Nature子刊：监测细菌菌株，而不仅仅是物种

每天，你消化系统中数十亿的细菌都在变化；你吃的食物，你服用的药物，以及你接触到的细菌使一些细菌比其他细菌繁殖得更多。科学家们知道，这种不断变化的肠道微生物平衡与你的健康和疾病有关，但他们一直在努力确定是什么使一种微生物平衡比另一种更好。

在过去的十年中，科学家们通过描述人体肠道中存在的细菌种类和数量，对人体的微生物群进行了总体描述。现在，格拉德斯通研究所的Katie pollard博士领导的一组研究人员发表了两项新的研究报告，表明监测细菌菌株，而不仅仅是物种可以更好地了解微生物组。

细菌菌株有点像狗的品种或番茄的品种，它们是同一物种的一部分，但彼此不同。

格拉德斯通数据科学与生物技术研究所所长、这两项研究的主要作者pollard说：“我认为，研究人员仅仅关注微生物物种，就遗漏了很多信息。当我们采取更细粒度的方法并研究细菌菌株时，我预测我们将开始发现微生物组与疾病之间的因果关系。”

在《Nature Biotechnology》杂志上发表的一项研究中，pollard的实验室与美国能源部联合基因组研究所的研究科学家Stephen Nayfach博士合作，开发一种新的计算方法，以比现有技术更快、更经济地分析微生物组样本中的细菌菌株。pollard说，新方法将使研究人员能够对微生物组进行比以往任何时候都更大、更精确的分析。

Chunyu Zhao(左)、Jason Shi(中)和Katie pollard(右)是设计一种新算法来识别细菌菌株的团队的成员。

在另一项发表在《Genome Research》在线版上发表的另一篇论文中，pollard与斯坦福大学本杰明·古德博士和迈克尔·斯奈德博士的实验室合作，在5个月的时间内跟踪一个人的微生物群中19个不同时间点的细菌菌株，包括服用抗生素前后。他们发现，在某些情况下，一种细菌的丰度在时间点之间保持不变，但该物种内的菌株发生了显著变化。

使微生物组有意义

在你的肠道内，细菌可能不仅仅是消化你的食物。事实上，研究表明，患有炎症性肠病、哮喘、孤独症、糖尿病和癌症等多种疾病的人与健康人的消化系统中的细菌不同。但迄今为止，从这些观察中发现的针对微生物组的治疗方法很少。

由于每一种细菌都有自己的遗传密码，科学家们依靠DNA测序来发现某个人的微生物群中有哪些细菌。但是由于数据的大小和复杂性，分析DNA序列很困难。虽然研究人员可以使用现有的方法来确定存在哪些物种，但这些方法仅提供了微生物群落多样性和功能的部分图片。这是因为单一细菌物种中的不同菌株可能存在显著的遗传差异，这些差异往往大到足以诱发不同的行为。

到目前为止，在微生物组样本中识别基因差异需要高性能的计算能力和云存储，而这是大多数实验室所不具备的。研究人员必须使用一种称为序列比对的技术，将微生物组中数千种细菌基因组中的数百万DNA片段与数据库中每个已知微生物的序列进行比较。

“分析基因序列的算法是为人类基因组开发的，”pollard说，他也是加州大学旧金山分校的教授，也是扎克伯格生物研究中心的研究员。“它们在为单个生物体的基因组测序这一挑战中发挥了巨大的作用，但在我们同时为数千个未知生物体的基因组测序时却并非如此。”

pollard和她的同事们知道，在许多细菌种类或菌株中，长时间的基因组序列是常见的。因此，这些序列不能用来帮助确定特定的细菌菌株。受到只分析人类基因组中最可变区域的方法的启发，该团队开始从微生物组数据中寻找所需的最小数量的序列信息，以确定其中包含的菌株。

研究人员分析了人类肠道中常见的约900种细菌的10万多个公开可用的高质量基因组。他们在细菌基因组中发现了1.04亿个DNA短链，这些短链在不同的细菌菌株之间变化最为频繁。然后，他们利用这些信息设计了一种新的算法，称为原核生物基因型(GenoTyper for prokaryotes，GT-pro)，该算法搜索微生物组序列数据，以精确匹配作为细菌菌株标识符的关键字符串。与以前的序列比对方法不同，GT-pro适合笔记本电脑的内存，不需要高性能计算和云积分。

随着肠道微生物群和其他环境中新近测序的基因组的激增，我们现在可以为数千种细菌创建详细的基因图谱，新方法利用这些先前的信息，快速、全面地识别微生物组样本中的遗传变异，而无需进行耗时的序列比对。

这一研究领域以前一直受到限制，因为世界上只有少数几个实验室有资金或计算机硬件来分析菌株分辨率下的微生物组数据。

pollard说:“我们的新算法为每个人在个人电脑上实现这种水平的分辨率打开了大门。”

近年来，微生物组研究人员一直在努力回答的一个问题是，随着时间的推移，一个人体内的微生物组变化有多大。这个问题已经在物种层面上得到了解决；科学家们追踪了人类微生物群落的物种组成如何随着饮食、疾病或环境的变化而变化。但研究结果未能解释微生物组如何获得新的功能，例如抗生素耐药性或使化疗药物失活的能力，因为物种组成每月都保持稳定。

pollard和她的同事们希望通过分析细菌的菌株，而不仅仅是物种，是如何随着时间的推移而变化的，来深入研究这个问题。他们重新设计了一种对单个人类细胞进行测序的方法，并用它对细菌DNA分子进行编码。这使得研究小组能够在5个月的研究过程中跟踪一个人体内的单个菌株。

研究小组在5个月内大约每周对一名健康人的微生物组进行一次测序。在此期间，受试者意外地被诊断出患有莱姆病，并接受了为期2周的抗生素疗程，已知该疗程可消除多种细菌，包括生活在人类肠道内的细菌。

斯坦福大学应用物理学助理教授古德说：“我们假设很多微生物在抗生素的作用下会变得不那么丰富，然后会恢复，但最后的微生物组或多或少会与开始时的微生物组相似。”

在某些情况下，这是真的，某些种类和菌株的微生物非常有弹性，在5个月的开始和结束时，基因组几乎没有变化。但在其他情况下，抗生素使用后出现的菌株在基因上与开始时的菌株不同，尽管物种的丰度没有改变。重要的是，如果团队只分析每个微生物组样本中存在的物种，这些差异就会被忽略。

虽然GT-pro算法还不能用于这项研究，但pollard说，这将使今后类似的研究更容易、更便宜地进行。

你体内的细菌就像一个丛林——一个充满活力、不断变化的生态系统，生物体在微妙的平衡中共存。当从上面观看卫星图像时，生态学家可以监测丛林中最深刻、最剧烈的变化，但他们将错过塑造环境的更精细的复杂因素。

类似地，那些通过观察物种变化来研究微生物组的人对网络有了更高的认识，只看到了与健康和疾病最明显的联系。但pollard说，随着GT pro和微生物菌株的新观点，新的联系将变得明显。

pollard说：“要理解微生物组差异的功能后果，还有很多工作要做。但到目前为止，我们还没有合适的测量工具来提出这些问题，现在我们有了。”