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shRNA表达克隆

微生物化学成为新焦点

Oct 16, 2019 No Comments

微生物化学成为新焦点1

微生物与口腔内的细菌一样,可以显著地影响宿主的生理学。

 

化学生物学、基因组学和数据挖掘的工具可以让我们更深入地了解微生物组的代谢产物。

长期以来,科学家对生活在动物体内和体表的微生物的研究一直依赖于DNA测序,从而揭示哪些微生物大量存在,以及这些微生物群落如何对它们的环境做出反应。现在,化学生物学的分析方法,结合基因组学和计算技术,可以帮助研究人员从生物化学角度了解这些微生物实际上在做什么。一些实验室利用质谱学、越来越多的数据库和生物信息学工具来分析数据,重点研究微生物代谢食物时产生的物质。这些“代谢物”不仅是健康和疾病的标记,而且还是生理变化的驱动因素。

代谢物可以影响宿主整体的生物学,而不仅仅是微生物群落所在的局部。加州斯坦福大学(Stanford University)的微生物学家Michael Fischbach指出,有些化合物在血液中含量很高,不同个体之间的浓度差异可能超过一个数量级。我们应该对这些化学物质有更多的了解,因为它们可能是人类生物差异的基础。

然而,代谢组学——即对代谢物的研究——说起来容易做起来难。纽约州立大学环境科学与林业学院(State University of New York College of Environmental Science and Forestry)研究肠道微生物的硫代谢的生物化学家Erica Majumder指出,在任何一个给定的代谢组学测试中,他们都能检测到上千种代谢物。

当研究人员刚刚开始分析代谢物时,他们使用一种名做液相色谱-质谱(liquid chromatography–mass spectrometry, LC-MS)的技术。利用LC-MS识别这些生物分子可能需要几个月。生物化学家Gary Siuzdak表示,这真是一个令人难以置信、令人沮丧的过程。Siuzdak在加州拉荷亚的斯克里普斯研究所(Scripps Research)的团队在1995年发表了最早的LC-MS代谢组学论文之一。

从那以后,仪器和分析工具的改进大大缩短了代谢物检测时间。Siuzdak的实验室创建了METLIN——一个串联质谱数据库,它揭示了50多万个代谢物和其他分子的分子碎片的结构细节。该实验室还开发了处理LC-MS数据的在线平台XCMS。

另一个工具是由加州大学圣地亚哥分校(University of California, San Diego)的化学家Pieter Dorrestein等人发明的全球自然产物社会分子网络(Global Natural Product Social Molecular Networking)。它提供众包质谱数据,当没有官方参考标准时,研究人员可以使用这些数据来识别代谢物。Siuzdak指出,尽管还有很多改进工作要做,但是这样的工具已经可以在几秒钟内识别出一些代谢物。Dorrestein则表示,2016年,只有不到2%的质谱信号可以与已知的代谢物相匹配,现在这个数字增加了两到三倍。

 

更多探索方式

利用基因组学技术研究微生物代谢物也是一个探索方向。德国海德堡欧洲分子生物学实验室(European Molecular Biology Laboratory)的计算生物学家Maria Zimmermann-Kogadeeva在两项研究中提出了一个关键问题,即微生物如何影响宿主体内的药物代谢。

在第一项研究中,当她还是耶鲁大学(Yale University)的博士后时,Zimmermann-Kogadeeva和她的同事研究了抗病毒药物布里夫定(brivudine)。肠道微生物代谢该药物后会产生一种有毒的代谢物。Zimmermann的团队将布里夫定施加给野生型小鼠或缺乏微生物群的小鼠,然后测量药物浓度及其代谢物随时间的变化。在确定了代谢药物最快的微生物菌株后,他们系统性地灭活了2,350个细菌基因,以确定相关的酶。

接下来,研究人员利用缺乏这种酶的细菌重新克隆了“无菌”小鼠。这使他们能够建立宿主—微生物组药物代谢的药代动力学模型。该方法可用于估计微生物对食物、其它药物或内源性代谢物的消化作用。

微生物化学成为新焦点2
类器官可用于鉴定微生物的影响。

 

Zimmermann和她的团队还试图更广泛地量化微生物群落对口服药物的影响。在76个肠道微生物和271个口服药物的筛选中,他们发现所有的微生物都代谢了一些药物,而65%的药物被一种及以上的微生物菌株代谢。随后,研究小组创建了细菌文库,每个文库都表达了感兴趣的基因组的小片段,以识别负责这种代谢活动的细菌基因,他们使用质谱法对这些基因进行了量化。

另一个问题是关于微生物代谢物对宿主的影响。例如,吲哚丙酸(indolepropionic acid, IPA)是一种可以改变肠壁通透性的物质,由梭状芽孢杆菌等肠道细菌利用来自饮食中的色氨酸特异性合成。然而,在Fischbach和他在斯坦福大学的同事Justin Sonnenburg领导的研究小组使用生物信息学、基因敲除和质谱法确定这些步骤之前,IPA涉及的代谢途径还不清楚。在随后的预印本中,该团队描述了一个基于CRISPR – CAS9的系统,用于控制细菌代谢物的产生,并利用该系统揭示了某些代谢物在宿主免疫中的作用。

研究人员还利用类似于简化器官的实验室培养组织(类器官)来研究代谢物的影响。来自北卡罗莱纳大学教堂山分校(University of North Carolina, Chapel Hill)的干细胞生物学家Scott Magness和生物工程师Nancy Allbritton已经开发出一套系统,可以分析生长在各个孔中的15,000种类器官,这些类器官都分布在一个邮票大小的正方形培养孔内。该团队使用现成的3D打印组件构建了这个平台,并使用显微镜和计算图像分析建立了一个自动化监控系统。Magness提醒,你不可能让一个研究生或博士后去观察15,000个类器官。

研究人员使用另一种自动化系统将健康粪便样本中的细菌注入类器官,速度约为每小时90个类器官(人工注射每小时只能处理12个类器官)。通过在注射细菌的同时注入一种荧光染料,研究人员可以判断微生物的代谢物是否破坏了肠道屏障的功能。

他们还证明了该系统可以支持厌氧微生物的生长,而厌氧微生物在人体肠道中占主导地位。Magness表示,她们证明了可以注入复杂的细菌群落,它们可以在几天内维持一个稳定的群落。

 

信息挖掘

这些工具可以帮助研究人员梳理微生物群落的微生物化学活动。但是为了开发和理解代谢组,研究人员还需要使用数据挖掘等工具。例如,一个名为“代谢物注释与基因整合”(Metabolite Annotation and Gene Integration, MAGI)的网络工具利用已知的生化途径生成代谢物-基因关联评分,从而有助将遗传序列与代谢组学数据关联起来。识别代谢物非常具有挑战性。同样地,确定基因在基因组中的功能也常常是矛盾的MAGI认识到代谢组学和基因组数据是正交的,并将这些信息组合在一起,以帮助识别代谢产物和基因。

Siuzdak指出,这样的工具也可以帮助研究人员了解研究文献中什么是重要的。这是一项新技术,可以让我们更快地破译代谢组学数据。在一篇综述性的论文中,Majumder描述了一种策略,即从科学文献中寻找线索,预测特定生物学环境下的代谢物功能。她已经用这个来识别可能最终有助于逆转多发性硬化症中出现的神经退行性变的代谢物。她表示,该工具找到的一些论文“是我们在传统搜索中永远找不到的,它们为我们提供了来自文献的直接证据,以解释我们在系统中看到的情况”。


原文检索:
Esther Landhuis. (2019) Microbial chemistry gains fresh focus. Nature, 573: 615-616.
张洁/编译

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