Opis projektu
Ulepszone przyporządkowywanie poprawia jakość genomów opartych na metagenomach
Mikroflora ludzka i środowiskowa składa się ze zróżnicowanych zbiorowisk drobnoustrojów, które wpływają w istotny sposób na zdrowie ludzi i funkcjonowanie ekosystemu. Zrozumienie ich genów, produktów i dynamicznych interakcji wzrosło dzięki zastosowaniu metagenomiki, czyli metody badania struktury i funkcji całych sekwencji nukleotydowych uzyskanych ze wszystkich organizmów w próbce. Jakość uzyskanych w ten sposób genomów zrekonstruowanych z danych metagenomowych jest względnie niska ze względu na problemy z przyporządkowywaniem sekwencji genetycznych do poszczególnych grup gatunków. Zespół finansowanego ze środków działania „Maria Skłodowska-Curie” projektu Metagenome binning planuje rozwiązać te problemy za pomocą nowego algorytmu przyporządkowywania, który usprawnia ten proces dla dobrze zachowanych i mało licznych sekwencji.
Cel
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.
Słowa kluczowe
Program(-y)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsKoordynator
80539 Munchen
Niemcy