La diferencia entre microbiota, metagenoma y microbioma2021.7.31
Creo que muchas personas se encontrarán con este tipo de preguntas cuando entren en contacto por primera vez con el análisis microbiano, pero a medida que aumenten sus conocimientos, descubrirán que se trata de un problema inexistente.
La microbiota se refiere al grupo ecológico de microorganismos que estudia el crecimiento o la patología de animales y plantas. El microbioma incluye bacterias, arqueas, protozoos, hongos y virus. Las investigaciones muestran que es muy importante en la inmunidad, el metabolismo y las hormonas del huésped. El sinónimo Microbioma incluye tanto a los microorganismos como a sus genomas.
La metagenómica se refiere al estudio directo de muestras ambientales como material genético. En términos generales, incluye genómica ambiental, genómica ecológica y genómica de poblaciones. La microbiología tradicional y la secuenciación de genes microbianos se basan en el cultivo de clones individuales, y la secuenciación temprana de genes ambientales clonó genes específicos, como el gen 16s rRNA, para determinar la diversidad biológica en muestras naturales. Este método perderá una gran cantidad de diversidad microbiana no cultivada. Estudios recientes han utilizado métodos de secuenciación directa por escopeta o PCR para obtener genes sin preferencia para todos los miembros de la población de muestra. Debido a que estos métodos pueden revelar una diversidad microbiana no descubierta previamente, los métodos metagenómicos proporcionan herramientas revolucionarias para comprender el mundo en el que vivimos. A medida que baja el precio de la secuenciación, la metagenómica permite estudiar la ecología microbiana a mayor escala y con más detalle de lo que antes era posible.
En metagenómica, se pueden utilizar dos técnicas principales para extraer información sobre los microorganismos del medio ambiente:
El microbioma se refiere al estudio directo de muestras ambientales como material genético. En términos generales, incluye genómica ambiental, genómica ecológica y genómica de poblaciones. La microbiología tradicional y la secuenciación de genes microbianos se basan en el cultivo de clones individuales, y la secuenciación temprana de genes ambientales clonó genes específicos, como el gen 16s rRNA, para determinar la diversidad biológica en muestras naturales. Este método perderá una gran cantidad de diversidad microbiana no cultivada. Estudios recientes han utilizado métodos de secuenciación directa por escopeta o PCR para obtener genes sin preferencia para todos los miembros de la población de muestra. Debido a que estos métodos pueden revelar una diversidad microbiana no descubierta previamente, los métodos metagenómicos proporcionan herramientas revolucionarias para comprender el mundo en el que vivimos. A medida que baja el precio de la secuenciación, la metagenómica permite estudiar la ecología microbiana a mayor escala y con más detalle de lo que antes era posible.
Cada gráfico representa la misma población, sin embargo diferentes métodos definen la diferente información que esta población puede proporcionar.
Mi dirección de investigación actual es secuenciar el ARNr 16S mediante la secuenciación de amplicones y luego analizar la diversidad microbiana. Hoy descubrí un proceso de análisis interesante (esto en realidad existe desde hace mucho tiempo, pero me acabo de dar cuenta, ¿wuwuwu?). ) - Proceso de análisis microbiano QIIME 2) (pronunciación: Qiamu 2), ¿es vergonzoso si no puedes leerlo o leerlo mal?. Luego descubrí a un gran tipo, Liu Yongxin. La cuenta pública de WeChat que fundó, Metagenome, es un muy buen recurso que contiene el documento de ayuda chino de QIMME2, combinado con las ideas únicas del maestro. a todos.saludo? No hay mucho que decir, el tiempo es precioso, ve y chupa la esencia del maestro, y luego esfuérzate por actualizar una vez todos los días, jajaja, esfuérzate por lograrlo, entiende todo ~
[1] Figura 1: Definición de la microbiota, el metagenoma y el microbioma tal como se utilizan en esta revisión.
[2] Cheng Fudong, Ding Xiao, Li Sheng, Sun Xiao. Análisis, comparación y clasificación de datos de muestras metagenómicas, 2016. 32(5 ): 1-10
[3] /s/kBbWD6ircc4UHE-ma-6a1Q