Summary

16S rRNA 増幅配列による糞便の微生物評価ガイドのプロトコル

Published: March 19, 2018
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Summary

本稿では、高スループット 16S rRNA 増幅シーケンスの詳細な標準化されたプロトコルについて説明します。プロトコルには、データ分析を通じて糞便サンプル コレクションから統合、制服を着た、実現可能な安価なプロトコルが導入されています。このプロトコルには、厳格な基準とサンプルの多数の分析といくつかのコントロールができます。

Abstract

人間の腸内マイクロバイ損傷から細胞を保護する上で、エネルギーと栄養分の処理に、免疫を促進する上で中心的な役割を果たしています。健全な細菌叢の組成 (dysbiosis) と考えられるものからの逸脱は、病的な状態につながる重要な機能を損なう可能性があります。最近、継続的な研究努力は微生物組成と人間の健康と病気の間の関連付けのキャラクタリゼーション向かっていた。

高スループット シーケンス技術の進歩は、腸内細菌の組成の特性を有効にします。16S rRNA 増幅配列には散弾銃の配列が含まれます。16S rRNA 増幅シーケンスを使用して、ショットガン ・ シークエンシング法遺伝子の予言と機能アノテーションに関する追加情報を提供しますが、分類学的組成をプロファイルします。16S rRNA 遺伝子の可変領域のターゲット シーケンスのメソッドを使用しての利点は、ショットガン ・ シークエンシング法と比較して大幅に低コストです。16S rRNA 遺伝子配列の差異は、異なる分類群の個々 のサンプル内の定量化微生物指紋として使用されます。

主要な国際的な取り組みは 16S rRNA 増幅配列のための標準を入隊しています。ただし、いくつかの研究は、バッチの効果によって引き起こされる変化の一般的な原因を報告します。サンプル コレクションの制服を着たプロトコルは、この効果を最小限に抑えるため、処理、およびシーケンスを実装する必要があります。このプロトコルは、糞便のサンプル コレクションからデータ解析に広く使用されているプロトコルの統合を提案します。このプロトコルには、同時処理および V4 領域の PCR の拡大と共に、糞便の多数の DNA 抽出できるよう、柱のないダイレクト PCR アプローチが含まれています。さらに、プロトコル解析パイプラインをについて説明し、QIIME (QIIME 2 バージョン 2017.7.0 と DADA2) の最新バージョンを使用してスクリプトを提供します。このステップバイ ステップのプロトコルは、堅牢な生殖、使いやすい、詳細な方法で 16S rRNA 増幅シーケンスの使用を開始するのに興味のある方をガイドする対象です。

Introduction

力を注いではマイクロバイ多様性と違いと健康および病理学的条件における個体間の類似点をキャプチャの別の側面としての豊かさを理解するためになされました。年齢2,3、地理学4、ライフ スタイル5,6、および病気5腸内細菌の叢の組成に関連付けられていることが示されたが、多くの条件や人口がまだ完全特徴とします。最近、治療への応用7,8,9マイクロバイを変更できることが報告されています。したがって、いろいろな生理的条件と微生物の組成の関係に追加の洞察力は、潜在的な将来の変更の最適化への第一歩です。

伝統的な微生物培養法低利回り10,11, に制限は、細菌がいずれかのバイナリの状態として概念化、腸内に存在しない、または。ハイスループット DNA ベースのシーケンスは、微生物生態学、微生物のコミュニティのすべてのメンバーのキャプチャを有効にするをもたらしました。ただし、シーケンスは、長さと質に残る正確な分類割り当て12への重要な障壁を読み取る。さらに、高スループットに基づいて実験の測定は非生物学的または非科学的な変数13によって影響を受ける、バッチの効果に苦しむことがあります。近年、アメリカの腸プロジェクト、アメリカ合衆国 (米国) 人間マイクロバイ プロジェクト、およびイギリス (英国) の MetaHIT プロジェクトを含む人間のマイクロバイを勉強するいくつかのプログラムを設けています。これらの取り組みは、彼らのアプローチに一貫性の欠如のため容易に対等ではないデータの膨大な量を生成しています。さまざまな国際人間マイクロバイ コンソーシアム、国際人間マイクロバイ基準プロジェクトと米国商務省標準技術局 (NIST) などの国際プロジェクト14 これらの問題の一部に対処しようとしています。、信頼性の高い生殖の結果の達成を可能にする必要がありますマイクロバイ測定のための基準を開発しました。ここで説明は 16S rRNA 高スループット シーケンス (seq 16S) 開始データ分析を通じて糞便サンプルのコレクションからのいくつかの広く使用されている方法15,16の統合されたプロトコルです。プロトコル記述列無料 PCR アプローチ、植物 DNA16の直接抽出用に設計された、高品質で比較的短時間でサンプル増幅 DNA 糞便の多数の同時処理を有効にする対象のシーケンスの共通プラットホームを微生物可変 V4 領域のシーケンス。このプロトコルは、堅牢な生殖、使いやすい、詳細な方法で 16S rRNA 増幅シーケンスの使用を開始するのに興味がある重要なコントロールを使用して科学者のガイドを目指しています。ガイドと詳細なステップバイ ステップ プロトコルを持つバッチ効果を最小限に抑えることができるし、ラボ間比較可能なシーケンス結果がこのようになります。

Protocol

シバ ローカル研究倫理委員会の研究のための倫理的な承認が付与され、関連するガイドラインと規制に従ってすべての方法を行った。プロトコルは、患者の同意の例外を受け取ったローカル倫理審査委員会から使用された糞便材料から、すでに提出された微生物学コア以外の年齢、個人の患者情報なし臨床精密検査の一部として性別、および微生物の結果。書かれた、健常者からインフォー…

Representative Results

プロトコルの模式図を図 1に示します。 前向きが疑われる伝染性下痢症入院患者から便のサンプルを収集しました。これらのサンプルは、された前述12 月と 2015 年 5 月間のシェバ医療センターで臨床微生物学研究室に送信されました。便のサンプルを受けた臨床微生物学研究室で実…

Discussion

16S rRNA 増幅とメタゲノム ショットガン ・ シークエンシング法は、臨床微生物学アプリケーション21,-2223で人気を得ています。これらのテクニック、人為的・非人為的分類群、病原性菌の能力をより正確にモデルの感染を識別するために相対的な豊かさについてのデータを提供することをキャプチャする能力を向上に有利であります。指紋の<sup clas…

Divulgazioni

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

この作品は、(許可番号 41/11) – コア ・ プログラム、大腸炎の組織 (ECCO) とイスラエル科学財団 (グラント第 908/15) ヨーロッパのクローンの部分で支えられました。

Materials

Primers Integrated DNA Technologies (IDT)
Extraction solution Sigma-Aldrich E7526
Dilution solution Sigma-Aldrich D5688
Kapa HiFi HotStart ReadyMix PCR Kit KAPABIOSYSTEMS KK2601 PCR Master mix
Quant-iT PicoGreen dsDNA Reagent kit Invitrogen P7589 dsDNA quantify reagent
MinElute Gel extraction kit Qiagen 28606
Agarose Amresco 0710-250G
Ultra Pure Water Dnase and Rnase Free Biological Industries 01-866-1A
Qubit dsDNA HS assay kit Molecular probes Q32854 dsDNA detecting kit
High Sensitivity D1000 Agilent Technologies Screen Tape 5067-5582 separation and analysis
Screen Tape Assay Agilent Technologies Reagents 5067-5583 for DNA libraries
PhiX Control v3 Illumina 15017666 control library
MiSeq Reagent Kit v2 (500 cycle) Illumina MS-102-2003
Ethidium Bromide Amresco E406-10mL-TAM
2 mL collection tubes SARSTEDT 72.695.400 Safe Seal collection tubes
Plastic stick swab in PP test tube STERILE INTERIOR 23117
Name Company Catalog Number Comments
Equipment
PCR Machine Applied Biosystems 2720 Thermal Cycler
Sequncing Machine Illumina Miseq
PCR workstation Biosan UV-cleaner
scissors
vortexer Scientific Industries Vortex-Genie 2

Riferimenti

  1. Braun, T., et al. Fecal microbial characterization of hospitalized patients with suspected infectious diarrhea shows significant dysbiosis. Scientific Reports. 7, 1088 (2017).
  2. De Filippo, C., et al. Impact of diet in shaping gut microbiota revealed by a comparative study in children from Europe and rural Africa. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 107, 14691-14696 (2010).
  3. Yatsunenko, T., et al. Human gut microbiome viewed across age and geography. Nature. 486, 222-227 (2012).
  4. Rodriguez, J. M., et al. The composition of the gut microbiota throughout life, with an emphasis on early life. Microbial Ecology in Health and Disease. 26, 26050 (2015).
  5. Turnbaugh, P. J., et al. An obesity-associated gut microbiome with increased capacity for energy harvest. Nature. 444, 1027-1031 (2006).
  6. McDonald, D., et al. An improved Greengenes taxonomy with explicit ranks for ecological and evolutionary analyses of bacteria and archaea. The ISME Journal. 6, 610-618 (2012).
  7. Bakken, J. S., et al. Treating Clostridium difficile infection with fecal microbiota transplantation. Clinical Gastroenterology and Hepatology. 9, 1044-1049 (2011).
  8. Khoruts, A., Dicksved, J., Jansson, J. K., Sadowsky, M. J. Changes in the composition of the human fecal microbiome after bacteriotherapy for recurrent Clostridium difficile-associated diarrhea. Journal of Clinical Gastroenterology. 44, 354-360 (2010).
  9. Nood, E. V., et al. Duodenal infusion of donor feces for recurrent Clostridium difficile. The New England Journal of Medicine. 368, 407-415 (2013).
  10. Koplan, J. P., Benfari Ferraro, M. J., Fineberg, H. V., Rosenberg, M. L. Value of stool cultures. The Lancet. 316, 413-416 (1980).
  11. Platts-Mills, J. A., Liu, J., Houpt, E. R. New concepts in diagnostics for infectious diarrhea. Mucosal Immunology. 6, 876-885 (2013).
  12. Bokulich, N. A., et al. Quality-filtering vastly improves diversity estimates from Illumina amplicon sequencing. Nature Methods. 10, 57-59 (2013).
  13. Leek, J. T., et al. Tackling the widespread and critical impact of batch effects in high-throughput data. Nature Reviews Genetics. 11, (2010).
  14. Dubilier, N., McFall-Ngai, M., Zhao, L. Create a global microbiome effort. Nature. 526, 631-634 (2015).
  15. Caporaso, J. G., et al. Global patterns of 16S rRNA diversity at a depth of millions of sequences per sample. PNAS. 108, 4516-4522 (2011).
  16. Flores, G. E., Henley, J. B., Fierer, N. A direct PCR approach to accelerate analyses of human-associated microbial communities. PloS One. 7, (2012).
  17. Caporaso, J. G., et al. QIIME allows analysis of high-throughput community sequencing data. Nature Methods. 7, 335-336 (2010).
  18. Callahan, B. J., et al. DADA2: High-resolution sample inference from Illumina amplicon data. Nature Methods. 13, 581-583 (2016).
  19. Lozupone, C., Knight, R. UniFrac: A new phylogenetic method for comparing microbial communities. Applied and Environmental Microbiology. 71, 8228-8235 (2005).
  20. Lozupone, C., Lladser, M. E., Knights, D., Stombaugh, J., Knight, R. UniFrac: An effective distance metric for microbial community comparison. The ISME Journal. 5, 169-172 (2011).
  21. Srinivasan, R., et al. Use of 16S rRNA gene for identification of a broad range of clinically relevant bacterial pathogens. PloS One. 10, e0117617 (2015).
  22. Hiergeist, A., Gläsner, J., Reischl, U., Gessner, A. Analyses of intestinal microbiota: culture versus sequencing. ILAR Journal. 56, 228-240 (2015).
  23. Didelot, X., Bowden, R., Wilson, D. J., Peto, T. E. A., Crook, D. W. Transforming clinical microbiology with bacterial genome sequencing. Nature Reviews Genetics. 13, 601-612 (2012).
  24. Salipante, S. J., et al. Rapid 16S rRNA next-generation sequencing of polymicrobial clinical samples for diagnosis of complex bacterial infections. PloS One. 8, e65226 (2013).
  25. Caporaso, J. G., et al. Ultra-high-throughput microbial community analysis on the Illumina HiSeq and MiSeq platforms. The ISME Journal. 6, 1621-1624 (2012).
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Citazione di questo articolo
Di Segni, A., Braun, T., BenShoshan, M., Farage Barhom, S., Glick Saar, E., Cesarkas, K., Squires, J. E., Keller, N., Haberman, Y. Guided Protocol for Fecal Microbial Characterization by 16S rRNA-Amplicon Sequencing. J. Vis. Exp. (133), e56845, doi:10.3791/56845 (2018).

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