Bakteriyel Popülasyonlarda Hiyerarşik Genotiplerin ve Aksesuar Genom Loci'nin Sezgisel Madenciliği
7 Aralık 2021
Bu analitik hesaplama platformu, bakteriyel popülasyon genomiği ile ilgilenen mikrobiyologlar, ekolojistler ve epidemiyologlar için pratik rehberlik sağlar. Özellikle, burada sunulan çalışma nasıl gerçekleştirileceğini göstermiştir: i) hiyerarşik genotiplerin filogeni rehberliğinde haritalanması; ii) genotiplerin frekansa dayalı analizi; iii) akrabalık ve klonalite analizleri; iv) Soy farklılaştırıcı aksesuar lokuslarının tanımlanması.
Bu analitik protokol, büyük ölçekli patojenik bakteri popülasyonlarının incelenmesine izin verir. Bu çok önemlidir çünkü ekolojik ve epidemiyolojik araştırmaların nasıl yapılabileceğini geliştirir. Ancak bunun gerçekleşmesi için ihtiyacımız olan şey, otomatik ve ölçeklenebilir bir araç veya binlerce genom dizisinin aynı anda analiz edilmesine izin veren hesaplamalı bir platformdur.
ProkEvo bu nişe uyar ve ekolojik ve epidemiyolojik araştırmalar için genotipleri ve bu genotiplerle ilgili benzersiz özellikleri gözden geçiren pan-genomik içeriği haritalandırırken, pratik bakteri popülasyonu analizinin ölçekli olarak yapılmasına izin verir. Bu protokolün temel avantajı, bakteri popülasyonlarındaki hiyerarşik genotiplerin sezgisel madenciliğini yapmak için ProkEvo gibi güçlü, otomatik ve ölçeklenebilir hesaplama platformlarının kullanılmasıdır. Bugün burada sunulan analitik protokolün birkaç pratik etkisi vardır.
Bunlardan biri, bakteriyel genotiplerin gerçek zamanlı olarak, ölçeklenebilir bir şekilde haritalandırılmasına ve izlenmesine izin verecek anlamda tanılamayı kolaylaştırmaktır; bu, patojenlerin patojenik soylarının ayırt edilmesine ve tanımlanmasına izin verir. Diğer bir uygulama, patojenlerin farklı ticari ortamlarda izlenmesini kolaylaştırmak için yapılan halk sağlığı laboratuvarlarının ve düzenleyici kurumların rutin gözetimini arttırmaktır. Burada sunulan protokol, mikrobiyologlar, ekolojistler, epidemiyologlar ve bakteriyel popülasyon genomiği ile ilgilenen herkes için pratik rehberlik sağlar.
ProkEvo açık kaynaklı ve genel kullanıma açık bir platformdur ve GitHub sayfası ayrıntılı kullanım talimatları sağlar. Burada açıklanan protokol GitHub'da da bulunabilir. Verilen talimatlarla, ProkEvo'yu ve bu protokolü acemi ve ileri düzey araştırmacılar tarafından kullanımı ve kullanımını kolaylaştırmak istiyoruz.
Genotipik bilgilerle birlikte filogenetik bir ağacı çizmek için Gigi ağacını kullanarak analizleri yapmaya başlayın. Bunu yapmak için, x-lim ve G ısı haritası içindeki sayısal değerleri değiştirerek halkaların çapı ve genişliği de dahil olmak üzere Gigi ağacı figür boyutunu optimize edin. Filogenetik ağaçla birden fazla veri katmanı çizerken, renklendirme paneli seçimini kolaylaştırmak için tüm meta verileri mümkün olan en düşük sayıda kategoride toplayın.
İlgi alanı ve alan bilgisi sorusuna dayalı veri toplamayı gerçekleştirin. İşiniz bittiğinde, dizi türü veya ST soyları için veri toplayarak göreceli frekansları değerlendirmek için bir çubuk grafik ve görselleştirmeleri kolaylaştırmak için çekirdek genom çok lokuslu dizi tiplemesi veya cgMLST varyantları kullanın. Veri toplama için kullanılan ampirik veya istatistiksel bir eşik seçin.
Örnek kod, ST soylarının frekans dağılımını incelemek ve kesmeyi belirlemek için kullanılabilir. Örnek kod, küçük veya düşük frekanslı ST'lerin nasıl toplandığını gösterir. Numaralandırılmayan ST'ler diğer ST'ler olarak gruplandırılabilir.
cgMLST varyantları için benzer bir kod kullanın. Aynı BAPS1 alt grubuna ait ST'leri tanımlamak üzere her BAPS1 alt grubundaki her ST soyunun oranını hesaplamak için iç içe geçmiş yaklaşımı kullanın. Kod, ST tabanlı oranın BAPS1 alt grupları arasında nasıl hesaplanabileceğini örneklemektedir.
Antimikrobiyal direncin veya AMR lokuslarının ST soyları arasındaki dağılımını çizmek için, görselleştirmeleri kolaylaştırmak üzere en önemli AMR lokuslarını filtrelemek için ampirik veya istatistiksel bir eşik kullanın. Ham bir ürün sağlayın. Tüm ST soylarındaki tüm AMR lokuslarının hesaplanan oranlarını içeren csv dosyası.
Ardından, kodu kullanarak her ST için AMR oranını hesaplayın. Tüm ST'ler için hesaplamalar yapıldıktan sonra, kodu kullanarak veri kümelerini tek bir veri çerçevesi olarak birleştirin ve hesaplanan oranları içeren csv dosyasını kodla dışa aktarın. ST soyları arasında AMR tabanlı dağılımı çizmeden önce, görselleştirmeleri kolaylaştırmak için verileri bir eşiğe göre filtreleyin.
Daha sonra, çekirdek genom filogenisini, AMR verilerindeki hiyerarşik genotipik sınıflandırmalarla birlikte Gigi ağacını kullanarak tek bir grafikte çizin. Ardından, daha önce belirtilen parametreleri kullanarak Gigi ağacının içindeki şekil boyutunu optimize edin. Değişkenleri toplayarak veya gen varlığı ya da yokluğu gibi ikili sınıflandırmayı kullanarak görselleştirmeleri optimize edin.
Salmonella enterica soyunun hiyerarşik popülasyon yapısı çekirdek genom filogenisi bağlamında incelenmiştir. Tüm hiyerarşik genotiplerin göreceli frekansları daha sonra genel dağılımı ve en sık gözlenen sınıflandırmaları değerlendirmek için kullanıldı. Daha az sıklıkta ST soyları, veri görselleştirmeyi kolaylaştırmak için diğer ST'ler gibi toplanmıştır.
Benzer şekilde, daha az sıklıkta cgMLST varyantları diğer cgMLST'ler olarak toplanmıştır. ST'ler arasındaki atasal ilişkiler, BAPS1 alt grupları veya haplotipleri tarafından ST soylarının göreceli sıklığı değerlendirilerek iç içe geçmiş bir yaklaşım kullanılarak incelenmiştir. AMR lokuslarını farklılaştıran ST soyunun göreceli sıklığı, serovar Newport popülasyon yapısına bağlı benzersiz aksesuar genomik imzaları tanımlamak için değerlendirildi.
Sonuçlarda, MDFA ve AAC6IAA lokuslarının serovar Newport popülasyonu tarafından atasal olarak edinildiği görülürken, ST45'in çoklu ilaca dirençli olduğu tahmin edilmektedir. ST45 ile karşılaştırıldığında, ST5 ve ST118 gibi diğer büyük ST soylarının çoklu ilaca duyarlı olma olasılığı daha yüksektir. Ek olarak, hiyerarşik popülasyon yapısı verilerini sistematik olarak entegre etmek için filogeni bağlantılı bir görselleştirme kullanılmıştır.
Bu analitik protokol, bakteri popülasyonlarının ölçekli veri madenciliği için bir temel sunmaktadır. İzin verdiği şey, genotiplerin ProkEvo kullanılarak ölçekte haritalanması ve izlenmesidir, ancak genotipik bilgilerle ilişkili metabolik yolların ve virülans faktörlerinin dağılımını keşfetmek gibi diğer soruları cevaplamak için de genişletilebilir. Yani, ilgilenilen belirli genotiplerle ilişkili fenotipleri tahmin edebiliriz.
Burada açıklanan protokol, araştırmacıların popülasyon genomiği alanındaki yeni soruları keşfetmelerinin ve patojenik ve patojenik olmayan bakteri türleri için evrimsel ve ekolojik kalıplar çıkarmalarının yolunu açmaktadır.
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Genel Bakış
Bu makale, ProkEvo hesaplama platformunu kullanarak bakteriyel popülasyon genomik analizi için pratik ve ölçeklenebilir bir protokol sunmaktadır. Tüm genom dizileme (WGS) verilerinden ve hiyerarşik genotipik haritalamadan yararlanan bu protokol, araştırmacıların binlerce bakteriyel genomu analiz etmesine olanak tanıyarak ekolojik ve epidemiyolojik incelemeleri kolaylaştırır. Yaklaşım, popülasyon yapısını ve antimikrobiyal direnç modellerini ortaya çıkarmak için filogenetik, genotipik ve aksesuar genomik verileri entegre ederek Salmonella Newport üzerinden gösterilmiştir.
Temel Çalışma Bileşenleri
Bilim Alanı
- Bakteriyel popülasyon genomiği
- Hesaplamalı biyoloji
- Mikrobiyal epidemiyoloji
Arka Plan
- Rutin WGS, halk sağlığındaki epidemiyolojik araştırmaları dönüştürmektedir.
- Bakteriyel popülasyonların büyük ölçekli analizi; otomatize edilmiş, ölçeklenebilir hesaplama araçları gerektirir.
- ProkEvo, hiyerarşik popülasyon genomik analizi için tasarlanmış açık kaynaklı bir platformdur.
- Genotipik haritalamanın aksesuar genom madenciliği ile birleştirilmesi, ekolojik çıkarımları güçlendirir.
Çalışmanın Amacı
- ProkEvo kullanarak bakteriyel popülasyon genomik analizi için tekrarlanabilir ve ölçeklenebilir bir protokol sağlamak.
- Ekolojik ve epidemiyolojik içgörüler elde etmek amacıyla hiyerarşik genotiplerin ve aksesuar lokusların haritalanmasında araştırmacılara rehberlik etmek.
- Salmonella Newport genomlarından oluşan geniş bir veri seti kullanarak pratik uygulamaları göstermek.
Kullanılan Yöntemler
- ProkEvo kullanılarak WGS verilerinin otomatik analizi.
- Hiyerarşik genotiplerin filogeni güdümlü haritalanması (Serovar → BAPS1 → ST → cgMLST).
- Genotipik ve aksesuar verilerle birlikte filogenetik ağaçların R'daki Gigi tree kullanılarak görselleştirilmesi.
- Sekans tiplerinin (ST'ler) ve çekirdek genom MLST varyantlarının toplulaştırılması ve frekans analizi.
- Antimikrobiyal direnç (AMR) lokuslarının soy hatları arasındaki dağılımının değerlendirilmesi.
Temel Sonuçlar
- Hiyerarşik genotipik haritalama, Salmonella Newport'un popülasyon yapısını ortaya çıkarmıştır.
- ST5 ve ST118 lineage'ları, oldukça klonal olan ST45'e kıyasla daha yakın bir ortak atayı paylaşmaktadır.
- ST45'in çoklu ilaç dirençli olduğu öngörülürken, ST5 ve ST118'in çoklu ilaca duyarlı olma olasılığı daha yüksektir.
- Filogeni tabanlı görselleştirmeler, genotipik ve AMR verilerini entegre ederek lineage'a özgü genomik imzaları vurgulamıştır.
Sonuçlar
- Bu protokol, ölçeklenebilir ve tekrarlanabilir bakteriyel popülasyon genomik analizlerine olanak tanır.
- Hiyerarşik genotipik haritalamanın aksesuar genom analizi ile birleştirilmesi, ekolojik ve epidemiyolojik öngörüler sağlar.
- Bu yaklaşım, halk sağlığı ve düzenleyici ortamlarda patojenik soyların gerçek zamanlı sürveyansını ve takibini destekler.
Sıkça Sorulan Sorular
Sektörel Uygulama ve Önem
Bu protokol, halk sağlığı ve düzenleyici ortamlarda epidemiyolojik sürveyansı ve ekolojik çıkarımları destekleyerek, tüm genom dizileme verileri kullanılarak bakteriyel popülasyon genomiğinin ölçeklenebilir ve otomatik analizini sağlar. Hiyerarşik genotip haritalamasını aksesuar genom madenciliği ile entegre ederek, antimikrobiyal direnç ve virülans faktörü çalışmalarında hedef doğrulamanın risklerini azaltmak için bir çerçeve sunar. Bu yaklaşım, soy hattına özgü genomik imzalardaki öngörü güvenini artırarak, antibakteriyel müdahale yöntemlerine yönelik erken keşif süreçlerindeki devam/dur kararlarına bilgi sağlar.
Biyofarma Ar-Ge'sinde Stratejik Uygulamalar
Erken Keşif ve Hedef Doğrulama
- Bilimsel Değer: Popülasyon yapısını netleştirmek ve sekans tipleri gibi temel farklılaştırıcı genotipleri belirlemek amacıyla hiyerarşik genotiplerin (Serovar → BAPS1 → ST → cgMLST) haritalandırılmasıyla terapötik hipotezlerin sorgulanmasını sağlar.
- Bilimsel Değer: Ekolojik uygunluğun bir göstergesi olarak genotiplerin frekans dağılımlarını değerlendirerek biyolojik risk azaltma süreçlerini destekler ve stabil soy ilişkilerine sahip hedeflerin önceliklendirilmesine yardımcı olur.
- Bilimsel Değer: Genotipik sınıflandırmaları kullanarak akrabalık ilişkilerini ve genetik çeşitliliği belirler; böylece antimikrobiyal veya antivirülans stratejileri için hedef seçimindeki mekanistik belirsizliği azaltır.
Tarama ve Assay Geliştirme
- Bilimsel Değer: Belirlenmiş genetik arka planlara karşı güvenilir bileşik taraması yapılmasına olanak tanımak için antimikrobiyal direnç (AMR) belirteçleri dahil olmak üzere soy hattına özgü aksesuar lokusları haritalandırarak, valide edilmiş biyolojik sistemleri sonraki iş akışlarına hazırlar.
- Operasyonel Değer: Hiyerarşik genotiplerin ve AMR içeriğinin filogeni tabanlı görselleştirmesi aracılığıyla assay standardizasyonu ve tekrarlanabilirliğini ele alarak laboratuvarlar arasında tutarlı sonuçlar alınmasını kolaylaştırır.
- Operasyonel Değer: 2.365 Salmonella Newport izolatının otomatik olarak işlenmesini kanıtlayarak yüksek kapasiteli genotipik profillemeyi destekler, tarama hazırlığını ve ölçeklenebilirliği vurgular.
Translasyonel ve Preklinik Araştırmalar
- Bilimsel Değer: Aksesuar AMR lokuslarını (örneğin, MDFA ve AAC6IAA) zoonotik patojenlerdeki soy hattına özgü genomik imzalarla ilişkilendirerek hastalıkla olan ilgisini tartışır ve translasyonel biyobelirteç uyumunu destekler.
- Bilimsel Değer: Direnç lokuslarının atasal edinimini izlemek için ST tabanlı farklılıkları kullanarak, keşif aşamasından preklinik doğrulamaya kadar olan sürekliliği tanımlar ve risk ayarlı ilerleme kararlarına bilgi sağlar.
- Bilimsel Değer: Çoklu ilaç duyarlılığı veya direnci gibi fenotipik özelliklerle korelasyon gösteren, soy hattını ayırt eden aksesuar lokusları belirleyerek öngörücü risk azaltmaya odaklanır ve genotipten fenotip tahminine olanak tanır.
İş Akışı ve Süreç Entegrasyonu
Bu yöntem; hipotez testlerini, yolak aydınlatmasını ve biyolojik risk azaltmayı destekleyen ölçeklenebilir genotipik haritalama ve aksesuar genom analizi sağlayarak, Erken Keşif aşamasından Lider Bileşik Belirleme ve Preklinik çalışmalara kadar olan keşif sürecine entegre olur.
- Keşif Biyolojisi: Yöntemin; hiyerarşik genotiplerin filogeni kılavuzlu haritalanması ve ST soylarının frekans tabanlı analizi yoluyla hipotez testini, yolklılığın açıklığa kavuşturulmasını veya biyolojik risklerin azaltılmasını nasıl desteklediğini açıklar.
- Tarama: Makale tarafından desteklendiğinde, standart tarama panelleri için ST soyları genelindeki AMR lokuslarının oransal dağılımı gibi analiz hazırlığını, tekrarlanabilirliği veya kantitatif çıktıları tanımlar.
- Analitik: BAPS1 alt grupları içindeki ST soylarının bağıl frekans hesaplamaları ve AMR lokus oranları da dahil olmak üzere, ekiplerin koşulları karşılaştırmasına yardımcı olan ölçümleri, okumaları veya istatistiksel çıktıları vurgular.
- Translasyonel Araştırma: Yalnızca kaynak desteklediğinde, patojenik popülasyonlardaki evrimsel ve ekolojik modelleri anlamak için soya özgü AMR içeriğinin haritalanması gibi, yöntemi preklinik süreklilik veya biyobelirteç uyumuyla ilişkilendirir.
- Kurumsal Yeniden Kullanım: Yöntemi, tek kullanımlık bir teknikten ziyade yeniden kullanılabilir bir yetkinlik olarak çerçeveler; farklı bakteri türleri ve çalışmalar boyunca tekrarlanan uygulamalar için ProkEvo aracılığıyla otomasyonunu, ölçeklenebilirliğini ve açık kaynaklı erişilebilirliğini vurgular.
Operasyonel ve Kurumsal Etki
- Bilimsel Değer: Öngörüsel güven, hedef doğrulaması, mekanistik belirsizliğin azaltılması.
- Operasyonel Değer: Standardizasyon, tekrarlanabilirlik ve ölçeklenebilirlik.
- Stratejik Değer: Daha iyi devam/dur kararları, sermaye verimliliği ve azaltılmış geç evre biyolojik risk.
- Portföy Etkisi: Riske göre ayarlanmış önceliklendirme ve ilerletme kararları.
Uygulama Hususları
- Hiyerarşik popülasyon genomik analizi için mikrobiyal genomik, filogenetik ve R programlama konularında bilimsel uzmanlık gereklidir.
- Enstrümantasyon ve analitik altyapı ihtiyaçları arasında; tüm genom dizileme verilerine erişim, ölçeklenebilir işleme için hesaplama kaynakları ve filogenetik görselleştirme için Gigi tree gibi araçlar yer almaktadır.
- Ekipler arası standardizasyon gereksinimleri, tutarlı renklendirme panelleri için üst verilerin minimal kategorilerde toplanmasını ve veri filtreleme ile görselleştirme için ampirik veya istatistiksel eşiklerin uygulanmasını içerir.
- Model sistemler arası adaptasyon hususları, patojene ve araştırma sorusuna bağlı olarak genotipik hiyerarşilerin (örneğin, Serovar → BAPS1 → ST → cgMLST) ve aksesuar lokus filtreleme eşiklerinin değiştirilmesini kapsar.
- Kaynak materyallerle desteklenen pratik sınırlamalar arasında, görselleştirmeyi kolaylaştırmak için düşük frekanslı ST'lerin veya cgMLST varyantlarının 'diğer' olarak gruplandırılması gerekliliği ile veri toplama ve eşik seçimi için alan bilgisine olan bağımlılık yer almaktadır.
