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环境微生态 多组学测序 多组学测序

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       多组学技术(Multi-Omics)结合两种或两种以上组学研究方法,如基因组、转录组、蛋白组或代谢组,对生物样本进行系统研究,同时将各组学的数据加以整合分析并深入挖掘生物学数据。在环境微生物群落研究领域,微生物多样性测序、宏基因组、宏转录组、宏蛋白组、宏代谢组等技术的交叉融合,为微生物群落的结构组成、基因功能、代谢途径、微生物-环境互作研究提供了新的研究思路。通过多组学技术,不仅可以注释并解析环境微生物群落的结构与功能,还可以比较实验组与对照组在不同水平下物种的活性丰度、基因的差异表达、代谢途径的强弱,进而解析生物学过程(疾病发生、环境治理、食品发酵等)的内在机制。

多组学研究优势

       多样性、宏基因组、宏转录组、宏蛋白组、宏代谢组等多种测序手段相结合,可以综合考虑样本量、测序量、测序深度,使 实验设计更优化、更严谨、更经济;
       多组学技术可以对研究问题精准化聚焦,全面深入解决微生物结构、功能以及与环境宿主之间互作关系的问题;
       多组学技术助力提升文章的影响因子。

美吉优势

       美吉生物为客户提供专业、快捷的微生物多样性、宏基因组、宏转录组、宏蛋白组、宏代谢组等多组学售前方案、结题报告以及包括报告专业解读在内的售后服务;
       美吉生物拥有7年的菌群检测经验,配备全球最先进的高通量测序检测平台和质谱平台,年检测样本达数十万例;
       美吉生物利用各组学技术为客户在微生物领域发表文章300+篇,累计影响因子1000+。

产品流程


技术参数


产品类型

平台选择

宏基因组

Illumina HiSeq 4000

宏转录组

宏蛋白组

Triple TOF 5600;  Q-Exactive;  Orbitrap FusionTM TribridTM

宏代谢组

QTrap5500;  Triple TOF 5600;  Agilent 890A-5975C


案例一: 利用肠道微生物区分痛风患者与健康人群

       痛风是由嘌呤代谢失调引起的一种自发性炎症。尿酸是嘌呤代谢的终产物,尿酸盐在关节和关节周围组织中沉积,引起关节严重疼痛,并最终诱发痛风。目前临床检测痛风的两个指标:1)关节及关节周围组织尿酸盐沉积引发严重疼痛感;2)血液中高尿酸含量(主要的检测指标)。但尿酸检测敏感度低,因而目前并没有一个精准的诊断方法。本研究通过16S多样性及宏基因组测序技术,利用肠道微生物构建了一种新型诊断痛风的高精准检测指标。


图1宏基因组测序分析结果,共获得41个MGS,其中疾病组19个,健康组22个。


图2(A)热图分析生物标志与两组样本间的相关性;(B)ROC检测MIG指数准确性


案例二:活性土、冻土和热岩溶沼泽土微生物的多组学分析

       文章通过16S多样性、宏基因组、宏转录组和宏蛋白组四种技术分别研究了三种土壤类型(活性土,冻土和热岩溶沼泽土)中的土壤微生物组成,包括新物种的基因组草图重构、不同解冻状态下微生物的功能活性。研究结果表明,土壤微生物的过程速率(process rate)与多组学得到的主要途径(如产甲烷)存在很高的相关性。


 

左上图:不同组学技术检测的土壤微生物组成;左下及右图:多组学技术揭示土壤微生物主要代谢途径的比较


案例三:环境的随机性改变可以影响土壤微生物的组成

       环境决定性变化(竞争淘汰、环境过滤等)导致的物种适应性差异和环境随机性变化(出生/死亡、分散/定居)导致的物种适应性差异,都会影响土壤微生物的菌群组成。本文通过16S和宏基因组测序技术提出了一种模式:在草原生态系统中所有可能发生的人为环境变化,均可以通过促进或抑制随机变化过程进而影响土壤微生物的组成。


 

左上图:环境随机变化对土壤微生物的影响度统计分析;中上图:随机变化与决定变化的相关性分析;右上图:16种环境变化对两种功能水平的影响度;下图:样本数据不同处理方法与随机变化影响度的相关性分析。

 

参考文献:

       [1] Guo Z, Zhang J, Wang Z, et al. Intestinal Microbiota Distinguish Gout Patients from Healthy Humans[J]. Scientific reports, 2016, 6.

       [2] Hultman J, Waldrop M P, Mackelprang R, et al. Multi-omics of permafrost, active layer and thermokarst bog soil microbiomes[J]. Nature, 2015, 521(7551): 208-212.

       [3] Zhang X, Johnston E R, Liu W, et al. Environmental changes affect the assembly of soil bacterial community primarily by mediating stochastic processes[J]. Global change biology, 2016, 22(1): 198-207.

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