용할 수있는 계산 플랫폼이 게시되었습니다. ProkEvo의 이러한 구현은 생태 추론을위한 액세서리 게놈 콘텐츠의 마이닝과 인구의 표준 유전자형 매핑을 결합하는 것이 중요하다는 것을 보여주었습니다. 특히, 여기서 강조된 연구는 R 프로그래밍 언어를 사용한 인구 규모 계층적 분석을 위해 ProkEvo 파생 출력을 사용했습니다. 주요 목표는 미생물 학자, 생태 학자 및 역학자를위한 실용적인 가이드를 제공하는 것이 었습니다 : i) 계층 적 유전자형의 계통 안내 매핑을 사용하는 방법; ii) 생태적 적합성을 위한 프록시로서 유전자형의 빈도 분포를 평가하고; iii) 특정 유전자형 분류를 사용하여 혈연 관계 및 유전 적 다양성을 결정; iv) 부속 유전자좌를 차별화하는 계보를 지도한다. 재현성과 이식성을 향상시키기 위해 R markdown 파일을 사용하여 전체 분석 접근 방식을 시연했습니다. 예제 데이터 세트에는 동물 유행성 식품 매개 병원균 살모넬라 뉴포트의 2,365 단리물로부터의 게놈 데이터가 포함되었습니다. 계층적 유전자형(Serovar -> BAPS1 -> ST-> cgMLST)의 계통-앵커 매핑은 집단 유전 구조를 밝혀내고, 서열 유형(ST)을 키스톤 분화 유전자형으로 강조했다. 세 가지 가장 지배적 인 혈통에 걸쳐, ST5와 ST118은 고도로 클론 ST45 계통형보다 더 최근에 공통 조상을 공유했습니다. ST-기반 차이는 부속 항미생물 내성 (AMR) 유전자좌의 분포에 의해 더욱 강조되었다. 마지막으로, 계통 고정 시각화를 사용하여 계층 적 유전자형과 AMR 함량을 결합하여 혈연 구조 및 혈통 별 게놈 서명을 밝혀 냈습니다. 결합된이 분석 접근법은 범 게놈 정보를 사용하여 휴리스틱 박테리아 집단 게놈 분석을 수행하기위한 몇 가지 지침을 제공합니다.

집단 유전체학 분석을 위해 전산 플랫폼 ProkEvo를 활용함으로써, 박테리아 WGS 데이터 마이닝의 첫 번째 단계는 코어-게놈 계통학의 맥락에서 계층적 집단 구조를 조사하는 것으로 구성됩니다(그림 1). S의 경우. 엔테리카 계보 I, S에 의해 예시된 바와 같이 . 뉴포트 데이터 세트는, 모집단이 다음과 같이 계층적으로 구조화된다: 세로바(최저 해상도 수준), BAPS1 하위군 또는 일배체형, ST 계통 및 cgMLST 변이체(최고 수준의 분해능)20. 계층적 집단 구조에 대한 이러한 계통학-유도 분석은 구체적으로 다음과 같은 점들이 조사될 수 있게 한다: i) 살모넬라균의 경우에 SISTR-기반 잘못 분류된 게놈의 계통발생학적 분포를 다른 혈청으로 분포; ii) 집단의 유전적 또는 친족관계 구조; iii) 유전자형 분해능의 상이한 수준에서의 다양화 패턴; iv) ...

이 분석 전산 플랫폼은 박테리아 집단 유전체학에 관심이있는 미생물 학자, 생태 학자 및 역학자에게 실질적인 지침을 제공합니다. 구체적으로, 여기에 제시된 연구는 수행 방법을 보여주었습니다 : i) 계층 적 유전자형의 계통 유도 매핑; ii) 유전자형의 빈도 기반 분석; iii) 친족관계 및 클론성 분석; iv) 혈통 차별화 액세서리 유전자좌의 확인.

Routine and systematic use of bacterial whole-genome sequencing (WGS) is enhancing the accuracy and resolution of epidemiological investigations carried ...

이 분석 프로토콜은 대규모 박테리아의 병원성 집단에 대한 연구를 허용합니다. 이는 생태 학적 및 역학 적 조사가 수행 될 수있는 방법을 향상시키기 때문에 매우 중요합니다. 그러나 그러한 일이 일어나기 위해서는 자동화되고 확장 가능한 도구 또는 수천 개의 게놈 서열을 한 번에 분석 할 수있는 계산 플랫폼이 필요합니다.ProkEvo는 그 틈새 시장에 적합하며, 생태 및 역학 조사를 위해 유전자형과 유전자형에 대한 고유 한 특징을 검토하는 범 게놈 함량을 매핑하면서 대규모로 실용적인 박테리아 집단 분석을 수행 할 수 있습니다. 이 프로토콜의 가장 큰 장점은 ProkEvo와 같은 강력하고 자동화되고 확장 가능한 계산 플랫폼을 사용하여 박테리아 집단에서 계층 적 유전자형의 휴리스틱 마이닝을 수행한다는 것입니다. 오늘 여기에 제시되는 분석 프로토콜은 몇 가지 실질적인 의미를 가지고 있습니다.그 중 하나는 박테리아 유전자형이 실시간으로 매핑되고 추적 될 수 있다는 의미에서 진단을 용이하게하는 것이며, 확장 가능한 방식으로 병원균의 병원성 혈통을 식별하고 정의하여 다른 환경에서 병원균을 추적하고 매핑 할 수 있습니다. 또 다른 응용 프로그램은 공중 보건 실험실 및 규제 기관에 대한 일상적인 감시를 강화하는 것이며, 이는 다양한 상업적 환경에서 병원균의 추적을 용이하게하기 위해 수행됩니다. 여기에 제시된 프로토콜은 미생물 학자, 생태 학자, 역학자 및 박테리아 집단 유전체학에 관심이있는 모든 사람들에게 실질적인 지침을 제공합니다.ProkEvo는 오픈 소스 및 공개적으로 사용 가능한 플랫폼이며 GitHub 페이지는 자세한 사용 지침을 제공합니다. 여기에 설명 된 프로토콜은 GitHub에서도 찾을 수 있습니다. 제공된 지침을 통해 ProkEvo 및이 프로토콜을 사용하기 쉽고 초보자 및 고급 연구원이 활용하고자합니다.Gigi 트리를 사용하여 유전자형 정보와 함께 계통 발생 나무를 플롯하기 위해 분석을 시작하십시오. 이렇게 하려면 x-lim 및 G 히트 맵 내의 숫자 값을 변경하여 링의 직경과 너비를 포함한 Gigi 트리 그림 크기를 최적화합니다. 계통 발생 트리를 사용하여 여러 계층의 데이터를 플로팅할 때 모든 메타데이터를 가능한 가장 낮은 범주 수로 집계하여 색상 패널을 쉽게 선택할 수 있습니다.관심 및 도메인 지식에 대한 질문을 기반으로 데이터 집계를 수행합니다. 완료되면 막대 플롯을 사용하여 서열 유형 또는 ST 계보에 대한 데이터를 집계하고 핵심 게놈 다중 유전자좌 서열 타이핑 또는 cgMLST 변이체에 대한 데이터를 집계하여 상대적 빈도를 평가하여 시각화를 용이하게합니다. 데이터 집계에 사용되는 경험적 또는 통계적 임계값을 선택합니다.예제 코드는 ST 계보의 주파수 분포를 검사하고 컷오프를 결정하는 데 사용할 수 있습니다. 예제 코드에서는 부전공 또는 저주파 ST가 집계되는 방식을 보여 줍니다. 번호가 매겨지지 않은 ST는 다른 ST로 그룹화할 수 있습니다.cgMLST 변형에 대해 유사한 코드를 사용하십시오. 중첩된 접근 방식을 사용하여 각 BAPS1 서브그룹 내의 각 ST 계보의 비율을 계산하여 동일한 BAPS1 서브그룹에 속하는 ST를 식별하십시오. 이 코드는 BAPS1 하위 그룹에서 ST 기반 비율을 계산하는 방법을 보여 줍니다.ST 계통에 걸친 항균 내성 또는 AMR 유전자좌의 분포를 플롯하려면 경험적 또는 통계적 역치를 사용하여 시각화를 용이하게 하기 위해 가장 중요한 AMR 유전자좌를 필터링합니다. 원시를 제공하십시오. 모든 ST 계보에 걸쳐 모든 AMR 유전자좌의 계산된 비율을 포함하는 csv 파일.다음으로 코드를 사용하여 각 ST에 대한 AMR 비율을 계산합니다. 모든 ST에 대해 계산이 완료되면 코드를 사용하여 데이터 세트를 하나의 데이터 프레임으로 결합한 다음 계산된 비율이 포함된 csv 파일을 코드와 함께 내보냅니다. ST 계보에 걸쳐 AMR 기반 분포를 플로팅하기 전에 임계값을 기준으로 데이터를 필터링하여 시각화를 용이하게 합니다.다음으로, AMR 데이터의 계층적 유전자형 분류와 함께 핵심 게놈 계통학을 Gigi 트리를 사용하여 단일 플롯으로 플롯합니다. 그런 다음 앞에서 언급 한 매개 변수를 사용하여 Gigi 트리 내부의 그림 크기를 최적화하십시오. 변수를 집계하거나 유전자 존재 또는 부재와 같은 이진 분류를 사용하여 시각화를 최적화합니다.살모넬라 장내 혈통의 계층 적 인구 구조는 핵심 게놈 계통학의 맥락에서 조사되었다. 그런 다음 모든 계층적 유전자형의 상대적 빈도를 사용하여 전체 분포 및 가장 빈번하게 관찰되는 분류를 평가하였다. 덜 빈번한 ST 계보가 데이터 시각화를 용이하게하기 위해 다른 ST로 집계되었습니다.유사하게, 덜 빈번한 cgMLST 변이체는 다른 cgMLST들로서 응집되었다. ST 사이의 조상 관계는 BAPS1 하위군 또는 일배체형에 의한 ST 계통의 상대적 빈도를 평가함으로써 중첩된 접근법을 사용하여 조사되었다. AMR 유전자좌를 분화시키는 ST 계통의 상대적 빈도는 세로바 뉴포트 집단 구조에 연결된 독특한 부속 게놈 서명을 확인하기 위해 평가되었다.결과에서, MDFA 및 AAC6IAA 유전자좌는 혈청 뉴포트 집단에 의해 조상적으로 획득된 것으로 나타난 반면, ST45는 다중 약물 내성인 것으로 예측된다. ST45와 비교할 때, ST5 및 ST118과 같은 다른 주요 ST 계통은 다중 약물 감수성이 더 큽니다. 또한 계통 고정 시각화를 사용하여 계층적 인구 구조 데이터를 체계적으로 통합했습니다.이 분석 프로토콜은 대규모로 박테리아 집단의 데이터 마이닝을위한 기초를 제공합니다. 그것이 허용하는 것은 ProkEvo를 사용하여 유전자형을 대규모로 매핑하고 추적하는 것이지만, 유전자형 정보와 관련된 대사 경로 및 독성 인자의 분포를 탐구하는 것과 같은 다른 질문에 답하기 위해 확장 될 수도 있습니다. 즉, 관심있는 특정 유전자형과 관련된 표현형을 예측할 수 있습니다.여기에 설명 된 프로토콜은 연구자가 인구 유전체학 분야의 새로운 질문을 탐구하고 병원성 및 비 병원성 박테리아 종에 대한 진화 적 및 생태 학적 패턴을 추론 할 수있는 길을 열어줍니다.

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