Rekonstruktion mikrobieller Genome aus der Umwelt
Gemeinschaften aus Mikroorganismen finden sich überall, von der Umwelt bis zu unserem eigenen Körper. Die Mikrobiome von Mensch und Umwelt sind vielfältig und spielen eine Reihe von Schlüsselrollen für die menschliche Gesundheit und das Funktionieren gesunder Ökosysteme. Dank der jüngsten Entwicklung der Metagenomik, einer effizienten und kostengünstigen DNS-Sequenzierungstechnologie, hat sich unser Wissen über diese Gemeinschaften in den letzten Jahren erheblich erweitert. Das Tempo der Mikrobiomforschung hat sich in der Tat beschleunigt (mehr dazu in dieser aktuellen Folge des CORDIScovery-Podcasts Die wunderbare Welt des Darmmikrobioms). Metagenom-assemblierte Genome (MAG), die mithilfe dieser Techniken rekonstruiert werden, sind äußerst wertvoll für unser Verständnis der verschiedenen ökologischen Nischen von Mikroben, die eine breite Palette von Anwendungen in der Biotechnologie, der Medizin und sogar der Klimawissenschaft haben könnten. Die Qualität der rekonstruierten MAG beruht jedoch auf einem Verfahren, das als Binning bekannt ist und bei der Gruppen von Nukleotidsequenzen aus einem Organismus in Bins eingeteilt werden, je nachdem, wie häufig sie in verschiedenen Proben vorkommen. Wenn es nicht viele Proben eines bestimmten Organismus gibt, so wird die Gruppierung schwieriger und die Rekonstruktion ist schlecht. Im Rahmen des EU-finanzierten Projekts Metagenome binning, das mit Unterstützung der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen(öffnet in neuem Fenster) durchgeführt wurde, wollten die Forschenden diese Herausforderungen angehen, indem sie einen neuen Algorithmus zur Verbesserung des Binning-Verfahrens in Situationen entwickelten, in denen nur wenige Proben zur Verfügung stehen. Die Arbeit soll der Wissenschaft helfen, ein besseres Verständnis des menschlichen und des Umweltmikrobioms zu erlangen. „Ein verbessertes Binning führt zu einer besseren Rekonstruktion hochwertiger mikrobieller Genome aus Umweltproben, zum Beispiel aus dem menschlichen Darm“, sagt Yazhini Arangasamy(öffnet in neuem Fenster), Marie-Curie-Skłodowska-Postdoktorandin am Max-Planck-Institut für Multidisziplinäre Naturwissenschaften(öffnet in neuem Fenster).
Neuen Algorithmus für Metagenom-Binning erschaffen
Im Rahmen des Projekts entwickelte Arangasamy einen neuen Metagenom-Binning-Algorithmus, um die Herausforderungen zu bewältigen, und führte ein umfangreiches Binning-Benchmarking durch. Bei dem Projekt wurden neue Deep-Learning-Verfahren eingesetzt, um den neuen Algorithmus zu entwickeln. Die Ergebnisse zeigen, dass Deep-Learning-Werkzeuge unter Nutzung kontrastiver Modelle den Stand der Technik für das Metagenom-Binning darstellen. Mit diesen Modellen werden aussagekräftige Informationen extrahiert, indem Paare von Nukleotidsequenzen miteinander verglichen werden. Die Forschenden fanden außerdem heraus, dass die Wahl der Binning-Strategie den größten Einfluss auf die Gewinnung hochwertiger Genome von Mikroorganismen mit geringer Häufigkeit und ähnlichen Stämmen ausübt. „Die Auswahl der Binning-Strategie sollte von der Sequenzierungstiefe der Proben, der Komplexität der Stämme und der Lesereichweite der Genome in den Metagenomproben abhängen“, erklärt Arangasamy. Das neue, innerhalb des Projekts entwickelte Instrument MAGmax(öffnet in neuem Fenster) verbessert die Gewinnung von qualitativ hochwertigen Genomen durch Integration von Bins aus mehreren Proben.
Unterstützung bei der Entdeckung neuer Mikroorganismenstämme
Arangasamy und das Team hoffen, dass die Ergebnisse der breiteren wissenschaftlichen Gemeinschaft zugute kommen und der Metagenom-Wissenschaft dabei helfen werden, Bioinformatik-Pipelines für groß angelegte Mikrobiomstudien zu optimieren. Letztendlich wird dies zu einem besseren Verständnis der Mikrobiome und ihrer Verbindungen zur menschlichen Gesundheit und zum Funktionieren der Ökosysteme führen. „Vollständige Genominformationen von Metagenomen nehmen zentrale Bedeutung für das Verständnis des metabolischen Einflusses von Mikroorganismen auf die menschliche Gesundheit und die Funktionsweise von Ökosystemen ein“, fügt Arangasamy hinzu. „Erst damit wird die Entdeckung neuartiger Proteine aus nicht kultivierbaren Mikroorganismen, einzigartigen Genclustern und neuen Stämmen mit Potenzial für biotechnologische Interventionen möglich.“ Arangasamy wird nun die projektintern gewonnenen Erkenntnisse anwenden, um qualitativ hochwertige Genome aus menschlichen Metagenomproben zu generieren, neue mikrobielle Proteine zu entdecken und deren Funktionen in Nasslaborexperimenten zu untersuchen.
