基于BIPES的微生物群落分析新方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31270152
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    82.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C0105.微生物学新技术与新方法
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Determining microbial community structure and its dynamic change has been a bottleneck for many fields. The area has been significantly improved with many novel observations due to the development of determining 16S rRNA gene tags with 454 and calculating microbial diversity with new bioinformatic tools. Recently, we developed a method called barcoded Illumina paired-end sequenicng (BIPES), which had an order of magnitutue level higher throughput, lower cost, and higher accuracy comparing with the 454 approach. Our previous study has proved the feasibility of BIPES, and we have sucessfully resovled the bioinformatic problem of clustering millions of sequences. However, there are some shortcomings and factors potentially affecting the usage of BIPES. In this proposal, we will systematically assess the wet lab steps in the BIPES process, mainly focusing on sample preparation, DNA extraction and purification, PCR, and next generation sequencing methods, therefore to find the best experimental conditions for the process; in addition, we will develop the quality control techniques including the external and internal standards; furthermore, we will develop the gapped paired-end tag technique, which is more flexible for selecting variable gene tags and can improve the taxonomy assignment efficiency of BIPES reads. The project aims to fully develop the BIPES method to be an accurate, labor-saving, and cost-effective method for studying microbial community. The method could be used in many fields involving human health, animal health, and environmental issues.
微生物群落结构及其动态变化分析是涉及众多学科的共性瓶颈技术。近期,该领域发展迅速,揭示了许多与人体健康以及环境科学相关的新现象。其关键原因是454测定16S rRNA基因短标签序列,进而计算微生物群落结构新方法的建立与运用。申请者原创开发BIPES法,它比454法的通量高数十倍,成本更低,并且准确性更高。前期工作已证明BIPES方法的可行性,并解决了百万条序列水平的聚类计算瓶颈。本项目针对BIPES一些潜在影响因素和不足之处,系统评估BIPES操作流程中的样品保存、DNA制备、PCR及测序等步骤的影响,探求最佳分析条件;建立内外标质控体系;建立非测通配对序列分析技术,拓展BIPES可变区的选择范围,提高序列标签的系统分类效率;从而将BIPES建成为准确、易用、高性价比的微生物群落结构分析手段。该方法可望在人体微生物组、微生物生态、环境及资源微生物、土壤及农业微生物等诸多领域获得广泛应用。

结项摘要

通过测序(尤其是Illumina平台)分析微生物群落近几年迅速发展。本课题对基于测序的微生物生态分析新技术(BIPES),从实验室操作及生物信息分析两个部分开展系统评估,优化分析流程,并将其应用于人体和环境微生物组研究。微生物群落结构及其动态变化分析是涉及众多学科的共性瓶颈技术。首先,本课题全面系统的评估BIPES实验流程的影响,包括采样、样品保存、 DNA 制备、 PCR、测序等步骤。通过比较不同的商品化试剂盒和直接煮沸法在提取的DNA所反映的群落结构和多样性上的异同,阐明了煮沸法和Qiagen等试剂盒法取得相似的菌群结构,降低成本,提高效率。第二,本课题采用已知质粒和样本建立内、外标质控体系,有利于提高分析结果的可靠性。第三,本课题经比较不同PCR区段对微生物组数据分析影响,发现不同的PCR区段,对alpha多样性指数影响较大,其中Shannon相对于Chao, PD更稳定一些。对beta多样性分析,不同PCR区段对PCoA分析影响较小,能够得到稳定、可比较的结果。对菌群结构,不同的PCR区段,也呈现较大的差异。当寻找差异种属时,同一组数据内部可以得到近似的结果,但不同PCR产物混合做荟萃分析时,则会出现混乱。第四,本课题建立了一种新的微生物OTU聚类新技术,解决了微生物群落分析中一个关键但又被长期忽略的稳定性问题。最后,本方法还应用于多组人体和环境数据分析,包括粪便、阴道拭子、痰液、红树林底泥揭示不同生境的微生物组成。就该课题组内容,课题组已经发表SCI论文10篇,其中通讯作者论文包括Microbiome(IF9.0),Journal of the American Heart Association(IF5.1)等期刊;出国访问2人次,国际会议2人次,国内会议3人次。受中国生态学会微生物生态学专业委员会委托,课题组多次举办微生态分析方法培训班,并于2015年面向全国多家著名单位举办微生物组学高级研修班,推广相关技术的应用。

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Comparison of direct boiling method with commercial kits for extracting fecal microbiome DNA by Illumina sequencing of 16S rRNA tags
通过 Illumina 测序 16S rRNA 标签提取粪便微生物组 DNA 的直接煮沸法与商业试剂盒的比较
  • DOI:
    10.1016/j.mimet.2013.07.015
  • 发表时间:
    2013-12-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF MICROBIOLOGICAL METHODS
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Peng, Xin;Yu, Ke-Qiang;Zhou, Hong-Wei
  • 通讯作者:
    Zhou, Hong-Wei
Homogeneity of the Vaginal Microbiome at the Cervix, Posterior Fornix, and Vaginal Canal in Pregnant Chinese Women
中国孕妇子宫颈、后穹窿和阴道管阴道微生物组的同质性
  • DOI:
    10.1007/s00248-014-0487-1
  • 发表时间:
    2015-02-01
  • 期刊:
    MICROBIAL ECOLOGY
  • 影响因子:
    3.6
  • 作者:
    Huang, Yi-E;Wang, Yan;Zhou, Hong-Wei
  • 通讯作者:
    Zhou, Hong-Wei
微生微生物组学大数据分析方法、挑战与机遇
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    《南方医科大学学报》
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周宏伟
  • 通讯作者:
    周宏伟
Diverse vaginal microbiomes in reproductive-age women with vulvovaginal candidiasis.
患有外阴阴道念珠菌病的育龄妇女的阴道微生物群多样化
  • DOI:
    10.1371/journal.pone.0079812
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    PloS one
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Liu MB;Xu SR;He Y;Deng GH;Sheng HF;Huang XM;Ouyang CY;Zhou HW
  • 通讯作者:
    Zhou HW
Comparison of microbial diversity determined with the same variable tag sequence extracted from two different PCR amplicons.
使用从两个不同 PCR 扩增子中提取的相同可变标签序列确定的微生物多样性的比较
  • DOI:
    10.1186/1471-2180-13-208
  • 发表时间:
    2013-09-14
  • 期刊:
    BMC microbiology
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    He Y;Zhou BJ;Deng GH;Jiang XT;Zhang H;Zhou HW
  • 通讯作者:
    Zhou HW

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其他文献

低渗非达西渗流运动方程研究
  • DOI:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    赵阳
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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    周杰
三轴循环加卸载下深部煤体损伤的能量演化和渗透特性研究
  • DOI:
    10.13722/j.cnki.jrme.2018.0697
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王向宇;周宏伟;钟江城;张雷;王超圣;安露
  • 通讯作者:
    安露
卸荷煤体分数阶渗透率模型参数探讨及其在渗流模拟中的应用
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵家巍;周宏伟;刘泽霖;谢森林;赵文慧;钟江城;史艳楠;王毅颖
  • 通讯作者:
    王毅颖
采掘扰动与温度耦合影响下工作面前方煤体渗透率模型研究
  • DOI:
    10.16285/j.rsm.2018.1664
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    岩土力学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    荣腾龙;周宏伟;王路军;任伟光;王子辉;苏腾
  • 通讯作者:
    苏腾

其他文献

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基于肠道菌群的卒中早期预后、复发风险预测及预防干预新技术研究
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  • 项目类别:
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知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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