算法分析人类肠道微生物组中的代谢基因簇

一项合作研究开发了一种名为gutSMASH的软件，该软件可识别特定微生物分类群中的主要代谢基因簇(MGC)，这些微生物分类群在宿主-微生物组相互作用中很重要。尽管该软件旨在预测厌氧人类肠道细菌的MGC，但该软件也可用于识别占据体内其他生态位的微生物群落中的代谢途径。

该研究上周发表在《自然生物技术》杂志上：“gutSMASH预测了人类肠道微生物群的特殊初级代谢途径。”基于Python的软件gutSMASH是根据早期称为antiSMASH的算法的源代码构建的，该算法通过使用配置文件隐马尔可夫模型检测物理聚集的蛋白质域来预测生物合成基因簇，并且可以从此处免费下载。

该研究由斯坦福大学生物工程、微生物学和免疫学系副教授MichaelFischbach博士、斯坦福大学病理学、微生物学和免疫学助理教授DylanDodd博士以及MarnixMedema领导，博士，荷兰莱顿大学计算生物学助理教授。

“我们定制了这个基因簇检测框架来检测参与初级代谢和生物能量学的MGC，”作者指出。“gutSMASH可以成为酶/途径发现领域的一个有价值的工具，将代谢物与基因簇联系起来，并识别负责微生物组相关表型的基因。”

我们肠道微生物组的成员合成了许多小分子或代谢物，这些小分子或代谢物改变了从消化到情绪等一系列生理属性。产生此类代谢物的生物合成途径的成分在物理上聚集在微生物基因组的区域中，直观地称为代谢基因簇。预测微生物代谢途径的算法侧重于初级代谢的MGCs——参与细胞活动生长和维持的途径。

研究人员使用该算法系统地分析了肠道微生物组的代谢，并在4,240个高质量微生物基因组中鉴定了19,890个基因簇。“我们发现门之间的通路分布存在显着差异，反映出不同的能量捕获策略，”作者指出。

结果解释了不同的细菌家族如何使用独特的酶促途径产生短链脂肪酸，并表明每个微生物群(分类单元)占据了一个特征性的代谢生态位。

为了确定每个代谢途径在人类中的普遍性和丰度，研究人员分析了荷兰队列中的1,135人。令人惊讶的是，他们发现这些人类样本中血浆和粪便中微生物组衍生代谢物的水平并未反映肠道微生物宏基因组中产生这些代谢物的代谢途径基因的丰度。这表明通路特异性基因调控和代谢物通量的关键作用。

细菌途径的鉴定已经开始依赖于识别物理聚集基因的软件。基于保守基因簇的分析可防止仅基于序列相似性的分析导致的假阳性错误。该原理广泛应用于天然产物的生物合成。

“这项工作是了解细菌类群如何影响微生物组化学的差异的起点，”作者指出。