PacBio全長16S rDNA測序,有哪些不為人知的優(yōu)勢?【轉(zhuǎn)】

16S rDNA是細菌分類學(xué)研究中最常用的“分子鐘”,總長約 1540 bp,其中包含9個可變區(qū)(Variable region)和10個保守區(qū)(Constant region)??勺儏^(qū)因菌種不同而異,且變異程度與細菌的系統(tǒng)發(fā)育密切相關(guān)。通過檢測16S rDNA可變區(qū)的序列變異和豐度,可了解環(huán)境樣品中群落多樣性信息,在微生物分類鑒定、微生態(tài)研究等方面起著重要的作用。

平臺比較
集合優(yōu)勢,成本更低

Sanger測序能夠提供接近全長(Full Length, FL)的16S rDNA片段,但該方法成本高且通量較低,難以滿足復(fù)雜環(huán)境研究需求。

以Illumina為代表的二代測序技術(shù),成本大大降低,更適合大規(guī)模測序;但是受測序長度的限制,往往只能選擇 1-3 個可變區(qū)作為擴增片段(目前常用擴增子片段是V4區(qū)),分類的準(zhǔn)確性和一致性存在問題。

今天的主角是PacBio全長16S rDNA測序。我們來八一八它和其他平臺16S rDNA測序相比主要有哪些優(yōu)勢,以及全長16S rDNA測序還有哪些不完美之處。
表1. 16S rDNA測序在不同測序平臺中的比較


從上面的表格中,我們可以看到,三代測序集合了Sanger測序的讀長優(yōu)勢和二代測序的高通量優(yōu)勢,可用較低的成本獲得16S rDNA全長序列,滿足全長16S rDNA研究需求。

嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐瑐兛赡軙f:單純的平臺優(yōu)勢并不足以說服我們選擇PacBio測序,我們更關(guān)注的是科研價值!那大家一起來看看在實際研究中,PacBio全長16S rDNA測序表現(xiàn)如何呢?
質(zhì)量優(yōu)勢
準(zhǔn)確度99%、重復(fù)性0.96
2016年年初,美國能源部聯(lián)合基因組研究中心發(fā)表在ISME Journal 上的一篇文章對PacBio全長16S rDNA測序和V4測序結(jié)果進行了系統(tǒng)的比對分析[1]
。

研究人員首先選擇含有23個細菌參考基因組的模擬群落來評估PacBio全長16S rDNA測序結(jié)果的準(zhǔn)確性和重復(fù)性。通過擴增,得到模擬群落的V4區(qū)和全長16S rDNA區(qū)域,并分別用MiSeq和PacBio測序得到16S rDNA V4區(qū)序列iTags和全長16S rDNA序列PhyloTags;為了檢測PacBio測序的可重復(fù)性,對同一樣品進行了5次重復(fù)性測序。

通過CCS(Circular Consensus Sequencing)測序模式,PhyloTags序列準(zhǔn)確度達到99%;以97%相似性進行OTU分析得到22個OTU(有一個物種含量很低,PhyloTags和V4 iTags中均未得到),與PacBio shotgun(作為參照標(biāo)準(zhǔn))結(jié)果具有很強的相關(guān)性(如圖1a)。質(zhì)量最好的PhyloTag與對應(yīng)16S rDNA參考序列基因相似度達到99.5%。此外,5個PhyloTags技術(shù)重復(fù)的相關(guān)性非常好,相關(guān)系數(shù)均達到0.96以上(如圖1b)。從模擬群落實驗中可以看到,PhyloTags的數(shù)據(jù)質(zhì)量可與傳統(tǒng)iTags測序質(zhì)量相媲美。

CCS測序模式:PacBio測序中,當(dāng)插入片段(Reads of Insert)< PacBio測序讀長(Polymerase Reads)時,測序模式為CCS,插入片段將會被測到N次,PacBio測序為隨機錯誤模式,N次測序結(jié)果互相校對,準(zhǔn)確率得到極大提升。

圖1. 模擬群落結(jié)構(gòu)分析。圖1a, PhyloTags, PacBio shotgun 測序和V4 iTags 三種方法得到的物種豐度比較,模擬群落中Nocardiopsis dassonvillei含量極低,在PhyloTags和V4 iTags中均未檢測到。圖1b, 不同測序方法之間相關(guān)性分析(圖中顯示的是Spearman’s rank相關(guān)系數(shù)和對應(yīng)的P值)。
分析優(yōu)勢
更準(zhǔn)確的物種分類,更多的物種鑒定
一般環(huán)境的生物復(fù)雜度遠高于以上模擬群體,為了得到更具現(xiàn)實意義的比較結(jié)果,研究人員接下來選擇含有豐富微生物類群的Sakinaw湖水樣本進行分析,在環(huán)境樣本研究中,PhyloTags對復(fù)雜群體分類的優(yōu)勢就凸顯出來了。
? 更準(zhǔn)確的物種分類
研究人員選取8個不同深度的湖水進行采樣,分別對這些樣本進行PhyloTags和V4 iTags分析。結(jié)果表明,V4 iTags數(shù)據(jù)中有0.2%-4.1%的微生物在門水平上無法區(qū)分,而PhyloTags則能在門水平上將這些微生物完全區(qū)分。比較各個深度的PhyloTags和V4 iTags數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)在物種多樣性相對較小的淺水區(qū)域,二者得到的群落結(jié)構(gòu)一致性相對較高;而在物種相對豐富的深水區(qū)域,群落結(jié)構(gòu)差異較大。全長16S rDNA檢測到的物種多樣性和生態(tài)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜度更高,而且模糊分類更少(如圖2所示)。

圖2. PhyloTags和V4 iTags測序的模糊分類結(jié)果展示(門水平)。黑色柱代表V4 iTags模糊分類序列數(shù)占對應(yīng)門水平序列總數(shù)的百分比;白色柱代表PhyloTags測序結(jié)果模糊分類序列百分比。柱上方的百分?jǐn)?shù)代表對應(yīng)門水平的物種豐度。
為了評估擴增子長度對群體分析的影響,研究人員隨機抽取了Sakinaw樣本中的1818條PacBio FL序列和它們對應(yīng)的二代測序產(chǎn)生的V4區(qū)域序列進行成組比較。結(jié)果表明,在多個實例中,相同的序列對表現(xiàn)出不同的鑒定結(jié)果。產(chǎn)生差異的原因是16S rDNA基因的突變位點在各區(qū)域分布并不均勻,選擇少數(shù)可變區(qū)作為擴增片段可能會導(dǎo)致檢測結(jié)果出現(xiàn)偏差,高估或低估群落結(jié)構(gòu)多樣性(如圖3a,3b所示)。

圖3. 16S rDNA基因結(jié)構(gòu)示意圖。綠色代表保守區(qū),藍色代表可變區(qū),粉色條紋代表可變區(qū)變異位點的分布。圖3a,同一物種的序列一致性隨測序區(qū)域選擇有關(guān),如全長16S rDNA測序中沙門氏菌屬菌種的序列一致性是97.4%;而在V4區(qū)測序中,得到的序列一致性是100%;圖3b,突變位點在不同區(qū)域分布不同,選擇特定區(qū)域代替全長16S rDNA測序可能會導(dǎo)致群落結(jié)構(gòu)多樣性的高估或低估。
? 更多的物種鑒定
全長16S rDNA測序比V4區(qū)測序多鑒定到12%-25%的物種(從種到門水平),更準(zhǔn)確地將微生物與重要的生物化學(xué)循環(huán)相關(guān)聯(lián)。全長16S rDNA測序檢測到了Sakinaw湖水中包括氮循環(huán)和產(chǎn)甲烷循環(huán)中的特定菌
Methylocaldum、Nitrospiraceae、Bacillus
Methylotenera
,而在V4檢測中,這些菌的豐度被嚴(yán)重低估(如圖4所示)。

圖4. 不同深度湖水PhyloTags和V4 iTags測序的物種豐度比較(屬水平)。圖中1,2,3,4分別代表氮循環(huán)和產(chǎn)甲烷循環(huán)中的四個重要屬Methylocaldum,Nitrospiraceae,BacillusMethylotenera。

綜上所述,PacBio全長16S rDNA測序集合了Sanger測序的讀長優(yōu)勢和二代測序的高通量優(yōu)勢,具有和二代測序相媲美的準(zhǔn)確度和重復(fù)性,可提供更準(zhǔn)確的物種分類和更多的物種鑒定,在系統(tǒng)發(fā)育、群落鑒定和代謝通路預(yù)測方面都更有優(yōu)勢。

在和MiSeq V4 rDNA測序的PK中,PacBio全長16S rDNA完勝!不過全長16S rDNA測序仍有不完美之處:

  1. 不同物種的16S拷貝數(shù)存在差異,全長16S測序仍無法解決拷貝數(shù)不一致導(dǎo)致的豐度差異;

  2. 全長16S序列的獲取仍需通過PCR過程,無法完全避免PCR偏好性帶來的系統(tǒng)誤差。

以上兩點是目前16S rDNA測序固有的問題,如果對此非常介意的話,科技君良心推薦您選擇宏基因組學(xué)測序。
如果您被PacBio全長16S rDNA測序的優(yōu)勢所打動,并樂于嘗試新鮮事物,科技君為您推薦華大基因PacBio全長16S rDNA測序,絕對靠譜!想了解全長16S rDNA測序策略的童鞋們可直接留言。
參考文獻:
1.Singer, Esther, et al. "High-resolution phylogenetic microbial community profiling." The ISME journal (2016)

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