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在非洲棕榈象鼻虫幼虫（Rhynchophorus phoenicis）的不同肠道段中具有木质素降解潜力的细菌的细菌群落分析和鉴定
昆虫肠道内的微生物群对其宿主起有益的作用，例如促进消化和从饮食中提取能量。非洲棕榈象鼻虫（APW）生活在内部，并以高木质素树干为食。因此，他们的胆量可以藏有大量降落木质素的微生物社区。在这项研究中，我们旨在探索APW幼虫肠道内的细菌群落，特别是在各个肠道段中木质素降解的可能性方面，作为确定采矿细菌细菌木质素降解酶的生存能力的第一步，以使生物体生物素生物素生物素生物群生物体生物群生物体至生物群生物群至生物群生物群至生物素的生物分解。从APW幼虫的前身，中肠和后肠上提取细菌宏基因组DNA，并使用Illumina Miseq平台对16S rRNA基因的V3 -V4高变量区域进行了测序。对生成的数据进行了分析和分类分类，以鉴定肠道群落内的不同细菌系统型累积和每个肠道细分市场。然后，我们确定了每个幼虫肠室内与木质素降解相关的细菌的存在，多样性和丰度，作为建议木质素降解最多的肠段的基础。所有序列均分类并属于细菌王国。FIREICITES（54.3％）和蛋白杆菌（42.5％）是肠内最优势的门，随后是杆菌（1.7％）和静脉细胞杆菌（1.4％）。前身和中肠有许多类似的属，而后肠似乎是独一无二的。肠球菌，左骨杆菌，乳酸菌，Shimwellia，Megasphaera，Klebsiella，klebsiella，pectinatus，沙门氏菌，Lelliotia和肠杆菌构成了所有肠内最具幼虫的属。总体而言，含有21个属的总肠道细菌的29.5％是木质素降解者，主要是在企业和蛋白质细菌的门中发现的（分别为56.8和39.5％），然后在肌动杆菌（2.5％）和细菌（2.5％）和细菌（1.1％）中适度。最丰富的木质氨基利因属是Levilactobacillus（46.4％），克雷伯氏菌（22.9％），肠杆菌（10.7％），乳杆菌（5.9％）（5.9％），柑橘类杆菌（2.2％），corynenebacterium（1.8％），paucilactocillus（1.8％）（1.8％）（1.8％）（1.8％）（1.8％，1.8％，1.8％，综合综合综合症，综合体）在不同肠道室中发现了不同量的细菌（1.1％）和白细胞（1.0％）。前肢具有最多样化和最高的木质素降解系统型，
细菌与氮动态的关系
背景和目标：细菌群落在氮循环中起着至关重要的作用。氧化池是废水的天然处理系统，旨在促进某些细菌物种的生长和活性，从而去除水中的污染物。这些池塘中的氮循环涉及细菌通过生物过程转化氮化合物。某些细菌物种的存在或不存在会极大地影响这些池塘中氮循环的效率。本研究调查了氧化池中细菌与氮动力学（废水处理的关键组成部分）之间的关系。这项工作旨在确定氧化池中的细菌群落组成，研究细菌在氧化池中转化和去除废水中氮化合物的作用，并评估环境因素对氧化池中微生物群落和氮动力学的影响。这项研究是在泰国碧武里皇家发起的 Laem Phak Bia 环境研究与开发或 LERD 项目的氧化废水处理中进行的。方法：采集1~5个氧化塘水面30 cm深处的废水样品，分析温度、溶解氧、生化需氧量、硝酸盐、氨、凯氏氮等水质参数。采用Illumina Miseq二代测序技术对采集样品中的细菌16S核糖体核糖核酸进行检测。采用相关性检验进行统计分析。结果：氧化塘的温度、生化需氧量（1~5个塘）和溶解氧（2~5个塘）均在标准值范围内。5个氧化塘共鉴定出15个细菌门，其中变形菌门数量最多，占细菌总数的47.56%。结论：Novosphingobium 属（变形菌门）、Ammonia-11 属（疣微菌门）和 Vicinamibacteraceae 属（酸杆菌门）与氨、硝酸盐和总凯氏氮的关系最密切（R 2 = 0.9710、0.986、0.8124）。细菌种群是影响氮营养和水质的关键因素。Novosphingobium 参与去除废水中的氨，疣微菌门充当反硝化菌，而 Vicinamibacteraceae 可提高总凯氏氮水平。
附件I-1：预算的示例2025声明
附件I-1：预算的示例2025声明此附件提供了有关预算2025声明中列出的示例的详细信息。（a）C节：推进我们的增长前沿Illumina Inc Illumina是一家领先的生物技术公司，也是DNA测序的全球领导者，为研究，临床和应用市场的客户提供服务。它的产品用于生命科学，肿瘤学，生殖健康，农业和其他新兴细分市场。Illumina在新加坡的制造和研发设施是Illumina全球业务的核心。作为该组织的亚太总部，Illumina Singapore参与了从研发到设计和生产的整个创新价值链。与当地企业（例如Venture Corporation和Sunningdale Tech）合作，该设施制造了Illumina的全部产品，例如Miniseq和Miseq I100基因组测序机器，以及操作它们所需的消耗品。这些伙伴关系帮助新加坡的当地企业在创新方面建立了新的能力，并扩展到了新的行业。Illumina还与当地合作伙伴在医疗保健研究中合作，例如与Precision Health Research，新加坡（“精确”）的战略合作伙伴关系，这是实施新加坡国家精密医学（“ NPM”）策略的中央实体。，他们的目标是作为SG100K项目的一部分对100,000个新加坡全基因组进行测序和分析，以创建东南亚最全面的同意人群研究，制定针对预防性护理和疾病治疗的有针对性策略，并最大程度地提高药物效率。Venture Corporation Limited Venture Corporation Limited总部位于新加坡，由全球30多家公司组成，在东南亚，东北亚，美国和欧洲的卓越中心。 Venture是技术服务，产品和解决方案的领先提供商，其既定能力涵盖了创新，设计和开发，产品和过程工程，可制造性的设计以及诸如生命科学，基因组学，网络和通信以及计算和成像技术等多元技术领域的供应链管理。 Venture在研发和Deep Manufacturing中的功能使它们成为许多跨国公司的首选合作伙伴。 Venture和Illumina在基因组测序产品开发方面的合作伙伴关系已有十年了。 在这段时间里，与Illumina的伙伴关系帮助冒险扩展了其现有领域，并加速了其在生命科学行业的增长。 它还允许Illumina在新的测序产品中看到突破。Venture Corporation Limited总部位于新加坡，由全球30多家公司组成，在东南亚，东北亚，美国和欧洲的卓越中心。Venture是技术服务，产品和解决方案的领先提供商，其既定能力涵盖了创新，设计和开发，产品和过程工程，可制造性的设计以及诸如生命科学，基因组学，网络和通信以及计算和成像技术等多元技术领域的供应链管理。Venture在研发和Deep Manufacturing中的功能使它们成为许多跨国公司的首选合作伙伴。Venture和Illumina在基因组测序产品开发方面的合作伙伴关系已有十年了。在这段时间里，与Illumina的伙伴关系帮助冒险扩展了其现有领域，并加速了其在生命科学行业的增长。它还允许Illumina在新的测序产品中看到突破。
氟康唑抗性的解脂耶氏酵母临床分离株 CBS 18115 的基因组序列草图
arrowia lipolytica 属于子囊菌门、酿酒菌亚门和双足菌科 (1)。除了工业用途 (2) 之外，Y. lipolytica 还广泛存在于食品、环境和动物中 (1)。由于其能够在 32°C 以上不稳定地生长，因此通常认为该菌种可安全用于工业用途 (1)。Yarrowia lipolytica 是一种机会性病原体，可引起侵袭性念珠菌病 (3)。在体外，该菌种被认为对氟康唑敏感 (4)。第一个 Y. lipolytica 基因组 (CLIB122) 于 2004 年发布 (5)。我们报告了对氟康唑有抗性的 Y. lipolytica 临床分离株的基因组草图，该分离株是从溃疡性结肠炎手术后的血培养中采集的。有趣的是，尽管之前曾接触过唑类药物，但使用梯度浓度试纸法（Etest；bioMérieux），该菌株的氟康唑 MIC 为 0.256 mg/mL。患者成功地用卡泊芬净治疗。该菌株在 35°C 的显色琼脂平板（CAN2；bioMérieux）上生长，并使用 Vitek 基质辅助激光解吸电离 - 飞行时间质谱 (MALDI-TOF MS) 仪器（bioMérieux）进行鉴定。在溶菌酶细胞壁消化后，使用 QIAmp DNA minikit（Qiagen）提取基因组 DNA。使用 Illumina DNA 制备标记试剂盒（Illumina）构建文库。简而言之，使用珠状转座子技术和集成 DNA 技术 (IDT) 的 Illumina DNA/RNA 独特双重 (UD) 索引集将 30 ng 总 DNA 片段化并进行索引。使用 Qubit 高灵敏度试剂盒 (Thermo Fisher Scienti ) 对文库进行扩增、纯化和定量。最后，将 9 pM 汇集和变性文库放入 2 250-bp v2 试剂盒 (Illumina) 中，并使用 MiSeq 仪器 (Illumina) 进行测序。使用 CLC Genomics Workbench v22.0 (Qiagen) 中的 Trim Reads v2.5 和 De Novo Assembly v1.5 工具对原始读取进行修剪、组装成重叠群并进行搭建。使用覆盖率与长度图丢弃覆盖率为 , 10 且长度为 , 500 bp 的重叠群 (6)。使用 QUAST v5.0.2 对最终的 scaffold 集进行质量分析 (7)。总基因组大小为 20,255,408 bp，分布在 521 个 scaffold 上（覆盖率为 100 ），N 50 值为 105 kbp（最长 scaffold，397 kbp），GC 含量为 49.03%。AUGUSTUS v3.4.0 (8) 使用白色念珠菌训练数据集预测了 6,151 个蛋白质编码基因，使用 tRNAscan-SE 2.0 检测到了 484 个 tRNA 基因 (9)。使用 BUSCO v5.3.2 和 saccharomycetes_odb10 谱系数据集 (10) 估计基因组完整性为 95.3%。平均核苷酸同一性 (ANI) 计算
什么是元基因组学中的binning
宏基因组学是对直接从土壤，水和肠道含量等环境样品中提取的遗传物质的研究，而无需隔离单个生物。该领域使用宏基因组学框来根据相似性将DNA序列分为组。目标是将这些序列分配给其相应的微生物或分类群，从而更深入地了解样本中的微生物多样性和功能。计算方法（例如序列相似性，组成和其他特征）用于分组。宏基因组学的方法包括：基于序列组成的binning，它分析了不同基因组中的不同模式；基于覆盖范围的binning，它使用测序深度将分组读取为垃圾箱；混合式分子，结合了两种方法以提高准确性；基于聚类的封装，可用于高基因组多样性数据集；和基于机器学习的封装，需要带注释的参考基因组进行培训。每种方法都有其优势和局限性，其选择取决于特定的元基因组数据集和研究问题。宏基因组学箱很复杂。2017年，本教程将涵盖元基因组式融合工具，以及咖啡发酵生态系统和metabat 2算法metabat的数据生成MAGS，可以轻松地与下游分析和工具集成，例如分类学注释和功能预测。已经对六个样本进行了测序，生成了6个用于咖啡发酵系统的原始数据集。2。宏基因组套件是分析复杂的微生物群落的关键步骤，但面临着几个挑战，包括水平基因转移污染危险嵌合序列和Maxbin Metabat mycc mycc mycc groopm groopm metawrap anvi'o semibin of de nove bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin的物种计算工具中的物种计算工具中的应变变化，例如已显示出高度准确的有效扩展和用户友好的基准研究发现，Metabat 2在准确性和计算效率方面都优于其他替代方案，以提供有关宏基因组学软件的更多信息，请参见Sczyrba等。使用Illumina MiSeq全基因组测序进行了六次颞枪i弹枪元基因组研究，以全面分析咖啡微生物组的结构和功能。我们基于这些现实世界数据为本教程创建了模拟数据集。我们将介绍本教程中的以下主题：准备分析历史记录和数据，将metabat 2运行到bin元基因组测序数据。要运行binning，我们首先需要将数据纳入Galaxy，任何分析都应具有自己独特的历史记录。让我们通过单击历史记录面板的顶部创建一个新的历史记录并重命名它。要将序列读取数据上传到星系中，您可以直接从计算机导入它，也可以使用这些链接从Zenodo或数据库中获取它：等等。首先，创建一个名为GTN的文件夹 - 带有主题名称和教程名称的子文件夹的材料。选择所需的文件要从顶部附近的下拉菜单中导入。3。通过在弹出窗口中选择“选择历史记录”，选择要导入数据（或创建新数据）的历史记录。通过重命名示例名称的读取对创建配对集合，然后按照以下步骤：检查所有要包含的数据集，并通过单击“数据集对构建列表”来构建数据集对列表。将未配对的前进和反向读取文本更改为每对的常见选择器。单击“配对这些数据集”以进行有效的前进和反向对。输入一个集合名称，然后单击“创建列表”以构建集合。binning有几个挑战，包括高复杂性，碎片序列，不均匀的覆盖率，不完整或部分基因组，水平基因转移，嵌合序列，应变变异和开放图像1：binning。在本教程中，我们将通过Galaxy使用Metabat 2（Kang等，2019）来学习如何键入元基因组。metabat是“基于丰度和四核苷酸频率的元基因组binning的工具”，该工具将shot弹枪元基因组序列组装到微生物群落中。它使用基因组丰度和四核苷酸频率的经验概率距离来达到98％的精度，并在应变水平下以281个接近完全独特的基因组为准。我们将使用上传的汇编FastA文件作为Metabat的输入，为简单起见保留默认参数。设置为“否”。在输出选项中，“垃圾箱的最小尺寸作为输出”设置为200000。对于ERR2231567样品，有6个箱子，将167个序列分类为第二箱。手：1。4。该工具将在Galaxy版本1.2.9+Galaxy0中使用这些参数：“包含重叠群的Fasta文件”汇编FASTA文件； “考虑融合的良好重叠群的百分比”设置为95； “ binning边缘的最低分数”为60； “每个节点的最大边数”为200； “构建TNF图的TNF概率截止”为0；和“关闭丢失还是小重叠的额外的押金？”The output files generated by MetaBAT 2 include (some are optional and not produced unless required): - Final set of genome bins in FASTA format (.fa) - Summary file with info on each genome bin, including length, completeness, contamination, and taxonomy classification (.txt) - File with mapping results showing contig assignment to a genome bin (.bam) - File containing abundance estimation of each genome bin （.txt） - 每个基因组bin（.txt）的覆盖曲线的文件 - 每个基因组bin的核苷酸组成（.txt） - 文件具有每个基因组bin（.faa）的预测基因序列（.faa）的基因序列，可以进一步分析和用于下游应用，例如功能性注释，相比的植物组合和化学分析，并可以用于下游应用。去复制是识别基因组列表中“相同”的基因组集的过程，并从每个冗余集中删除除“最佳”基因组之外的所有基因组。在重要概念中讨论了相似性阈值以及如何确定最佳基因组。基因组去复制的常见用途是元基因组数据的单个组装，尤其是当从多个样本中组装简短读数时（“共同组装”）。这可能会导致由于组合类似菌株而导致碎片组件。执行共同组装以捕获低丰度微生物。另一种选择是分别组装每个样品，然后去重新复制箱以创建最终的基因组集。metabat 2不会明确执行放松，而是通过利用读取覆盖范围，样品差异覆盖范围和序列组成来提高构架准确性。DREP等工具的设计用于宏基因组学中的复制，旨在保留一组代表性的基因组，以改善下游分析。评估：DREP评估集群中每个基因组的质量，考虑到完整性，污染和应变异质性等因素。基因组选择：在每个群集中，DREP根据用户定义的标准选择代表性基因组。该代表性基因组被认为是群集的“翻译”版本。放松输出：输出包括有关消除基因组的信息，包括身份，完整性和污染。用户可以选择基因组相似性的阈值，以控制删除水平。使用您喜欢的汇编程序分别组装每个样本。bin每个组件分别使用您喜欢的Binner。bin使用您喜欢的Binner共同组装。5。将所有组件中的垃圾箱拉在一起，然后在它们上运行DREP。6。在解复的基因组列表上执行下游分析。检查质量：1。一旦完成，必须检查其质量。2。可以使用CheckM（Parks等，2015）评估binning结果，这是一种用于元基因组学框的软件工具。3。2。检查通过将基因组仓与通用单拷贝标记基因进行比较，评估了基因组仓的完整性和污染。宏基因组学：1。宏基因组学将DNA碎片从混合群落分离为单个垃圾箱，每个垃圾箱代表一个独特的基因组。checkm估计每个基因组箱的完整性（存在的通用单拷贝标记基因集的总数）和污染（在一个以上bin中发现的标记基因的百分比）。关键功能：1。基因组完整性的估计：CheckM使用通用单拷贝标记基因来估计回收基因组的比例。2。基因组污染的估计：CHECKM估计多个箱中存在的标记基因的百分比，表明来自多种生物的潜在DNA。3。识别潜在的杂料：CheckM基于基因组的标记基因分布来识别杂种。4。结果的可视化：CheckM生成图和表，以可视化基因组垃圾箱的完整性，污染和质量指标，从而使解释更加容易。checkm也可以根据与不同分类学组相关的特定标记基因（例如sineage_wf：评估使用谱系特异性标记集对基因组垃圾箱的完整性和污染）进行分类分类的基因组分类。checkm lineage_wf工作流使用标记基因和分类信息的参考数据库来对不同分类学水平的基因组垃圾箱进行分类。来源：-Turaev，D。，＆Rattei，T。（2016）。（2014）。使用metabat 2的元基因组重叠群构造教程强调了选择最合适的binning工具的重要性。不同的方法具有不同的优势和局限性，具体取决于所分析的数据类型。通过比较多种封装技术，研究人员可以提高基因组融合的精度和准确性。可用于元基因组数据，包括基于参考的，基于聚类的混合方法和机器学习。每种方法都有其优点和缺点，从而根据研究问题和数据特征使选择过程至关重要。比较多种封装方法的结果有助于确定特定研究的最准确和最可靠的方法。在完整性，污染和应变异质性方面评估所得垃圾箱的质量至关重要。另外，比较已识别基因组的组成和功能谱可以提供有价值的见解。通过仔细选择和比较binning方法，研究人员可以提高基因组箱的质量和可靠性。这最终导致对微生物群落在各种环境中的功能和生态作用有了更好的了解。微生物群落系统生物学的高清晰度：宏基因组学以基因组为中心和应变分辨。- Quince，C.，Walker，A。W.，Simpson，J。T.，Loman，N。J.，＆Segata，N。（2017）。shot弹枪宏基因组学，从采样到分析。-Wang，J。和Jia，H。（2016）。元基因组范围的关联研究：微生物组细化。-Kingma，D。P.和Welling，M。（2014年）。自动编码变分贝叶斯。-Nielsen，H。B.等。鉴定和组装基因组和复杂元基因组样品中的遗传因素，而无需使用参考基因组。-Teeling，H.，Meyerdierks，A.，Bauer，M.，Amann，R。，＆Glöckner，F。O.（2004）。将四核苷酸频率应用于基因组片段的分配。-Alneberg，J。等。（2014）。通过覆盖范围和组成的结合元基因组重叠群。-Albertsen，M。等。（2013）。通过多个元基因组的差异覆盖层获得的稀有，未培养细菌的基因组序列。-Kang，D.D.，Froula，J.，Egan，R。，＆Wang，Z。（2015）。metabat，一种有效的工具，用于准确地重建来自复杂微生物群落的单个基因组。simmons b a和singer s w提出了一种新算法，称为Maxbin 2.0，用于2016年生物信息学期刊中多个元基因组数据集的binning基因组。此外，Kang等人开发了Metabat 2，一种自适应binning算法，该算法于2019年在Peerj发表。PlazaOñate等人引入了MSPMiner，这是一种从shot弹枪元基因组数据重建微生物泛元组的工具，如2019年的生物信息学报道。Other studies like those of Lin and Liao, Chatterji et al, Parks et al, Pasolli et al, Almeida et al, Brooks et al, Sczyrba et al, Qin et al, Bowers et al, Sieber et al, Cleary et al, Huttenhower et al, Saeed et al, and Pride et al have also contributed to the development of metagenomics tools and approaches for genome recovery.这些发现表明，宏基因组分析和计算方法的最新进展使研究人员能够从环境样本中恢复几乎完整的基因组。本文讨论了有关宏基因组学的各种研究，这是对特定环境中多种生物的遗传物质的研究。研究集中于人类肠道微生物组及其在不同人群和年龄之间的组成。引用了几篇论文，其中包括Chen等人的论文。（2020），他开发了一种从宏基因组获得准确而完整的基因组的方法。Daubin等人的另一篇论文。（2003）探讨了细菌基因组中侧向转移基因的来源。本文还提到了有关人肠道微生物组的研究，包括Schloissnig等人的工作。（2013），他绘制了人类肠道微生物组的基因组变异景观。Yatsunenko等。 （2012）研究了在不同年龄和地理位置的人类肠道微生物组。 此外，本文参考了有关微生物从母亲传播到婴儿的研究，包括Asnicar等人的工作。 （2017）和Ferretti等。 （2018）。 本文还涉及宏基因组学分析中使用的机器学习和深度学习技术，例如变化自动编码器和无监督的聚类方法。 最后，本文提到了用于分析元基因组数据的软件工具，包括Li（2013）的BWA-MEM和Paszke等人的Pytorch。 （2019）。 以下是生物信息学和基因组学领域的各种研究文章的摘要。Yatsunenko等。（2012）研究了在不同年龄和地理位置的人类肠道微生物组。此外，本文参考了有关微生物从母亲传播到婴儿的研究，包括Asnicar等人的工作。（2017）和Ferretti等。（2018）。本文还涉及宏基因组学分析中使用的机器学习和深度学习技术，例如变化自动编码器和无监督的聚类方法。最后，本文提到了用于分析元基因组数据的软件工具，包括Li（2013）的BWA-MEM和Paszke等人的Pytorch。（2019）。以下是生物信息学和基因组学领域的各种研究文章的摘要。释义旨在保留原始文章的主要思想和发现，同时以更简洁和易于访问的方式介绍它们。1。**聚类**：一种用于将相似数据点分组在一起的算法，应用于基于Web的数据。2。** art **：用于下一代测序的模拟器可以模仿现实世界数据。3。** metaspades **：一种可以从混合微生物群落中重建基因组的宏基因组组装子。4。** minimap2 **：一种以高精度和速度对齐核苷酸序列的工具。5。** blat **：用于比较基因组序列的爆炸样比对工具。6。** Circos **：用于比较基因组学的可视化工具，用于显示多个基因组之间的关系。7。**高通量ANI分析**：使用平均核苷酸同一性（ANI）指标估算原核基因组之间距离的方法。8。** checkm **：一种评估微生物基因组完整性和污染的工具。9。** BLAST+**：具有改进功能和用户界面的BLAST算法的更新版本。10。** mash **：使用Minhash估算基因组或元基因组距离的工具。11。**浪子**：原核基因组的基因识别和翻译起始位点识别工具。12。** InterPro 2019 **：蛋白质序列注释的InterPro数据库的更新，具有改进的覆盖范围和访问功能。13。14。15。16。**控制虚假发现率**：一种用于管理生物信息学研究中多种假设检验的统计方法。** checkv **：一种用于评估元基因组组装的病毒基因组质量的工具。**使用深度学习从宏基因组数据中识别病毒**：使用机器学习从混合微生物群落中检测病毒的研究。**标准化的细菌分类法**：基于基因组系统发育的细菌进行分类的新框架，该细菌修改了生命之树。17。** gtdb-tk **：一种用于与基因组分类学数据库（GTDB）分类的工具包。18。** iq-Tree **：使用快速有效算法估算最大可能的系统发育的工具。这些摘要概述了生物信息学和基因组学领域的各种研究文章，突出显示了与序列比对，组装，注释和系统发育有关的工具，方法和研究。最新的多个序列对齐软件的进步显着提高了D. M. Mafft版本7，Modelfinder，Astral-III，UFBOOT2，Life V4和APE 5.0等工具的性能和可用性。这些工具通过引入新颖特征，例如快速模型选择，多项式时间种树重建，超快的自举近似和交互式可视化来提高系统发育估计值的准确性。这些软件包的整合已简化了构建进化树的过程，使研究人员可以更轻松地探索复杂的系统发育关系。