删除或更新信息,请邮件至freekaoyan#163.com(#换成@)

基于不同通用引物比较分析肠道微生物群落变化

本站小编 Free考研考试/2021-12-26

杨雪1, 吴边2,3, 柳陈坚1, 董勇宏1, 曾学琴1, 李晓然1
1. 昆明理工大学 生命科学与技术学院,云南 昆明 650500;
2. 云南省第一人民医院 普通外科,云南 昆明 650032;
3. 昆明理工大学附属医院 普通外科,云南 昆明 650032
收稿日期:2020-06-07;接收日期:2020-11-16;网络出版时间:2020-11-25
基金项目:云南省应用基础研究基金(No. 2018FE001(-110))资助
作者简介:李晓然 微生物学博士,副教授,昆明理工大学生命科学与技术学院生物工程技术研究中心副主任。主要从事微生物分子生态学、食品微生物和人体微生物等方向研究。通过微生物分子生态学研究方法探索食品微生物中的有益微生物资源并进行开发和利用。通过分析正常人群和代谢综合征、肿瘤患者等不同疾病人群的微生物组,探索微生物对疾病的影响以及益生菌干预的可能性.

摘要:肠道微生物对于人体健康的重要作用已经得到广泛证实,目前,对肠道微生物的研究大多采用基于扩增细菌16S rRNA基因V3-V4区的高通量测序分析,对古菌的关注较少。本研究选择了一对可以同时扩增细菌和古菌16S rRNA基因的引物,通过比较人为干扰肠道微生物前后的群落变化,说明这对引物适宜分析人类肠道细菌和古菌群落变化并具有一定优越性。采集志愿者粪便样品,同时用仅能扩增细菌引物(B引物)和细菌古菌通用引物(AB引物)进行扩增和高通量测序;使用几个常用的rRNA数据库判断引物对细菌的覆盖度和对古菌的扩增能力。结果表明,AB引物在可以展示B引物扩增出的细菌群落的基础上,可以得到肠道中常见的产甲烷古菌的序列,同时也展示出人为干扰肠道微生物前后的群落结构变化。AB引物可以仅通过一次扩增和测序同时分析肠道中的细菌和古菌群落,更加全面展示肠道微生物群落结构,适用于肠道微生物相关研究。
关键词:通用引物肠道微生物细菌古菌
Comparison of intestinal microbial community succession based on different universal primer sets
Xue Yang1, Bian Wu2,3, Chenjian Liu1, Yonghong Dong1, Xueqin Zeng1, Xiaoran Li1
1. Faculty of Life Science and Technology, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, Yunnan, China;
2. Department of General Surgery, the First People's Hospital of Yunnan Province, Kunming 650032, Yunnan, China;
3. Department of General Surgery, the Affiliated Hospital of Kunming University of Science and Technology, Kunming 650032, Yunnan, China
Received: June 7, 2020; Accepted: November 16, 2020; Published: November 25, 2020
Supported by: Fundamental Application Research Foundation of Yunnan Province, China (No. 2018FE001(-110))
Corresponding author: Xiaoran Li. Tel: +86-871-65920759; E-mail: starkeyran@163.com.

Abstract: The important role of intestinal microorganisms in human health has been widely confirmed. At present, most of the studies on intestinal microorganisms are based on amplification of the V3-V4 region of bacterial 16S rRNA gene, and little attention has been paid to archaea. In this study, a primer set which can amplify 16S rRNA gene of both bacteria and archaea at the same time was used. By comparing the community changes before and after probiotics intake, it showed that this primer set is suitable for analyzing the changes of human intestinal bacteria and archaea communities. The fecal samples of volunteers were collected, and the amplification and high-throughput sequencing were carried out by using bacterial primer set (B primer) and bacterial and archaeal universal primer (AB primer); several commonly used rRNA databases were used to determine the amplification ability of the primer set to bacteria and archaea. The results showed that AB primer could display the bacterial community amplified by B primer, and could obtain the sequence of common methanogenic archaea in intestinal tract. AB primer set can analyze the bacteria and archaea in the intestinal tract at the same time by only one amplification and sequencing, which can show the structure of intestinal microbial community more comprehensively, which is suitable for the research of intestinal microorganisms.
Keywords: universal primerintestinal microbiotabacteriaarchaea
肠道微生物是生活在消化道中复杂多样的微生物群体,与身体其他部位相比,肠道微生物不论是在种类还是数量上都是最多的[1]。肠道菌群可以和多种免疫因素共同作用,协调肠道内平衡[2]。研究表明,肠道菌群与多种疾病发生的关联性已经被确认,肠道菌群可以调控免疫系统,与细菌相关的结直肠癌中,从原发灶到转移灶都有细菌的共存,小鼠粪便抑制了炎症菌群及个别菌中的免疫调节特性,菌群成为新的肿瘤预后性生物标志物和治疗靶点[3];肠道菌群与免疫性疾病的关联性已经被确认,肠道菌群的多样性降低使菌群群落功能丧失、免疫失衡和菌群定植位置异常,最终导致疾病易感性增加[4-5];对比2型糖尿病和健康个体的肠道微生物发现,2型糖尿病患者的肠道噬菌体显著增多[6]
肠道中繁多的微生物大多数种类不能进行体外培养,随着分子生物学技术的发展,运用高通量测序研究人类肠道微生物群落,已经是非常普遍的研究方法,然而,目前大多研究仅关注肠道微生物中的细菌,多使用V3-V4区的细菌16S rRNA基因引物进行扩增和分析。古菌在人类肠道微生物中的丰度较低[7],一般为产甲烷古菌[8],是严格厌氧菌,能够将无机或有机物厌氧发酵转化成甲烷和CO2。研究表明,产甲烷古菌多与不健康的胃肠道有关,主要是慢性便秘和便秘为主的肠易激综合征[9],甚至与结直肠癌相关[10],与肥胖等代谢性疾病也有相关性[11]。因此,对于肠道微生物的研究,关注其中的古菌变化也具有重要的意义。
细菌和古菌都具有16S rRNA基因,且具有较高的同源性和保守性,在以往的研究中,有研究者设计了一些针对细菌和古菌的通用引物,但是并未见报道将这类引物直接用于肠道微生物分析。本研究通过分析文献报道过的通用引物,选择了一对可以同时扩增细菌以及产甲烷古菌,且长度适合二代高通量测序的引物。本研究比较了这一对引物(AB引物)[12-13]与常用的只能扩增细菌的引物(B引物)在分析肠道微生物群落结构变化的能力,通过几个常用rRNA基因序列数据库的结果,全面评估AB引物在分析肠道微生物群落变化的可行性和优势。
1 材料与方法1.1 样品采集和DNA提取从健康人群中选取样品,入选标准为:(1)身体质量指数(BMI,Body mass index)在正常范围内(18.5–23.9);(2)半年内没有服用过抗生素;(3)取样前1个月内没有服用益生菌制品;(4)没有严重基础疾病,取样期间未患病。志愿者在实验过程中连续服用1周混合乳酸菌发酵乳(乳酸乳球菌、干酪乳杆菌和植物乳杆菌)[14],采集服用前后粪便样品。所有样品置于无菌保藏管后,于?20 ℃冰箱保存。使用QIAamp Fast DNA Stool Mini Kit试剂盒(QIAGEN,德国)提取DNA。操作步骤按照试剂盒说明书进行,获得DNA溶液,并保存在?20 ℃冰箱中备用。
1.2 PCR扩增和测序以提取的样品DNA为模板进行PCR扩增,由于单一使用古菌和细菌引物成本较高且难以定量分析,所以引物分别使用细菌16S rDNA基因通用引物(B引物) 343F (5′-TAC GGR AGG CAG CAG-3′)和798R (5′-AGG GTA TCT AAT CCT-3′)与细菌和古菌通用引物(AB引物) 515F (5′-GTG CCA GCM GCC GCG GTA A-3′)和909R (5′-TTT CAG YCT TGC GRC CGT AC-3′),在引物的5′端加入Illumina所需要的接头,30个循环之后将PCR产物稀释10倍后作为模板,按照之前的条件再做5个循环,以此减少扩增过程中非特异性扩增异源双链DNA[15]。PCR扩增使用Premix Ex TaqTM (TaKaRa,大连),在50 μL的反应体系中,加入10 ng模板,引物4 μmol/L,按照试剂盒说明书加入其他试剂。PCR退火温度为55 ℃,4 ℃保存PCR产物。PCR产物使用UltraClean PCR Clean-up kit (MOBIO,美国)进行纯化,所有纯化后的PCR产物按照等量混匀,使用Illumina Miseq测序(Illumina,美国)。
1.3 测序结果分类鉴定测序后将序列分配到其所属样品中,并去掉引物序列,获得有效序列文件。然后对有效文件进行处理,除去测序质量不好和长度小于500 bp的序列。对样品序列使用Mothur等[16]的classify.seqs命令,分别参照Silva (https://www.arb-silva.de/)、Greengenes (http://greengenes.secondgenome.com/)和RDP (http://rdp.cme.msu.edu/)数据库获得样品的分类信息。
1.4 多样性指数和系统发育分析使用Mothur Version 1.39.5来完成多样性指数的分析,以97%的序列相似度来划分可操作分类单元(Operational taxonomic units,OTU),计算样品的Chao1[17]、ACE[18-19]、Shannon[20]和Simpson[21]指数,并根据所得到rarefaction文件绘制rarefaction曲线。确定用于构建系统发育树的OTU数目,然后从每个OTU中选取一条代表性序列,将其与NCBI的GenBank中的序列进行Blast比对,然后将结果中具有确定分类信息的序列用Mega v5.0进行比对,将比对结果用Neighbour-joining方法构建系统发育树。
1.5 样品间的聚类分析使用Mothur Version 1.39.5对所有样品序列进行群落相似性分析,按照非加权组平均法(Unweighted pair-group method with arithmetic means,UPGMA)构建样品间的系统发育树,利用树枝结构描述和比较同一样品不同引物间的相似性和差异关系;利用韦恩(Venn)图显示同一样品不同引物间共有和特有的OTU,直观地表现出样品中OTU的重叠情况。
1.6 国际基因库接受号该论文所涉及到的基因序列已提交到NCBI中的SRA数据库,国际基因库接受号:PRJNA464415。
2 结果与分析2.1 基于不同引物分析肠道微生物群落结构的差异本研究共选取4个志愿者入组实验。经过对原始序列进行质量和长度的筛选后,8个粪便样品分别用两种不同引物进行扩增后共获得37万余条有效序列,样品中OTU数目、Chao1和ACE分别按照序列相似度为100%和97%进行分析(表 1),发现除了4号样品外,其他样品的第2次取样微生物丰度均大于第一次取样的微生物丰度,说明益生菌的摄入确实会改善肠道微生物群落。
表 1 基于16S rRNA基因序列相似度为97%的细菌丰度Table 1 Bacterial richness based on the 16S rRNA gene sequence similarity of 97%
Sample name* Sequence number OTU Chao index ACE index Coverage
H_11_B 23 250 1 194 2 868 5 168 97.48
H_12_B 29 516 1 647 3 882 6 669 97.11
H_21_B 11 878 1 275 3 624 7 472 96.56
H_22_B 19 615 1 397 3 169 4 616 96.87
H_31_B 23 690 959 2 412 3 532 98.10
H_32_B 34 115 1 154 2 819 4 370 98.28
H_41_B 18 595 1 001 2 483 3 792 97.59
H_42_B 25 139 906 2 462 4 156 98.17
H_11_AB 14 757 881 1 852 2 854 97.81
H_12_AB 32 380 1 661 3 284 4 424 97.78
H_21_AB 12 885 1 333 3 158 5 467 96.04
H_22_AB 23 897 1 472 3 099 4 483 97.38
H_31_AB 23 948 674 1 781 2 971 98.67
H_32_AB 37 056 551 911 1 110 99.47
H_41_AB 25 596 692 1 377 1 980 98.90
H_42_AB 15 520 456 840 1 112 99.07
*Sample naming rules: H: healthy volunteers; 1–4: sample No. 1–4; 1 and 2: before and after human interference; B:
amplification sequencing results of B primers that can only amplify bacteria; AB: amplification sequencing results of AB
primers that can amplify both bacteria and archaea.

表选项


将本研究中B引物和AB引物扩增的序列与Silva数据库进行微生物群落结构分析,结果(图 1)显示,在门的水平上AB引物中含有B引物中没有的广古菌门Euryarchaeota。其他门也有一定的差异,这是引物不同所引起的差异,其中拟杆菌门Bacteroidetes和厚壁菌门Firmicutes在两种引物所得序列中所占比例均较高,而且可以看出AB引物所得序列与B引物所得序列除古菌外差异较小。在属的分类水平上,瘤胃球菌属Ruminococcus、拟杆菌属Bacteroides和粪杆菌属Faecalibacterium为主要优势菌属,而且从属的水平可以看出AB引物中Ruminococcus和萨特氏菌属Sutterella的丰度明显高于B引物,在B引物中丰度最高的是Bacteroides,而其他菌属丰度都相对较低。由此可以看出AB引物对样品中的微生物群落能进行更全面的分析。
图 1 样品中微生物参照Silva数据库在不同分类水平的分布 Fig. 1 Distribution of major phyla and genera in the different samples. (A) The distribution of AB primer set amplification at phylum level. (B) The distribution of B primer set amplification at phylum level. (C) The distribution of AB primer set amplification at genus level. (D) The distribution of B primer set amplification at genus level.
图选项




从样品中的古菌分布情况(图 2)可以看出,除4号样品和3号样品取样后的样品没有古菌外,其他样品中都有微量的古菌,1号样品的第2次取样中的古菌丰度为0.083%,其中89.2%是甲烷短杆菌属Methanobrevibacter。1号样品第1次取样和2号样品第2次取样中,检测到的主要古菌是热杆菌属Methanothermobacter
图 2 样品中古菌的分布情况 Fig. 2 Distribution of Archaea in the samples.
图选项




2.2 益生菌干扰对肠道微生物群落组成的影响通过分析服用益生菌前后样品共享的OTU数目可以看出,虽然短时间的益生菌干扰并不会对健康人群的肠道微生物产生较大的影响,但是肠道微生物仍然出现了一定的变化(图 3),当然,在没有严格限定饮食的前提下,也不排除这些变化是由于饮食变化引起的。
图 3 不同样品的共有OTU数目 Fig. 3 Shared OTU numbers in different samples. (A) Volunteers 1 and 2. (B) Volunteers 3 and 4.
图选项




2.3 基于数据库的引物分析通过RDP的Probe Match进行in silico 分析,B引物和AB引物都能够与大部分的细菌16S rRNA基因序列配对,且B引物只能扩增出微量的产甲烷古菌,AB引物能够扩增超过80%的产甲烷古菌(表 2)。
表 2 基于RDP数据库中Probe Match工具的引物覆盖度Table 2 Primer coverage based on Probe Match tool in RDP database
Primer Bacteria Euryarchaeota
343F 78.8% < 0.01%
798R 65.1% < 0.01%
515F 83.0% 82.6%
909R 58.5% 84.5%

表选项


常用的rRNA序列数据库主要有Silva、Greengenes和RDP,为了全面分析AB引物的覆盖度,将AB引物的测序结果分别以3个数据库为参考序列进行了分析比较(图 4)。在门的水平,RDP数据库中Firmicutes与Bacteroidetes的比例相对较高,相应的变形菌门Proteobacteria比例相对较低,Sliva和Greengenes之间基本没有区别。在属的水平上,在RDP数据库中另枝菌属Alistipes比例属于相对较高的,Silva和Greengenes在属的水平上并没有明显区别,这一结果差异主要是由于数据库中的序列组成造成的,在以后的分析中,可以优先选择Silva和Greengenes作为参考数据库。
图 4 AB引物扩增序列分别以Silva、RDP和Greengenes为数据库在门和属分类水平的分布 Fig. 4 Reference Silva, RDP and Greengene database distribution of major phylum and genus in the different samples. (A) The Silva database consists of species at phylum level. (B) The Silva database consists of species at genus level. (C) The RDP database consists of species at phylum level. (D) The RDP database consists of species at genus level. (E) The Greengenes database consists of species at phylum level. (F) The Greengenes database consists of species at genus level.
图选项




对同一样品的不同引物获得OTU进行聚类分析(图 5),结果显示虽然每个样品不同引物的相同OTU只占总OTU的一小部分,但是在H_11样品中,AB引物和B引物的相同OTU个数为328,只占总OTU的14.1%,而序列相同占总序列数的82%,同样的,H_12、H_21、H_22、H_31、H_32、H_41和H_42中两种引物的相同OTU分别为516、362、405、236、268、277和214,占总OTU的比例基本为15%左右,占总序列数的比例均高于80%,且样品H_32的序列相似比例达到90.9%,因此说明两种引物都能够扩增出样品的大多数丰度较高的微生物,在需要扩增古菌的条件下,是可以单独选用AB引物的。
图 5 同一样品不同引物的OTU聚类 Fig. 5 OTU clustering of different primers in the same samples. (A) Volunteer 1 before probiotics intake. (B) Voluntee r 1 after probiotics intake. (C) Volunteer 2 before probiotics intake. (D) Volunteer 2 after probiotics intake. (E) Volunteer 3 before probiotics intake. (F) Volunteer 3 after probiotics intake. (G) Volunteer 4 before probiotics intake. (H) Volunteer 4 after probiotics intake.
图选项




3 讨论本文证实了一对可以同时扩增细菌和古菌的16S rRNA基因通用引物,通过志愿者的肠道微生物群落结构变化展示了这对引物非常适宜用于人体肠道微生物分析,既可以展示细菌群落的前后变化,又能够同时展示肠道中产甲烷古菌的情况,已有研究表明肠道中古菌基本为产甲烷古菌[24],该引物可以通过一次扩增和高通量测序同时分析肠道样品中的细菌和古菌群落结构变化,既经济又快速,也可以对细菌和古菌的比例作大致比较。
通过这对引物扩增和测序得到的细菌群落与以往研究差异不大。谢尚奎等[25]的研究曾发现便秘大鼠和正常大鼠的粪便中总细菌和Bacteroidetes及Firmicutes等肠道优势菌群没有明显变化,这与上述结果类似。在属的分类水平上,RuminococcusBacteroidesFaecalibacterium为主要优势菌属,Bacteroides是哺乳动物胃肠道微生物主要组成之一,可以利用单糖,但其能量主要来源于宿主和植物多糖[26]Faecalibacterium是健康成年人肠道最常见的细菌之一,能够改善人的免疫系统[27]Faecalibacterium已知菌种中丰度最高的是普拉梭菌Faecalibacterium prausnitzii[28],它是人肠道重要的共生菌,研究表明肠道中Faecalibacterium prausnitzii比例与肥胖哮喘、抑郁症等相关[29-30]。另外,在1号样品中,Sutterella的比例达到10% (图 1C),研究发现其与儿童自闭症有密切的联系,自闭症患者肠道中产碱菌属水平比正常儿童高,主要是由于Sutterella水平较高[31]
产甲烷古菌是古菌中非常重要的一种,也是动物肠道中的主要类群。通过Probe Match比对显示AB引物能够扩增超过80%的产甲烷古菌,在本研究检测到的古菌中,Methanobrevibacter是严格厌氧菌,大多数生长在大型动物肠道中,会产生大量的温室气体,在人体肠道中也有发现,是与人肥胖相关的肠道微生物[32]Methanothermobacter可以利用CO2和氢气产生甲烷[33]
随着微生物分子生态学和微生物分类学的发展,对人体内微生物的研究也在不断深入,通过高通量测序技术和微生物分类学的方法对人体内微生物进行分析,能够更加全面地了解人体内的微生物群落结构,合理的引物选择有利于发现肠道中的稀有菌群,帮助人们认识肠道微生物的丰富性和多样性,为人类肠道菌群研究提供基础。
参考文献
[1] Quigley EMM. Gut bacteria in health and disease. Gastroenterol Hepatol (N Y), 2013, 9(9): 560-569.
[2] Zhou L, Sonnenberg GF. Essential immunologic orchestrators of intestinal homeostasis. Sci Immunol, 2018, 3(20): eaao1605.
[3] Kroemer G, Zitvogel L. Cancer immunotherapy in 2017: The breakthrough of the microbiota. Nat Rev Immunol, 2018, 18(2): 87-88.
[4] Round JL, Palm NW. Causal effects of the microbiota on immune-mediated diseases. Sci Immunol, 2018, 3(20): eaao1603.
[5] Bach JF. The hygiene hypothesis in autoimmunity: the role of pathogens and commensals. Nat Rev Immunol, 2017, 18(2): 105-120.
[6] Ma YF, You XY, Mai GQ, et al. A human gut phage catalog correlates the gut phageome with type 2 diabetes. Microbiome, 2018, 6: 24.
[7] Manichanh C, Reeder J, Gibert P, et al. Reshaping the gut microbiome with bacterial transplantation and antibiotic intake. Genome Res, 2010, 20(10): 1411-1419.
[8] Schulz K, Hunger S, Brown GG, et al. Methanogenic food web in the gut contents of methane-emitting earthworm Eudrilus eugeniae from Brazil. ISME J, 2015, 9(8): 1778-1792.
[9] Sahakian AB, Jee SR, Pimentel M. Methane and the gastrointestinal tract. Digest Dis Sci, 2010, 55(8): 2135-2143.
[10] Jang SI, Jahng JH, Lim HC, et al. M2049 Relationship between intestinal gas and the development of right colonic diverticula. Gastroenterology, 2010, 138: S-466.
[11] Mathur R, Amichai M, Chua KS, et al. Methane and hydrogen positivity on breath test is associated with greater body mass index and body fat. J Clin Endocrinol Metabo, 2013, 98(4): E698-E702.
[12] Reysenbach AL, Pace NR. Archaea: A Laboratory Manual—Thermophiles. New York: Cold Spring Harbour Laboratory Press, 1995, 16: 101-107.
[13] Brunk CF, Eis N. Quantitative measure of small subunit rRNA gene sequences of the Kingdom Korarchaeota. Appl Environ Microbiol, 1998, 64(12): 5064-5066.
[14] Liu CJ, Tang XD, Yu J, et al. Gut microbiota alterations from different Lactobacillus probiotic-fermented yoghurt treatments in slow-transit constipation. J Funct Foods, 2017, 38: 110-118.
[15] Thompson JR, Marcelino LA, Polz MF. Heteroduplexes in mixed-template amplifications: formation, consequence and elimination by 'reconditioning PCR'. Nucleic Acids Res, 2002, 30(9): 2083-2088.
[16] Ercolini D, Filippis F De, Storia A La, et al. "Remake" by high-throughput sequencing of the microbiota involved in the production of water buffalo mozzarella cheese. Appl Environ Microbiol, 2012, 78(22): 8142-8145.
[17] Nie ZQ, Zheng Y, Wang M, et al. Exploring microbial succession and diversity during solid-state fermentation of Tianjin duliu mature vinegar. Bioresour Technol, 2013, 148: 325-333.
[18] Ninane V, Mukandayambaje R, Berben G. Identification of lactic acid bacteria within the consortium of a kefir grain by sequencing 16S rDNA variable regions. J Aoac Int, 2007, 90(4): 1111-1117.
[19] Kim YS, Kim MC, Kwon SW, et al. Analyses of bacterial communities in meju, a korean traditional fermented soybean bricks, by cultivation-based and pyrosequencing methods. J Microbiol, 2011, 49(3): 340-348.
[20] Fernández E, Alegría A, Delgado S, et al. Comparative phenotypic and molecular genetic profiling of wild Lactococcus lactis subsp. Appl Environ Microbiol, 2011, 77(15): 5324-5335.
[21] Quintela-Baluja M, B?hme K, Fernández-No IC, et al. Characterization of different food-isolated Enterococcus strains by MALDI-TOF mass fingerprinting. Electrophoresis, 2013, 34(15): 2240-2250.
[22] Stackebrandt E, Ebers J. Taxonomic parameters revisited: the tarnished "gold standard". Microbiol Today, 2006, 33: 152-155.
[23] Cole JR, Wang Q, Cardenas E, et al. The Ribosomal Database Project: improved alignments and new tools for rRNA analysis. Nucleic Acids Res, 2009, 37(S1): D141-D145.
[24] Moissl-Eichinger C, Pausan M, Taffner J, et al. Archaea are interactive components of complex microbiomes. Trends Microbiol, 2018, 26(1): 70-85.
[25] Xie SK, Ren DL, Xian ZY, et al. Changes of intestinal flora and effects of corresponding intervention in colon slow transit constipation rats. Guangdong Med J, 2016, 37(3): 325-327 (in Chinese).
谢尚奎, 任东林, 鲜振宇, 等. 结肠慢传输型便秘大鼠肠道菌群的变化及益生菌的干预效果. 广东医学, 2016, 37(3): 325-327.
[26] Martens EC, Chiang HC, Gordon JI. Mucosal glycan foraging enhances fitness and transmission of a saccharolytic human gut bacterial symbiont. Cell Host Microbe, 2008, 4(5): 447-457.
[27] Miquel S, Martín R, Rossi O, et al. Faecalibacterium prausnitzii and human intestinal health. Curr Opin Microbiol, 2013, 16(3): 255-261.
[28] Duncan SH, Hold GL, Harmsen HJ, et al. Growth requirements and fermentation products of Fusobacterium prausnitzii, and a proposal to reclassify it as Faecalibacterium prausnitzii gen. Int J Syst Evol Microbiol, 2002, 52(Pt 6): 2141-2146.
[29] Newton RJ, McLellan SL, Dila DK, et al. Sewage reflects the microbiomes of human populations. mBio, 2015, 6(2): e02574-14.
[30] Jiang HY, Ling ZX, Zhang YH, et al. Altered fecal microbiota composition in patients with major depressive disorder. Brain Behav Immun, 2015, 48(4): 186-194.
[31] Williams BL, Hornig M, Parekh T, et al. Application of novel PCR-based methods for detection, quantitation, and phylogenetic characterization of Sutterella species in intestinal biopsy samples from children with autism and gastrointestinal disturbances. mBio, 2012, 3(1): e00261-11.
[32] Dighe AS, Jangid K, González JM, et al. Comparison of 16S rRNA gene sequences of genus Methanobrevibacter. BMC Microbiol, 2004, 4: 20.
[33] Dworkin M, Falkow S, Rosenberg E, et al. The Prokaryotes. 3rd ed. New York: Springer-Verlag, 2006.

相关话题/微生物 序列 数据库 基因 比例

  • 领限时大额优惠券,享本站正版考研考试资料!
    大额优惠券
    优惠券领取后72小时内有效,10万种最新考研考试考证类电子打印资料任你选。涵盖全国500余所院校考研专业课、200多种职业资格考试、1100多种经典教材,产品类型包含电子书、题库、全套资料以及视频,无论您是考研复习、考证刷题,还是考前冲刺等,不同类型的产品可满足您学习上的不同需求。 ...
    本站小编 Free壹佰分学习网 2022-09-19
  • 耐药基因数据库概述
    杨兵1*,梁晶2*,刘林梦1,李雪佩1,王荃3,任一11.上海美吉生物医药科技有限公司,上海201318;2.上海交通大学附属第一人民医院急诊危重病科,上海200080;3.天津医科大学免疫学系,天津300070收稿日期:2020-06-24;接收日期:2020-09-22;网络出版时间:2020- ...
    本站小编 Free考研考试 2021-12-26
  • 病毒组研究:微生物组研究新热点
    张雨青1,2*,曹佳宝1,2*,赵娜1,王军1,21.中国科学院微生物研究所病原微生物与免疫学重点实验室,北京100101;2.中国科学院大学,北京100049收稿日期:2020-06-23;接收日期:2020-11-10;网络出版时间:2020-12-23基金项目:国家重点研究发展计划(No.20 ...
    本站小编 Free考研考试 2021-12-26
  • 基于宏基因组数据的菌株分析方法及其应用
    谭宇翔1*,胡函2*,李陈浩3,罗小舟1,谭验2,戴磊11.中国科学院深圳先进技术研究院深圳合成生物学创新研究院中国科学院定量工程生物学重点实验室,广东深圳518055;2.深圳未知君生物科技有限公司,广东深圳518000;3.新加坡基因组研究院,新加坡138672收稿日期:2020-06-24;接 ...
    本站小编 Free考研考试 2021-12-26
  • 病原宏基因组高通量测序技术质量控制与评价的挑战和思考
    刘东来,张春涛,王佑春,许四宏中国食品药品检定研究院,北京100050收稿日期:2020-06-24;接收日期:2020-09-22基金项目:"十三五"国家科技重大专项(No.2018ZX10102-001)资助作者简介:王佑春??中国食品药品检定研究院研究员,博士生导师,长期从事医学病毒学的流行病 ...
    本站小编 Free考研考试 2021-12-26
  • 枯草芽孢杆菌菌剂不同施用方式对甜瓜土壤微生物多样性及生长的影响
    黄亚丽1,郑立伟1,黄媛媛2,贾振华2,宋水山2,李再兴11.河北科技大学环境科学与工程学院,河北石家庄050018;2.河北省科学院生物研究所,河北石家庄050081收稿日期:2020-06-24;接收日期:2020-11-02基金项目:国家水体污染控制与治理科技重大专项(No.2015ZX072 ...
    本站小编 Free考研考试 2021-12-26
  • 分子生态网络揭示冶金微生物对能源底物的响应
    熊俊茗1,马丽媛1,2,黄珊珊1,2,李相良1,王红梅1,31.中国地质大学(武汉)环境学院,湖北武汉430074;2.中南大学生物冶金教育部重点实验室,湖南长沙410083;3.中国地质大学(武汉)生物地质与环境地质国家重点实验室,湖北武汉430074收稿日期:2020-06-25;接收日期:20 ...
    本站小编 Free考研考试 2021-12-26
  • 海生杆菌属的基因组测序数据分析
    王梦汝,席威,李正军北京化工大学生命科学与技术学院,北京100029收稿日期:2020-06-22;接收日期:2020-09-22基金项目:国家重点研发计划(No.2018YFA0900200),国家自然科学基金(No.31870075)资助作者简介:李正军??博士,北京化工大学教授,博士生导师,主 ...
    本站小编 Free考研考试 2021-12-26
  • 金色链霉菌DM-1全基因组序列测定及去甲金霉素合成基因簇分析
    吴娜新1,2,黄鹤3,闵涛玲1,胡海峰11.中国医药工业研究总院上海医药工业研究院,上海201203;2.复旦大学药学院,上海201203;3.中国科学院上海生命科学研究院植物生理与生态研究所,上海200032收稿日期:2020-06-02;接收日期:2020-10-28基金项目:国家重大新药创制课 ...
    本站小编 Free考研考试 2021-12-26
  • 产电微生物的筛选方法研究进展
    陈媛媛1,2,3,张保财1,2,3,吴德光4,李锋1,2,3,宋浩1,2,31.天津大学化工学院,天津300072;2.天津大学系统生物工程教育部重点实验室合成生物学前沿科学中心,天津300072;3.天津大学天津化学化工协同创新中心合成生物学研究平台,天津300072;4.茅台学院,贵州遵义564 ...
    本站小编 Free考研考试 2021-12-26
  • 慢病毒载体介导基因治疗阿尔茨海默症和帕金森症研究进展
    许德润1,刘力2,郎明林11.中国科学院大学生命科学学院生物互作卓越创新中心,北京100049;2.中国科学院生物物理研究所脑与认知国家重点实验室,北京100101收稿日期:2020-03-31;接收日期:2020-07-24;网络出版时间:2020-08-12基金项目:国家自然科学基金(No.31 ...
    本站小编 Free考研考试 2021-12-26