Эвристическая добыча иерархических генотипов и локусов генома аксессуаров в бактериальных популяциях

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

doi:10.3791/63115

Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Методическая статья

Эвристическая добыча иерархических генотипов и локусов генома аксессуаров в бактериальных популяциях

2.4K просмотров

⸱

DOI:

10.3791/63115

⸱

7 декабря 2021 г.

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

В этой статье

Краткое содержание

Эта аналитическая вычислительная платформа предоставляет практическое руководство для микробиологов, экологов и эпидемиологов, заинтересованных в бактериальной популяционной геномике. В частности, представленная здесь работа продемонстрировала, как выполнять: i) филогенное картирование иерархических генотипов; ii) частотный анализ генотипов; iii) анализ родства и клональности; iv) идентификация родословной, дифференцирующей локусы аксессуаров.

Аннотация

Регулярное и систематическое использование бактериального секвенирования всего генома (WGS) повышает точность и разрешение эпидемиологических расследований, проводимых лабораториями общественного здравоохранения и регулирующими органами. Большие объемы общедоступных данных WGS могут быть использованы для изучения патогенных популяций в больших масштабах. Недавно была опубликована свободно доступная вычислительная платформа под названием ProkEvo, позволяющая воспроизводить, автоматизировать и масштабировать иерархический геномный анализ популяций с использованием бактериальных данных WGS. Эта реализация ProkEvo продемонстрировала важность сочетания стандартного генотипического картирования популяций с добычей дополнительного геномного содержания для экологического вывода. В частности, в работе, выделенной здесь, использовались выходные данные ProkEvo для иерархического анализа в масштабе популяции с использованием языка программирования R. Основная цель состояла в том, чтобы предоставить практическое руководство для микробиологов, экологов и эпидемиологов, показав, как: i) использовать филогенное картирование иерархических генотипов; ii) оценивать частотные распределения генотипов в качестве показателя экологической пригодности; iii) определять родственные отношения и генетическое разнообразие с использованием специфических генотипических классификаций; и iv) карта родословной, дифференцирующая локусы аксессуаров. Для повышения воспроизводимости и переносимости использовались файлы R markdown для демонстрации всего аналитического подхода. Пример набора данных содержал геномные данные из 2 365 изолятов зоонозного пищевого патогена Salmonella Newport. Филогенное картирование иерархических генотипов (серовар -> BAPS1 -> ST -> cgMLST) выявило генетическую структуру популяции, выделив типы последовательностей (STs) в качестве краеугольного камня, дифференцирующего генотип. В трех наиболее доминирующих линиях ST5 и ST118 имели общего предка совсем недавно, чем с высококлональным типом ST45. Различия на основе ST были дополнительно подчеркнуты распределением локусов дополнительной устойчивости к противомикробным препаратам (УПП). Наконец, филогенная визуализация была использована для объединения иерархических генотипов и содержания AMR для выявления структуры родства и геномных сигнатур, специфичных для линии. В совокупности этот аналитический подход предоставляет некоторые рекомендации для проведения эвристического бактериального геномного анализа популяции с использованием пангеномной информации.

Введение

Все более широкое использование бактериального секвенирования всего генома (WGS) в качестве основы для рутинного эпиднадзора и эпидемиологического расследования лабораториями общественного здравоохранения и регулирующими органами значительно улучшило расследования вспышек патогенов 1,2,3,4. Как следствие, большие объемы деидентифицированных данных WGS в настоящее время находятся в открытом доступе и могут быть использованы для изучения аспектов популяционной биологии патогенных видов в беспрецедентных масштабах, включая исследования, основан....