Integration of fungal and bacterial microbiome sequencing data

Abstract

L'anàlisi del microbioma bacterià s'ha convertit en una rutina, però l'estudi del microbioma fúngic, o micobioma, encara es veu obstaculitzat per la manca de bases de dades robustes i canonades bioinformàtiques. Per abordar aquest repte, vam desenvolupar FunOMIC i la seva versió actualitzada, una canalització amb bases de dades taxonòmices i funcionals integrades per identificar fongs del microbioma humà mitjançant la seqüenciació d'escopeta. El pipeline inclou el control de qualitat de la seqüència en brut, l'eliminació d'ADN humà i bacterià i un perfil complet de micobiomes taxonòmics i funcionals. Vam validar el pipeline utilitzant comunitats simulades generades per silico i més de 2.600 mostres metagenòmica humana real. Els nostres resultats mostren que la seqüenciació d'escopeta combinada amb FunOMIC supera la seqüenciació d'espaiador transcrit intern (ITS) que s'utilitza habitualment en termes de precisió i rendibilitat. Vam proposar l'aplicació de la seqüenciació d'escopeta amb un nou protocol d'enriquiment per proporcionar un enfocament rendible per realitzar el perfil de micobiomes intestinals a nivell d'espècie.

També vam investigar la relació entre la diversitat microbiana, la composició i les funcions amb la composició habitual de la dieta. El nostre estudi va demostrar que la diversitat i la composició microbianes estaven associades amb la composició específica de la dieta en lloc de ser impulsades per canvis dietètics globals.

A més, vam proposar un servidor web anomenat MycoDM, que proporciona cerca de marcadors micobials, anàlisi de dades en línia i plataforma de visualització per investigar la relació del micobioma intestinal humà amb diverses malalties mitjançant dades metagenòmics d'escopeta. Aquesta plataforma ajudarà els investigadors a estudiar el paper de la comunitat de fongs associada a la malaltia, que encara no està clar. Però l'evidència creixent suggereix que la disbiosi del micobioma pot estar relacionada amb diverses condicions i la funció immune humana i el mal funcionament del metabolisme.

El nostre treball proporciona una descripció completa de la interacció entre els regnes entre bacteris i fongs integrant dades dietètiques. Creiem que el nostre flux de treball proposat serà un recurs valuós per als estudis de micobiomes.

El análisis del microbioma bacteriano se ha vuelto rutinario, pero el estudio del microbioma fúngico, o micobioma, aún se ve obstaculizado por la falta de bases de datos y pipelines bioinformáticos robustos. Para abordar este desafío, desarrollamos FunOMIC y su versión actualizada, un pipeline con bases de datos taxonómicas y funcionales integradas para identificar hongos del microbioma humano utilizando secuenciación shotgun. El pipeline incluye control de calidad de secuencias en bruto, eliminación de ADN humano y bacteriano, y perfilado taxonómico y funcional completo del micobioma. Validamos el pipeline utilizando comunidades simuladas in silico y más de 2.600 muestras de metagenómica humana reales. Nuestros hallazgos muestran que la secuenciación shotgun combinada con FunOMIC supera a la secuenciación del espacio transrito interno (ITS) comúnmente utilizada en términos de precisión y rentabilidad. Propusimos la aplicación de la secuenciación shotgun con un nuevo protocolo de enriquecimiento para proporcionar un enfoque rentable para realizar el perfilado del micobioma intestinal a nivel de especie.

También investigamos la relación entre la diversidad, composición y funciones microbianas con la composición habitual de la dieta. Nuestro estudio mostró que la diversidad y composición microbiana se asociaban con una composición de dieta específica en lugar de estar impulsadas por cambios dietéticos globales.

Además, propusimos un servidor web llamado MycoDM, que proporciona la búsqueda de marcadores micobiales, análisis de datos en línea y plataforma de visualización para investigar la relación del micobioma humano con diversas enfermedades utilizando datos de metagenómica shotgun. Esta plataforma ayudará a los investigadores a estudiar el papel de la comunidad fúngica asociada con la enfermedad, que aún no está claro. Pero hay evidencia creciente que sugiere que la disbiosis del micobioma puede estar relacionada con diversas condiciones y el mal funcionamiento del sistema inmunológico y del metabolismo humano.

Nuestro trabajo proporciona una descripción integral de la interacción entre los reinos bacteriano y fúngico, integrando datos dietéticos. Creemos que nuestro flujo de trabajo propuesto será un recurso valioso para los estudios de micobioma.

The analysis of the bacterial microbiome has become routine, but the study of the fungal microbiome, or mycobiome, is still hindered by a lack of robust databases and bioinformatic pipelines. To address this challenge, we developed FunOMIC and its updated version, a pipeline with built-in taxonomic and functional databases for identifying fungi from the human microbiome using shotgun sequencing. The pipeline includes raw sequence quality control, removal of human and bacterial DNA, and comprehensive taxonomic and functional mycobiome profiling. We validated the pipeline using in silico-generated mock communities and over 2,600 real human metagenomic samples. Our findings show that shotgun sequencing combined with FunOMIC outperforms the commonly used internal transcribed spacer (ITS) sequencing in terms of accuracy and cost-effectiveness. We proposed the application of shotgun sequencing with a new enrichment protocol to provide a cost-effective approach to perform gut mycobiome profiling at the species level.

We also investigated the relationship between microbial diversity, composition, and functions with habitual diet composition. Our study showed that microbial diversity and composition were associated with specificdiet composition instead of driven by global dietary changes.

Furthermore, we proposed a web server called MycoDM, which provides searching of mycobial markers, online data analysis, and visualization platform to investigate the relationship of human gut mycobiome with various diseases using shotgun metagenomic data. This platform will help researchers study the role of the fungal community associated with disease, which is still unclear. But growing evidence suggests that mycobiome dysbiosis can be related to various conditions and human immune function and metabolism malfunction.

Our work provides a comprehensive description of the inter-kingdom interaction between bacteria and fungi integrating dietary data. We believe that our proposed workflow will be a valuable resource for mycobiome studies.