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Accurate reconstruction of microbial genomes from the environment

Descripción del proyecto

Un mejor agrupamiento mejora la calidad de los genomas ensamblados por metagenomas

Los microbiomas humanos y ambientales son comunidades microbianas diversas que tienen una gran importancia en la salud humana y el funcionamiento de los ecosistemas. El conocimiento de sus genes, productos e interacciones dinámicas ha aumentado gracias a la metagenómica: el estudio de la estructura y función de secuencias de nucleótidos completas obtenidas de todos los organismos de una muestra. Sin embargo, la calidad de los genomas ensamblados a partir de metagenomas se ve afectada por el agrupamiento, que consiste en agrupar las secuencias por especies. El proyecto Metagenome binning, que cuenta con el apoyo de las acciones Marie Skłodowska-Curie, tiene por objeto resolver estos problemas con un novedoso algoritmo de agrupamiento, que mejora el agrupamiento de secuencias poco abundantes y muy conservadas.

Objetivo

Metagenome-assembled genomes (MAGs) obtained from metagenomics are of fundamental value to understanding diverse ecological niches of microbes such as the human gut, with applications in medicine, biotechnology, and climate science. However, the quality of MAGs constructed with state-of-the-art tools is often unsatisfactory and worse than the self-reported quality. The main source of error is binning, a computational step that groups sequences assembled from short sequencing reads (contigs) into species-wise bins. The two chief challenges are accurately binning (1) genomes with low abundance and (2) highly conserved regions. Due to cross-mapping of reads, the contigs from conserved regions appear to have abundances equal to the sum of the abundances of the related species or strains. As conventional binning tools all rely on clustering contigs according to their abundances across samples, conserved regions end up forming separate bins. Besides, most existing methods optimise quality measures (purity and completeness based on conserved marker genes) and assess the final quality on these very measures, leading to highly optimistic results. I aim to solve these problems by developing a binning algorithm that applies
i) linear mixture models using non-negative matrix factorization to account for cross-mapping,
ii) Poisson statistics to accurately model low abundance, and
iii) Bayesian statistics-based multinomial clustering to calculate bin numbers. Importantly, it does not require marker gene-based quality measures for binning.
By improving the binning of low-abundance and highly conserved contigs, this approach should yield more high-quality MAGs, thereby enhancing a multitude of downstream metagenomic analyses for all areas of microbiome research.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2022-PF-01

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Coordinador

MAX-PLANCK-GESELLSCHAFT ZUR FORDERUNG DER WISSENSCHAFTEN EV
Aportación neta de la UEn
€ 189 687,36
Coste total
Sin datos