Name: Mineração heurística de genótipos hierárquicos e genoma acessório Loci em populações bacterianas (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2021-12-07T14:30:00.000+00:00
Duration: 8 min 3 s
Description: Aprenda a usar a plataforma ProkEvo para análise genômica populacional bacteriana em larga escala. Este protocolo computacional permite mapear genótipos hierárquicos e loci do genoma acessório em Salmonella, revelando padrões de resistência antimicrobiana e estrutura populacional para investigações epidemiológicas.

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Este trabalho foi apoiado por financiamento da Divisão de Pesquisa Agrícola da UNL-IANR e do Instituto Nacional de Pesquisa e Educação de Resistência Antimicrobiana e pelo Nebraska Food for Health Center do Departamento de Ciência e Tecnologia de Alimentos (UNL). Esta pesquisa só poderia ser concluída utilizando o Holland Computing Center (HCC) na UNL, que recebe apoio da Iniciativa de Pesquisa do Nebraska. Também somos gratos por ter acesso, através do HCC, aos recursos fornecidos pela Open Science Grid (OSG), que é apoiada pela National Science Foundation e pelo Escritório de Ciência do Departamento de Energia dos EUA. Este trabalho utilizou o Software de Gestão de Fluxo de Trabalho pegasus, que é financiado pela Fundação Nacional de Ciência (grant #1664162).

Os autores declararam que não existem interesses concorrentes.

A utilização de uma análise heurística e hierárquica da estrutura populacional baseada em sistemas fornece uma estrutura para identificar novas assinaturas genômicas em conjuntos de dados bacterianos que têm o potencial de explicar padrões ecológicos e epidemiológicos únicos20. Além disso, o mapeamento de dados do genoma acessório na estrutura populacional pode ser usado para inferir traços adquiridos ancestralmente e/ou recém-derivados que facilitem a disseminação de linhagens ST ou variantes cgM...

O uso crescente do sequenciamento do genoma bacteriano (WGS) como base para vigilância de rotina e inquérito epidemiológico por laboratórios e agências reguladoras de Saúde Pública aprimorou substancialmente as investigações de surtosde patógenos 1,2,3,4. Como consequência, grandes volumes de dados WGS não identificados estão agora disponíveis publicamente e podem ser usados para estudar aspectos da biologia populacional de espécies patogênicas em escala sem precedentes, incluindo estudos baseados em: estruturas populacionais, frequências de genótipos e frequências de genes/alelos em vários reservatórios, regiões geográficas e tipos de ambientes5 . Os inquéritos epidemiológicos mais utilizados pelo WGS baseiam-se apenas em análises utilizando apenas o conteúdo núcleo-genômico compartilhado, onde o conteúdo compartilhado (conservado) é usado apenas para classificação genotípica (por exemplo, chamada de variante), e essas variantes se tornam a base para análise epidemiológica e rastreamento 1,2,6,7 . Normalmente, o genotipagem baseado em núcleo bacteriano é realizado com abordagens de digitação de sequência de vários lócus (MLST) usando sete a alguns milhares de loci 8,9,10. Essas estratégias baseadas em MLST englobam o mapeamento de sequências genômicas pré-montadas ou montadas em bancos de dados altamente curados, combinando informações alélicas em unidades genotípicas reprodutíveis para análise epidemiológica e ecológica11,12. Por exemplo, esta classificação baseada em MLST pode gerar informações genotípicas em dois níveis de resolução: tipos de sequência de nível inferior (STs) ou linhagens ST (7 loci), e variantes MLST (cgMLST) de genoma-núcleo de nível superior (~ 300-3.000 loci)10.
A classificação genotípica baseada em MLST é computacionalmente portátil e altamente reprodutível entre laboratórios, tornando-a amplamente aceita como uma abordagem de sub-digitação precisa abaixo do nívelde espécies bacterianas 13,14. No entanto, as populações bacterianas são estruturadas com diferentes graus de clonalidade específicos das espécies (ou seja, homogeneidade genotípica), padrões complexos de parentesco hierárquico entre genótipos 15,16,17 e uma ampla gama de variações na distribuição do conteúdo genômico acessório 18,19 . Assim, uma abordagem mais holística vai além de classificações discretas em genótipos MLST e incorpora as relações hierárquicas de genótipos em diferentes escalas de resolução, juntamente com o mapeamento de conteúdo genômico acessório em classificações genotipas genotipas, o que facilita a inferência de base populacional 18,20,21 . Além disso, as análises também podem focar em padrões compartilhados de herança de loci genômico acessório entre mesmo genótipos distantes21,22. No geral, a abordagem combinada permite o interrogatório agnóstico das relações entre a estrutura populacional e a distribuição de composições genômicas específicas (por exemplo, loci) entre gradientes geoespaciais ou ambientais. Tal abordagem pode produzir informações fundamentais e práticas sobre as características ecológicas de populações específicas que podem, por sua vez, explicar seus padrões de tropismo e dispersão entre reservatórios, como animais alimentícios ou humanos.
Esta abordagem hierárquica orientada à população baseada em sistemas exige grandes volumes de dados do WGS para poder estatístico suficiente para prever assinaturas genômicas distintas. Consequentemente, a abordagem requer uma plataforma computacional capaz de processar milhares de genomas bacterianos ao mesmo tempo. Recentemente, o ProkEvo foi desenvolvido e é uma plataforma de bioinformática livremente disponível, automatizada, portátil e escalável que permite análises populacionais bacterianas de base hierárquica integrativa, incluindo mapeamento pan-genômico20. O ProkEvo permite o estudo de conjuntos de dados bacterianos de forma moderada a grande, ao mesmo tempo em que fornece uma estrutura para gerar hipóteses epidemiológicas e ecológicas testáveis e inferíveis e previsões fenotípicas que podem ser personalizadas pelo usuário. Este trabalho complementa esse pipeline ao fornecer um guia sobre como utilizar arquivos de saída derivados do ProkEvo como entrada para análises e interpretação de classificações populacionais hierárquicas e mineração genômica acessório. O estudo de caso aqui apresentado utilizou a população da linhagem Salmonella enterica I zoonotic serovar S. Newport como exemplo e foi especificamente destinada a fornecer diretrizes práticas para microbiologistas, ecologistas e epidemiologistas sobre como: i) usar uma abordagem automatizada dependente de filogenia para mapear genótipos hierárquicos; ii) avaliar a distribuição de frequência dos genótipos como proxy para avaliação da aptidão ecológica; iii) determinar graus específicos de clonalidade de linhagem utilizando abordagens estatísticas independentes; e iv) mapear a linhagem de linhagem amr loci como exemplo de como extrair conteúdo genômico acessório no contexto da estrutura populacional. De forma mais ampla, essa abordagem analítica fornece uma estrutura generalizável para realizar uma análise genômica baseada na população em uma escala que pode ser usada para inferir padrões evolutivos e ecológicos, independentemente das espécies-alvo.

<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>filogenia do genoma central</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>https://figshare.com/account/projects/116625/articles/14829225?file=28639209</td></tr><tr><td>Linux, Mac ou PC</td><td></td><td></td><td>qualquer plataforma de alto desempenho</td></tr><tr><td>mlst_output</td><td></td><td></td><td>https://figshare.com/account/projects/116625/articles/14829225?file=28547997</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td> sistr_output <td>https://figshare.com/account/projects/116625/articles/14829225?file=28548000</td></tr><tr><td>credenciais do figshare são necessárias para fazer login e ter acesso aos arquivos</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

mineração heurística de genótipos hierárquicos e genoma acessório loci em populações bacterianas

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

O uso rotineiro e sistemático do sequenciamento de genomas integrais bacterianos (WGS) está aumentando a precisão e a resolução das investigações epidemiológicas realizadas por laboratórios e agências reguladoras de Saúde Pública. Grandes volumes de dados WGS disponíveis publicamente podem ser usados para estudar populações patogênicas em larga escala. Recentemente, uma plataforma computacional livremente disponível chamada ProkEvo foi publicada para permitir análises genômicas populacionais hierárquicas reprodutíveis, automatizadas e escaláveis usando dados wgs bacterianos. Esta implementação do ProkEvo demonstrou a importância de combinar mapeamento genotipado padrão de populações com mineração de conteúdo genômico acessório para inferência ecológica. Em particular, o trabalho aqui destacado utilizou saídas derivadas do ProkEvo para análises hierárquicas em escala populacional usando a linguagem de programação R. O objetivo principal foi fornecer um guia prático para microbiologistas, ecologistas e epidemiologistas, mostrando como: i) utilizar um mapeamento guiado por filogenia de genótipos hierárquicos; ii) avaliar as distribuições de frequência dos genótipos como proxy para a aptidão ecológica; iii) determinar relações de parentesco e diversidade genética utilizando classificações genotipas específicas; e iv) linhagem de mapa diferenciando loci acessório. Para melhorar a reprodutibilidade e a portabilidade, os arquivos de marcação R foram usados para demonstrar toda a abordagem analítica. O conjunto de dados do exemplo continha dados genômicos de 2.365 isolados do patógeno zoonótico Salmonella Newport. O mapeamento ancorado em filogenia de genótipos hierárquicos (Serovar -> BAPS1 -> ST-> cgMLST) revelou a estrutura genética populacional, destacando os tipos de sequência (STs) como o genótipo de diferenciação de pedra-chave. Através das três linhagens mais dominantes, ST5 e ST118 compartilharam um ancestral comum mais recentemente do que com o filotipo st45 altamente clonal. As diferenças baseadas em ST foram ainda destacadas pela distribuição de loci de resistência antimicrobiana acessória (AMR). Por fim, uma visualização ancorada em filogenia foi usada para combinar genótipos hierárquicos e conteúdo AMR para revelar a estrutura de parentesco e assinaturas genômicas específicas da linhagem. Combinada, essa abordagem analítica fornece algumas diretrizes para a realização de análises genômicas populacionais heurísticas da população bacteriana utilizando informações pan-genômicas.

Utilizando a plataforma computacional ProkEvo para análises de genômica populacional, o primeiro passo na mineração de dados bacterianas do WGS é composto por examinar a estrutura populacional hierárquica no contexto de uma filogenia núcleo-genoma (Figura 1). No caso de S. linhagem enterica I, como exemplificado pelo S. O conjunto de dados de Newport, a população é hierarquicamente estruturada da seguinte forma: sorovar (nível mais baixo de resolução), subgrupos B...

Esta plataforma computacional analítica fornece orientação prática para microbiologistas, ecologistas e epidemiologistas interessados em genômica populacional bacteriana. Especificamente, o trabalho aqui apresentado demonstrou como realizar: i) mapeamento guiado por filogenia de genótipos hierárquicos; ii) análise baseada em frequência de genótipos; iii) análises de parentesco e clonalidade; iv) identificação da linhagem diferenciando loci acessório.

Mineração heurística de genótipos hierárquicos e genoma acessório Loci em populações bacterianas

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

Este protocolo analítico permite o estudo de populações patogênicas de bactérias, em larga escala. Isso é muito importante porque melhora a forma como investigações ecológicas e epidemiológicas podem ser feitas. Mas para que isso aconteça, o que precisamos é de uma ferramenta automatizada e escalável, ou uma plataforma computacional que permita que milhares de sequências de genomas sejam analisadas de uma só vez.O ProkEvo se encaixa nesse nicho, e permite que a análise da população bacteriana prática seja feita em escala, enquanto mapeia conteúdo pan-genômico, que revisa genótipos e características únicas sobre esses genótipos para investigação ecológica e epidemiológica. A principal vantagem deste protocolo é o uso de plataformas computacionais poderosas, automatizadas e escaláveis, como o ProkEvo, para fazer a mineração heurística de genótipos hierárquicos em populações bacterianas. O protocolo analítico que está sendo apresentado aqui hoje tem várias implicações práticas.Uma delas é facilitar o diagnóstico no sentido de que permitiria que genótipos bacterianos fossem mapeados e rastreados em tempo real, de forma escalável, o que permite que linhagens patogênicas de patógenos sejam discernidas e definidas para rastrear e mapear esses patógenos em diferentes cenários. Outro aplicativo é aprimorar a vigilância rotineira de laboratórios de saúde pública e órgãos reguladores, o que é feito para facilitar o rastreamento de patógenos em diferentes ambientes comerciais. O protocolo aqui apresentado fornece orientações práticas para microbiologistas, ecologistas, epidemiologistas e qualquer pessoa interessada em genômica populacional bacteriana.O ProkEvo é uma plataforma de código aberto e disponível publicamente, e sua página do GitHub fornece instruções detalhadas de uso. O protocolo explicado aqui também pode ser encontrado no GitHub. Com as instruções fornecidas, queremos tornar o ProkEvo e este protocolo fáceis de usar e ser utilizados por pesquisadores iniciantes e avançados.Comece a conduzir as análises usando a árvore gigi para traçar uma árvore filogenética, juntamente com informações genotipas. Para isso, otimize o tamanho da figura da árvore gigi, incluindo o diâmetro e largura dos anéis alterando os valores numéricos dentro do mapa de calor x-lim e G. Ao traçar várias camadas de dados com a árvore filogenética, agregou todos os metadados no menor número possível de categorias para facilitar a escolha do painel de coloração.Conduzir a agregação de dados com base na questão do interesse e conhecimento do domínio. Uma vez feito, use um gráfico de barras para avaliar as frequências relativas agregando dados para o tipo de sequência ou linhagens ST, e digitação de sequência multilocus do genoma do núcleo ou variantes cgMLST para facilitar visualizações. Escolha um limiar empírico ou estatístico usado para agregação de dados.O código de exemplo pode ser usado para inspecionar a distribuição de frequência das linhagens ST e determinar o corte. O código de exemplo mostra como as STs menores ou de baixa frequência são agregadas. Os STs que não estão numerados podem ser agrupados como outros STs.Use um código semelhante para as variantes cgMLST. Use a abordagem aninhada para calcular a proporção de cada linhagem ST dentro de cada subgrupo BAPS1 para identificar as STs que pertencem ao mesmo subgrupo BAPS1. O código exemplifica como a proporção baseada em ST pode ser calculada nos subgrupos BAPS1.Para traçar a distribuição da resistência antimicrobiana ou loci AMR através das linhagens ST, use um limiar empírico ou estatístico para filtrar o loci AMR mais importante para facilitar as visualizações. Forneça uma crua. arquivo csv contendo as proporções calculadas de todos os loci AMR em todas as linhagens ST.Em seguida, calcule a proporção AMR para cada ST usando o código. Após os cálculos serem feitos para todas as STs, combine os conjuntos de dados como um quadro de dados usando o código e, em seguida, exporte o arquivo csv contendo as proporções calculadas com o código. Antes de traçar a distribuição baseada em AMR através das linhagens ST, filtre os dados com base em um limiar para facilitar visualizações.Em seguida, plote a filogenia do genoma central juntamente com as classificações genotípicas hierárquicas em dados AMR em uma única parcela usando a árvore gigi. Em seguida, otimize o tamanho da figura dentro da árvore Gigi usando os parâmetros mencionados anteriormente. Otimize as visualizações agregando as variáveis ou usando classificação binária, como a presença ou ausência genética.A estrutura populacional hierárquica da linhagem de Salmonella enterica um no contexto de uma filogenia do genoma central foi examinada. As frequências relativas de todos os genótipos hierárquicos foram então utilizadas para avaliar a distribuição geral e as classificações mais frequentes observadas. As linhagens ST menos frequentes foram agregadas como outras STs para facilitar a visualização dos dados.Da mesma forma, as variantes cgMLST menos frequentes foram agregadas como outras cgMLSTs. As relações ancestrais entre as TS foram examinadas utilizando-se uma abordagem aninhada, avaliando a frequência relativa das linhagens ST pelos subgrupos baps1 ou haplotipos. A frequência relativa da linhagem ST diferenciando o LOCI AMR foi avaliada para identificar assinaturas genômicas acessórios únicas ligadas à estrutura populacional de Serovar Newport.Nos resultados, mdfa e aac6IAA loci pareciam ser adquiridos ancestralmente pela população de Newport serovar, enquanto o ST45 é previsto como resistente a vários medicamentos. Quando comparado com o ST45, as outras principais linhagens ST, como ST5 e ST118, são mais propensas a serem multidrogas suscetíveis. Além disso, foi utilizada uma visualização ancorada em filogenia para integrar sistematicamente os dados hierárquicos da estrutura populacional.Este protocolo analítico apresenta uma base para a mineração de dados de populações bacterianas em escala. O que permite é que os genótipos sejam mapeados e rastreados em escala usando o ProkEvo, mas também podem ser expandidos para responder a outras perguntas, como explorar a distribuição de vias metabólicas e fatores de virulência associados à informação genotipada. Ou seja, podemos prever os fenótipos que estão associados a genótipos específicos de interesse.O protocolo descrito aqui definitivamente abre caminho para os pesquisadores explorarem novas questões no campo da genômica populacional e inferirem padrões evolutivos e ecológicos para espécies patogênicas e bacterianas não patogênicas.

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Genetics

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