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                【好消息】16S测序项目之PICRUSt功能预@ 测纳入“常规分析”!

                【2019-01-17】


                为了将 16S 扩增测序的高性价比Ψ 发挥到极致,建立起微生物基我就还有机会因组学与其他组学,尤其是代谢组研究◤的桥梁,利来娱乐国际最给力老牌网站下载将把原本属于 16S 扩增子测☉序高级分析的 PICRUSt 功能预测归为常规分析,也就是说,还是一样的测序↘价格,您就能享受到↓原本需要额外加费用的高级分析。


                当然,费◥用省了是一方面,更重要的是,通过 PICRUSt 功能预测,可以对 16S 测序数据直接进行功能〇与代谢通路预测,无缝对接〓后续代谢组学分析。(关于微生物基因组和代谢张云峰这个老手组学的联用分析,可回顾《代谢组学+微生№物组的↘「联用」与「联合分析」》、《微生物联合代谢组检测评价中草药对肠道→微生物的影响》)
                 


                利来娱乐国际最给力老牌网站下载 16S 扩增子测序分析内容
                 
                基于 16S 测序数▃据进行 PIRCUSt 分析的 KEGG 代谢通路差异图【
                 
                ● PICRUSt 是什么?
                 

                 


                PICRUSt 工具全称是 Phylogenetic Investigation of Communities by Reconstruction of Unobserved States。此工具基于已「测细菌 16S rDNA 的信息和对比 Greengene 数据库ξ后近缘物种的 OTU 信息,推断它们的共同祖先的基因功能谱,同时对 Greengenes 数据库中其它以和顾独行两人未测物种的基因功能谱进行推断,构建古生菌和细菌域全谱系的基因功能预测♀谱;最后,将测序得到的菌群组成「映射」到数据库中收获ξ ,继而对菌群代谢功能进行预测。


                PICRUSt 功能预测简单来说可以分为以下四步:


                1. 对测ζ序已得 OTU 格进行「封闭式」聚类划分,寻找近缘物种,并调用聚类完成『后的完整 OTU 表格;

                2. 标准化 OTU 表格 (根据※近缘物种的 16S rRNA 拷贝数进行校正为何还要卖那等名剑);

                3. 根据对应的近缘物种功能基∞因数 counts,结合预测标准化 OTUs counts 进行计算,最终得到样本和其∮功能基因的表格;
                 
                PICRUSt 功能预测算法示意图

                4. 对功能预测结果进︼行下一步分析,包括差异代谢通路分析、聚类热图分析、STAMP 分析等。
                 
                PICRUSt 功能预测流程示意』图


                ● 非常靠谱;PIRCUSt 功能预测的准确性达到 85%


                用 16S 测序数〓据就能进行功能预测?很多老师最关心的就是这个①方法靠谱吗?准确率怎蕊唲么样?


                2013 年当 PICRUSt 算法发表时,开发者做了大量的研究和验证。令←人欣喜的是,利用 PICRUSt 算法基于 16S rDNA 预测到的菌种基因组结果与真实的菌种参▅考基因组图谱非常接近,古菌预测准确度♀为 94%±4%,验证样本为 103 个;细菌预测准确度为 95%±5%,验证样本为 2487 个。如下图所╱示:
                 

                古生菌/细菌基因组※图谱的准确性,颜色代很快电话就接通了表不同的门分类,外圈㊣ 柱形的高度表示准确度(accuracy,0.5-1.0)[1]

                除了对 16S 基因组预测准确性的验证外,开发者对功能预〒测的准确性也做了验证,在不同的功能等级上,功能预测的准确性范→围在 80%-100%,平均值达到 85%。
                 


                A. 多样本预测后不同功能的准确性(以颜△色区分功能分类,右侧箱线图展现准确率范围)
                B. 与不同样∏本类型(肠道、口腔、皮肤等)宏基因组测序结果进行聚类对比,PICRUSt 功能预测与宏基因组我哭得肝肠寸断结果差异不大,聚类效果〓好[1]


                PICRUSt 虽然有着很好的预测准确率,但〓也存在着局限性。对于在 Greengenes 数据库里没有同源参考基因组序列的物种是无↙法被预测的;且只能对细菌和古生菌做功■能预测,无法对真菌进行功能预测。


                除此之外,PICRUSt 对于不同样本类型的【微生物,其预测效果是不一样的。对人∏类或者哺乳动物的微生物预测效果最好, 对参考微生物基因组不全的样本类型,例如问话土壤和盐碱地,预测效∴果就会下降。


                最后,PICRUSt 虽然有着较好的▲准确性,但是不能完全替看来劫匪行动了代宏基因组测序,因为只是「预测」,并不是样本中实际的基因。
                 


                不同类型样本的微生物功◣能预测效果不同,对有参考基因组且数据库完整的人源样本预测正确率最好[1]

                ● 引用超多:PICRUSt 自 2013 年卐发表以来共被引用 1640 次,2018 一年超 600 次
                 
                PICRUSt 文献引用趋你千万不要放在心上势图(引用自 Springer 的「Citations」)


                PICRUSt 方法于 2013 年 9 月发表在《Nature Biotechnology 》杂志上,引用该文↓献的 SCI 文章也呈现逐年递增的趋势,总引用次数 1640 次,在刚刚过去的 2018 年,被引用々次数高达 633 次,其中不乏《Cell 》、《Nature 》和《Science 》等顶级期刊。


                高引用次数一方面证明了 PICRUSt 方法∞是可靠、实用和被认▅可的,另一方面更是因为多组学研究(尤其是代谢组学)的兴起。常规的 16S 扩增子测序分吸了一口气析只能得到物种组成和多样卐性的结果,如果要进行多组学关联分析,则要使用宏不过警察同志门习惯在事后才亮相基因组测序。而 PICRUSt 让 16S 测序结果也可以进〖行功能预测,规避了宏基因组测序的高费◇用,把 16S 的性价比发挥到第一招未完极致,搭建起了微生物基因组学和多组学的桥梁。



                ● 除了 PICRUSt 之外,还向后背撞去有哪些功能预测的工具↑?
                 

                *数据ω 来源于网络,利来娱乐国际最给力老牌网站下载整理


                上表总结出了目前微生物领域的功能预测软件此刻谢德伦两种面子都受挫,PICRUSt 推出的⌒最早,也有着▼最多的引用次数,最他从中揪出来了九个内奸受科研人员认可和喜欢。但随着大家对古○菌、真菌等多种非细菌∩群体的关注和注释数据宛如群魔乱舞库的更迭,也不断有其他新的算法推出。


                值得注意∑ 的是,上述方法都仅起到了功能预测︾作用,不能完全替代研究样本真实菌落结构和基因的宏基因组测〗序。同时,功能预测★是一个连接多组学的桥梁,因此预测得出的功能线索还要结合宏基因组学、代谢组学、蛋白组学和转录组学共身影消失在路口同进行验证。



                参考文献:

                [1] Langille MGI, Zaneveld J, Caporaso JG, McDonald D, Knights D, et al. (2013) Predictive functional profiling of microbial communities using 16S rRNA markergene sequences. Nature Biotechnology.  DOI:10.1038/nbt.2676

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