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    科研進(jìn)展

    深圳先進(jìn)院 | 腸道微生物群落建模:探索腸道菌群的潛力(Current Opinion in Biotechnology)

    發(fā)布時(shí)間:2025-01-20 來(lái)源:深圳先進(jìn)技術(shù)研究院

    腸道菌群的多樣性深刻影響著人類健康,其失調(diào)已被證明與糖尿病、阿爾茨海默癥等多種代謝性疾病密切相關(guān)。然而,腸道微生物的復(fù)雜性與個(gè)體差異性給傳統(tǒng)研究方法帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn),使得精準(zhǔn)解讀和調(diào)控腸道微生物成為科學(xué)研究的前沿課題。近年來(lái),基因組規(guī)模代謝模型(Genome-scale metabolic model,GEM)作為一種包含基因組、生化和生理數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)工具,為預(yù)測(cè)微生物代謝活性提供了可能性。然而,單一GEM僅能對(duì)單一菌株的代謝能力進(jìn)行表征。為了更全面和系統(tǒng)地研究微生物群落,通過(guò)整合多種單一菌株模型和宏基因組數(shù)據(jù)構(gòu)建群落水平模型(Community-level GEM,Co-GEM),可以預(yù)測(cè)不同菌株之間的相互作用及群落整體代謝能力,揭示不同物種在群落中的功能角色以及與宿主疾病之間的潛在機(jī)制,并在指導(dǎo)設(shè)計(jì)合成微生物群落實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療和個(gè)性化飲食等領(lǐng)域展現(xiàn)了廣闊的應(yīng)用潛力。

    近日,中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院陳禹課題組與查爾姆斯理工大學(xué)Jens Nielsen教授合作,在Current Opinion in Biotechnology期刊發(fā)表綜述文章“Personalized gut microbial community modeling by leveraging genome-scale metabolic models and metagenomics”。陳禹研究員和Jens Nielsen教授為文章的共同通訊作者,研究助理李龍濤為第一作者。該工作獲得了國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃及深圳合成生物學(xué)創(chuàng)新研究院的支持。

    文章首先回顧了近些年GEM相關(guān)資源與建模工具(如AGORA2,CarveMe等)及其在腸道微生物研究中的應(yīng)用,然后介紹了構(gòu)建個(gè)性化人類腸道Co-GEM的兩種主流策略 (圖1):一是通過(guò)宏基因組中獲得的微生物分類信息與已有的多個(gè)菌株的GEM資源整合構(gòu)建Co-GEM;二是直接利用宏基因組測(cè)序數(shù)據(jù)構(gòu)建GEM并結(jié)合環(huán)境中微生物分類信息來(lái)構(gòu)建Co-GEM。



    基于宏基因組數(shù)據(jù)構(gòu)建個(gè)性化腸道微生物Co-GEM的策略


    最后,文章總結(jié)了該領(lǐng)域的挑戰(zhàn)與展望。首要挑戰(zhàn)便是不同數(shù)據(jù)庫(kù)與GEM資源之間的標(biāo)準(zhǔn)化,目前不同GEM和數(shù)據(jù)庫(kù)之間的代謝物、反應(yīng)等關(guān)鍵信息存在多種不同的格式和命名規(guī)則。單一模型的性能是群落建模的基礎(chǔ),基于先驗(yàn)知識(shí)對(duì)GEM進(jìn)行多約束(比如酶動(dòng)力學(xué)參數(shù),蛋白限制等)的整合至關(guān)重要。例如,最新的GECKO 3.0工具通過(guò)構(gòu)建酶約束模型顯著提升了模型的預(yù)測(cè)能力,有望運(yùn)用于腸道微生物模型構(gòu)建。此外,新的“泛”模型構(gòu)建方法,比如MIGRENE和Pan-draft等,使得構(gòu)建個(gè)性化腸道Co-GEM成為了可能;而多組學(xué)數(shù)據(jù)的整合以及機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法也能夠進(jìn)一步提升模型性能。隨著新方法的不斷涌現(xiàn)并應(yīng)用在提高Co-GEM的性能上,相信在不久的將來(lái),將能從腸道微生物的角度為人類健康與疾病提供更深入的見(jiàn)解。

    PI和課題組簡(jiǎn)介

    陳禹,中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院研究員,博士生導(dǎo)師。近五年代表性成果發(fā)表于Nature Protocols、PNAS、Molecular Systems Biology等期刊。目前主持國(guó)家高層次人才項(xiàng)目、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃“合成生物學(xué)”重點(diǎn)專項(xiàng)和深圳市醫(yī)學(xué)研究專項(xiàng)資金項(xiàng)目。陳禹課題組從事系統(tǒng)生物學(xué)和合成生物學(xué)研究,致力于整合“干”“濕”技術(shù)定量解析代謝調(diào)控機(jī)制,提高生物系統(tǒng)理性設(shè)計(jì)能力。



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