• Microbial Genomics Module

Microbial Genomics Module

Version 10.0.1
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CLC Microbial Genomics Module是集成在CLC Genomics Workbench软件中的一个插件,可实现基于靶标测序(16s、18s和ITS)和Shotgun测序的微生物宏基因组分析,如微生物组分鉴定和定量(如OUT聚类)、微生物进化分析、功能组分分析,可进行样本内和样本间的α和β多样性比较、Heat Map绘图等。此外,该插件还具备基于NGS的微生物多位点序列分型和流行病学分析工具,常用于食品安全和公共健康的监管,比如进行常见病原体爆发的分子诊断。该插件内置了数据库下载工具,可一键下载各种微生物相关的参考序列。

1. 软件简介

CLC Microbial Genomics Module是集成在CLC Genomics Workbench软件中的一个插件,可实现基于靶标测序(16s18sITS)和Shotgun测序的微生物宏基因组分析,如微生物组分鉴定和定量(如OUT聚类)、微生物进化分析、功能组分分析,可进行样本内和样本间的α和β多样性比较、Heatmap绘图等。此外,该插件还具备基于NGS的微生物多位点序列分型和流行病学分析工具,常用于食品安全和公共健康的监管,比如进行常见病原体爆发的分子诊断。该插件内置了数据库下载工具,可一键下载微生物参考序列、病原微生物参考序列、扩增子序列(16s18sITS)、抗性基因序列和GO数据库等。

2. 硬件要求

n  Windows VistaWindows 7Windows 8Windows 10Windows Server 2008Windows Server 2012

n  Mac OS X 10.7及以上版本

n  Linux: RHEL 6.0及以上版本、SUSE 12.2及以上版本、Fedora 16及以上版本

n  建议8 GB RAM及以上

n  建议1600 x 1200的屏幕分辨率

n  IntelAMDCPU

3. 适用的测序数据

n  一代测序数据,Sanger测序平台;

n  所有主流二代测序平台产生的数据,如 SOLIDLife Ion TorrentComplete GenomicsRoche 454Illumina Genome Analyzer

n  三代测序数据,PacBio测序平台。

4. 软件功能概况

4.1 宏基因组靶标测序分析

为了鉴定微生物种类,首先要提取样本DNA序列,PCR扩增16srDNA18srDNA或其他基因序列,通过软件对NGS测序数据进行物种分类和定量。Operational Taxonomical Units(OTUs)是人为的分类单元,可根据一定水平的序列相似性对测序数据进行聚类,生成OTU Table,并进行alphabeta多样性分析。

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OTU Table

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Bar Chart

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α 多样性

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β 多样性

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Heat Map

4.2 全基因组水平分析微生物(宏基因组Shotgun测序数据分)

分析肠道、水体、土壤等样本中菌落组成,在种水平鉴定微生物组分差异,寻找可能的关键菌,如致病菌等

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同样也可进行α和β多样性分析,此处不再赘述。

4.3 宏基因组测序之功能组分分析

Metagenomics Functional Analysis模块可实现不同样本微生物的功能组分比较,可进行微生物多样性分析、样本来源推测等,需联合使用Meta Gene Mark插件。分析流程:从头拼接-基因预测-Pfam注释-GO注释-功能定量-功能差异分析。

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Functional Profile(功能组分及定量结果)

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Heat Map

4.4 NGS MLST分析和流行病学研究

多位点序列分型(multi-locus sequence typing, MLST)是一种基于核酸序列实现的细菌或真菌的分型方法,通过PCR扩增多个管家基因内部片段并测定其序列,分析菌株变异,实现菌株分型。

全基因组测序已成为微生物菌落分型研究不可或缺的重要工具。全基因组数据揭示了包括耐药性基因在内的所有分型信息。一旦病原菌经过分型描述,全基因组SNP分析将成为病原菌污染源追溯最可靠的方法。建立跟踪系统以对关键控制点进行有效管理,全基因组测序分析将对病原菌和具有研究价值的菌株进行合理质控。

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以上是数据分析得到的一个总结报告,您可以快速得出以下结论:样本来源于哪个物种及其分类学地位、样本是否有污染、该微生物的MLST分型结果、有哪些抗性基因等。

4.5 构建K-mer TreeSNP-Tree

K-mer Tree有助于鉴定具有相近参考序列的样本,该工具可通过Result Metadata Table或者Toolbox导入单序列或者序列集,来构建系统发生树。

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K-mer Tree

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SNP Tree



5. 引用文献

1. Ciciliot S, Albiero M, Campanaro S, et al. Interplay between gut microbiota and p66Shc affects obesity-associated insulin resistance[J]. The FASEB Journal, 2018: fj. 201701409R.

2. Svenningsen, Nanna B., et al. "Suppression of the activity of arbuscular mycorrhizal fungi by the soil microbiota." The ISME journal 12.5 (2018): 1296.

3. Zhao Y, Chen F, Wu W, et al. GPR43 mediates microbiota metabolite SCFA regulation of antimicrobial peptide expression in intestinal epithelial cells via activation of mTOR and STAT3[J]. Mucosal immunology, 2018.

4. Fitamo, Temesgen, et al. "Microbial population dynamics in urban organic waste anaerobic co-digestion with mixed sludge during a change in feedstock composition and different hydraulic retention times." Water research 118 (2017): 261-271.

5. Omar, Basma, et al. "Simultaneous biogas upgrading and biochemicals production using anaerobic bacterial mixed cultures." Water research (2018).

6. Treu, Laura, et al. "Two-year microbial adaptation during hydrogen-mediated biogas upgrading process in a serial reactor configuration." Bioresource technology (2018).

7. Tsapekos, Panagiotis, et al. "Bioaugmentation with hydrolytic microbes to improve the anaerobic biodegradability of lignocellulosic agricultural residues." Bioresource technology 234 (2017): 350-359.




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