Zusammenfassung
Die vollständige DNA-Metagenomik ist die Sequenzierung aller DNA aus einer Probe, gefolgt von Zusammenfügen und Annotation sowie Zuordnung von Sequenzinformationen zu Organismen und Funktionen. Das Assembly von DNA-Sequenz-Reads versucht, Genomfragmente zu Genomentwürfen zusammenzufügen. Die Bioinformatik-Pipelines mothur und QIIME, die in Kap. 8 für die 16S-rRNA-Amplicon-Sequenzanalyse vorgestellt wurden, können auch für die vollständige DNA-Metagenomik verwendet werden. Der Schwerpunkt in diesem Kapitel liegt auf MG-RAST, das sowohl die Informationen aus vorhergesagten Proteinen in Metagenomik-Daten für die weitere Vorhersage von Funktionen oder taxonomischen Beziehungen verarbeiten kann, als auch die 16S-rRNA-Gen-Sequenzinformationen extrahieren und detailliertere taxonomische Informationen aus den spezialisierten Datenbanken SILVA, Greengenes und RDP bereitstellen kann, die in Kap. 8 vorgestellt wurden. Die schwerwiegendste Einschränkung der vollständigen DNA-Metagenomik sind wahrscheinlich die Datenbanken, die hauptsächlich auf kultivierten Mikroorganismen basieren.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Literatur
Bowers RM, Kyrpides NC, Stepanauskas R, Harmon-Smith M, Doud D, Reddy TBK, Schulz F, Jarett J, Rivers AR, Eloe-Fadrosh EA, Tringe SG, Ivanova NN, Copeland A, Clum A, Becraft ED, Malmstrom RR, Birren B, Podar M, Bork P, Weinstock GM, Garrity GM, Dodsworth JA, Yooseph S, Sutton G, Glöckner FO, Gilbert JA, Nelson WC, Hallam SJ, Jungbluth SP, Ettema TJG, Tighe S, Konstantinidis KT, Liu WT, Baker BJ, Rattei T, Eisen JA, Hedlund B, McMahon KD, Fierer N, Knight R, Finn R, Cochrane G, Karsch-Mizrachi I, Tyson GW, Rinke C; Genome Standards Consortium, Lapidus A, Meyer F, Yilmaz P, Parks DH, Eren AM, Schriml L, Banfield JF, Hugenholtz P, Woyke T. 2017. Minimum information about a single amplified genome (MISAG) and a metagenome-assembled genome (MIMAG) of bacteria and archaea. Nat Biotechnol.;35(8):725–731.
Bryant DA, Costas AM, Maresca JA, Chew AG, Klatt CG, Bateson MM, Tallon LJ, Hostetler J, Nelson WC, Heidelberg JF, Ward DM. 2007. Candidatus Chloracidobacterium thermophilum: an aerobic phototrophic Acidobacterium. Science 317(5837):523–526.
Caporaso JG, Kuczynski J, Stombaugh J, Bittinger K, Bushman FD, Costello EK, Fierer N, Peña AG, Goodrich JK, Gordon JI, Huttley GA, Kelley ST, Knights D, Koenig JE, Ley RE, Lozupone CA, McDonald D, Muegge BD, Pirrung M, Reeder J, Sevinsky JR, Turnbaugh PJ, Walters WA, Widmann J, Yatsunenko T, Zaneveld J, Knight R. 2010. QIIME allows analysis of high-throughput community sequencing data. Nat Methods. 7, 335–336.
Conesa A, Götz S, García-Gómez JM, Terol J, Talón M, Robles M. 2005. Blast2GO: a universal tool for annotation, visualization and analysis in functional genomics research. Bioinformatics 21(18):3674–6.
de Vries LE, Vallès Y, Agersø Y, Vaishampayan PA, García-Montaner A, Kuehl JV, Christensen H, Barlow M, Francino MP. 2011. The gut as reservoir of antibiotic resistance: microbial diversity of tetracycline resistance in mother and infant. PLoS One 6:e21644.
Huson DH, Beier S, Flade I, Górska A, El-Hadidi M, Mitra S, Ruscheweyh HJ, Tappu R. 2016. MEGAN Community Edition – Interactive Exploration and Analysis of Large-Scale Microbiome Sequencing Data. PLoS Comput Biol. 21;12(6):e1004957.
Huttenhower C and collaborators (248). 2012. Structure, function and diversity of the healthy human microbiome. Human Microbiome Project Consortium. Nature 486(7402):207–214.
Kanehisa M, Sato Y, Morishima K. 2016. BlastKOALA and GhostKOALA: KEGG Tools for Functional Characterization of Genome and Metagenome Sequences. J Mol Biol. 2016 428(4):726–731.
Keegan KP, Glass EM, Meyer F. 2016. MG-RAST, a Metagenomics Service for Analysis of Microbial Community Structure and Function. Methods Mol Biol. 2016;1399:207–33.
Kent WJ. 2002. BLAT--the BLAST-like alignment tool. Genome Res. 12:656–64.
Li et al. 2014. An integrated catalog of reference genes in the human gut microbiome. Nature Biotechnology 32, 834–841.
Liu J, Almeida M, Kabir F, Shakoor S, Qureshi S, Zaidi A, Li S, Tamboura B, Sow SO, Mandomando I, Alonso PL, Ramamurthy T, Sur D, Kotloff K, Nataro J, Levine MM, Stine OC, Houpt E. 2018. Direct Detection of Shigella in Stool Specimens by Use of a Metagenomic Approach. J. Clin. Microbiol. 24;56(2): e01374–17.
Meyer F, Paarmann D, D’Souza M, Olson R, Glass EM, Kubal M, Paczian T, Rodriguez A, Stevens R, Wilke A, Wilkening J, & Edwards RA. 2008. The metagenomics RAST server – a public resource for the automatic phylogenetic and functional analysis of metagenomes BMC Bioinformatics 2008, 9:386
Mitchell AL, Scheremetjew M, Denise H, Potter S, Tarkowska A, Qureshi M, Salazar GA, Pesseat S, Boland MA, Hunter FMI, Ten Hoopen P, Alako B, Amid C, Wilkinson DJ, Curtis TP, Cochrane G, Finn RD. 2018. EBI Metagenomics in 2017: enriching the analysis of microbial communities, from sequence reads to assemblies. Nucleic Acids Res. 46(D1):D726–D735.
Nakamura S, Maeda N, Miron IM, Yoh M, Izutsu K, Kataoka C, Honda T, Yasunaga T, Nakaya T, Kawai J, Hayashizaki Y, Horii T, Iida T. 2008. Metagenomic diagnosis of bacterial infections. Emerg Infect Dis. 14, 1784–1786.
Parks DH, Imelfort M, Skennerton CT, Hugenholtz P, Tyson GW. 2015. CheckM: assessing the quality of microbial genomes recovered from isolates, single cells, and metagenomes. Genome Res. 25, 1043–55.
Roux S, Tournayre J, Mahul A, Debroas D, Enault F. 2014. Metavir 2: new tools for viral metagenome comparison and assembled virome analysis. BMC Bioinformatics. 19;15:76.
Schloss PD, Westcott SL, Ryabin T, Hall JR, Hartmann M, Hollister EB, Lesniewski RA, Oakley BB, Parks DH, Robinson CJ, Sahl JW, Stres B, Thallinger GG, Van Horn DJ, Weber CF. 2009. Introducing mothur: open-source, platform-independent, community-supported software for describing and comparing microbial communities. Appl. Environ. Microbiol. 75, 7537–7541.
Segata N, Waldron L, Ballarini A, Narasimhan V, Jousson O, Huttenhower C. 2012. Metagenomic microbial community profiling using unique clade-specific marker genes. Nat Methods. 0;9(8):811–814.
Tyson GW, Chapman J, Hugenholtz P, Allen EE, Ram RJ, Richardson PM, Solovyev VV, Rubin EM, Rokhsar DS, Banfield JF. 2004 Community structure and metabolism through reconstruction of microbial genomes from the environment. Nature 428(6978):37–43.
Wood DE, Salzberg SL. 2014 Kraken: ultrafast metagenomic sequence classification using exact alignments. Genome Biol. 3;15(3):R46.
Yang X, Noyes NR, Doster E, Martin JN, Linke LM, Magnuson RJ, Yang H, Geornaras I, Woerner DR, Jones KL, Ruiz J, Boucher C, Morley PS, Belk KE. 2016. Use of Metagenomic Shotgun Sequencing Technology To Detect Foodborne Pathogens within the Microbiome of the Beef Production Chain. Appl Environ Microbiol. 82(8):2433–2443.
Young W, Moon CD, Thomas DG, Cave NJ, Bermingham EN. 2016. Pre- and post-weaning diet alters the faecal metagenome in the cat with differences vitamin and carbohydrate metabolism gene abundances. Sci Rep. 6:34668.
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 2023 Der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer Nature Switzerland AG
About this chapter
Cite this chapter
Christensen, H., Olsen, J.E. (2023). Vollständige Shotgun-DNA-Metagenomik. In: Christensen, H. (eds) Einführung in die Bioinformatik in der Mikrobiologie. Springer Vieweg, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-31212-0_9
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-31212-0_9
Published:
Publisher Name: Springer Vieweg, Cham
Print ISBN: 978-3-031-31211-3
Online ISBN: 978-3-031-31212-0
eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)