Las técnicas de secuenciación metagenómica permiten el estudio de microbiomas de todo tipo de hábitats, y su uso para explorar fagos (genomas de bacteriófagos integrados en el cromosoma bacteriano circular) ha ampliado el conocimiento de los virus que se integran en los genomas bacterianos y cómo benefician a sus huéspedes.

Doctorado de la Universidad de Flinders. La candidata Laura Inglis, parte del laboratorio Flinders Accelerator for Microbiome Exploration (FAME), un grupo de investigación interdisciplinario de la Facultad de Ciencias e Ingeniería de la Universidad de Flinders, ha descrito las ventajas de su nueva investigación publicada sobre la transformación de fagos.

El artículo, "Cómo la metagenómica ha transformado nuestra comprensión de los bacteriófagos en la investigación de microbiomas", de Laura Inglis y Robert Edwards, se ha publicado en la revista Microorganisms. .

"El microbioma es una parte esencial de la mayoría de los ecosistemas, pero ha sido especialmente difícil estudiar los microbiomas de todo tipo de hábitats", dice la Sra. Inglis. "La secuenciación metagenómica cambia esto. Es especialmente útil para encontrar fagos de muchas condiciones ambientales diferentes, pero muchos genomas se agregan a las bases de datos sin la inclusión de metadatos completos.

"Ser capaz de clasificar automáticamente estas secuencias en una ontología ambiental permitiría que estas secuencias fueran útiles en proyectos futuros, pero necesitamos muchos más datos de alta calidad para determinar la mejor manera de clasificar estas secuencias".

El creciente número de secuencias cargadas en bases de datos en línea tiene ventajas y desventajas. Significa que hay más datos disponibles para usar, pero conservar una cantidad tan grande de datos se está volviendo inmanejable.

"La curación de metagenomas presenta muchos desafíos, pero el uso del aprendizaje automático para la curación automática podría aliviar algunos de los problemas", explica la Sra. Inglis.

Los fagos juegan un papel importante en los microbiomas de muchas especies y en diferentes entornos. Pueden proteger a su huésped de infecciones mortales y darle acceso a genes beneficiosos, como la resistencia a los antimicrobianos o la producción de toxinas, pero la forma en que los fagos interactúan con su huésped cambia según el entorno.

"Varios factores influyen en si los bacteriófagos eligen la lisis o la lisogenia y varias hipótesis diferentes intentan explicar por qué algunos entornos tienen tasas más altas de lisis o lisogenia", dice la Sra. Inglis.

Muchos estudios han examinado fagos en diferentes entornos y condiciones, pero solo analizan unos pocos entornos o condiciones diferentes a la vez. La Sra. Inglis dice que aprovechar la gran cantidad de metagenomas en línea podría permitir un estudio más amplio que examine las tasas de lisis y lisogenia en muchos entornos diferentes a la vez, pero reconoce que los problemas con la curación de los genomas deben solucionarse primero.

Los investigadores han realizado muchos estudios sobre fagos de diversos entornos y han desarrollado hipótesis sobre qué factores influyen en las estrategias de supervivencia, como la decisión lítica/lisogénica, aunque queda mucho por aprender sobre cómo interactúan los profagos con sus huéspedes en diferentes condiciones.

"Aprender más sobre los metagenomas y los profagos podría proporcionar muchos conocimientos sobre la salud humana y ambiental, y obtener una mejor comprensión de lo que debería ser un microbioma saludable puede permitirnos detectar cambios más rápidos o precisos en los microbiomas que podrían ser un signo de enfermedad". dice la Sra. Inglis.

Un problema con el uso de datos metagenómicos de acceso abierto es que las secuencias agregadas a las bases de datos a menudo tienen pocos o ningún metadato con el que trabajar, por lo que puede ser difícil encontrar suficientes secuencias. Muchos metagenomas se han curado manualmente, pero este es un proceso que requiere mucho tiempo y depende en gran medida de que el cargador sea preciso y minucioso al completar los campos de metadatos y de que los curadores trabajen con las mismas ontologías.

El uso de algoritmos para clasificar metagenomas automáticamente según el perfil taxonómico o el perfil funcional puede ser una solución viable para los problemas con los metagenomas seleccionados manualmente, pero requiere que el algoritmo se entrene en conjuntos de datos cuidadosamente seleccionados y utilice el perfil más informativo posible para para minimizar los errores.

El artículo de la Sra. Inglis sobre el microbioma intestinal es uno de los siete artículos recientes del laboratorio FAME de la Universidad de Flinders, y el grupo de investigación interdisciplinario brinda acceso a recursos de microbioma y metagenómica que ayudan a acelerar la investigación del microbioma.

Otras publicaciones recientes importantes del laboratorio FAME incluyen la investigación de Vijini Mallawaarachchi sobre una nueva herramienta bioinformática para ensamblar genomas a partir de datos de genomas multibacterianos; Doctor. la investigación de la estudiante Lia sobre las funciones microbianas para la salud de los corales (con su colega estudiante de doctorado Bhavya Papudeshi) y su revisión de la ecofisiología de una sola especie de coral en las condiciones ambientales actuales de los arrecifes de coral del Caribe; y doctorado estudiante Susie Grigson sobre cómo usar matemáticas avanzadas y ciencias de la computación con biología para ayudar a comprender los microbios y lo que están haciendo.

El laboratorio FAME fue creado por Robert Edwards, Matthew Flinders Fellow en Bioinformática, quien coordina el análisis computacional de las secuencias de ADN asociadas con el microbioma, junto con Elizabeth Dinsdale, Matthew Flinders Fellow en Biología Marina, cuya investigación utiliza la genómica para investigar la biodiversidad y la ecología de microbios y virus en arrecifes de coral, bosques de algas marinas y epidermis de tiburones. + Explora más

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