メタゲノムシーケンスデータを使用した都市環境での微生物株のプロファイリング

背景：人間および自然環境に住む微生物群集は、サンプル内の微生物の多様性の詳細な表現を提供するショットガンメタゲノミクスで広く特徴付けられています。都市環境で繁栄する微生物は、人間の健康にとって非常に重要なことかもしれませんが、他の環境よりもあまり注意を払っていません。継続的な取り組みが大規模に都市の微生物叢をターゲットにし始めましたが、これらのメタゲノムをプロファイルするための最新の計算方法は、この文脈では適用されていません。したがって、人間の微生物叢の密接に関連する株さえも区別することに成功したこのような方法が、栽培のない病原体検出や微生物監視などのタスクの都市環境でも効果的であるかどうかは現在不明です。ここでは、a）都市のメタゲノミクスで現在利用可能なメタゲノムプロファイリングツールをテストすることを目指しました。b）単一株の解決における都市環境の生物を特徴付け、c）そのような方法から推測できる生物学的洞察について議論する。 結果：CAMDA 2017チャレンジの1614メタゲノムに3つの補完的な方法を適用しました。Metamlstでは、15種の臨床的関連性から121の既知の配列タイプを特定しました。たとえば、院内の日和見病原体A. nosocomialisに近いいくつかのアシネトバクター株を特定しました。メタムルストアプローチの一般化されたバージョンである株を使用すると、Pseudomonas stutzeri株の系統発生構造を推測し、環境サンプルのひずみレベルの不均一性がヒト微生物叢よりも高いことを示唆しました。最後に、Panphlanを使用した異なる株の機能的ポテンシャルも調査しました。さらに、SNVベースのパンゲノムベースのプロファイリングは、微生物の進化的軌跡を調査し、密接に関連する株内の病原性と抗生物質耐性の特定の遺伝的決定因子を特定するために組み合わせることができる補完的な情報を提供することを示しました。 結論：主にヒト微生物叢の分析のために開発されたひずみレベルの方法は、都市関連の微生物叢に効果的であることを示します。実際、（日和見的な）病原体は、何百もの都市メタゲノームで追跡および監視できます。ただし、現在特徴づけられていない種の株をプロファイルするためにより多くの努力が必要ですが、この作業は、都市および大量輸送環境でサンプリングされた微生物叢の高解像度分析の基礎となります。 レビュアー：この記事は、Alexandra Bettina Graf、Daniel Huson、Trevor Cickovskiによってレビューされました。

BACKGROUND: The microbial communities populating human and natural environments have been extensively characterized with shotgun metagenomics, which provides an in-depth representation of the microbial diversity within a sample. Microbes thriving in urban environments may be crucially important for human health, but have received less attention than those of other environments. Ongoing efforts started to target urban microbiomes at a large scale, but the most recent computational methods to profile these metagenomes have never been applied in this context. It is thus currently unclear whether such methods, that have proven successful at distinguishing even closely related strains in human microbiomes, are also effective in urban settings for tasks such as cultivation-free pathogen detection and microbial surveillance. Here, we aimed at a) testing the currently available metagenomic profiling tools on urban metagenomics; b) characterizing the organisms in urban environment at the resolution of single strain and c) discussing the biological insights that can be inferred from such methods. RESULTS: We applied three complementary methods on the 1614 metagenomes of the CAMDA 2017 challenge. With MetaMLST we identified 121 known sequence-types from 15 species of clinical relevance. For instance, we identified several Acinetobacter strains that were close to the nosocomial opportunistic pathogen A. nosocomialis. With StrainPhlAn, a generalized version of the MetaMLST approach, we inferred the phylogenetic structure of Pseudomonas stutzeri strains and suggested that the strain-level heterogeneity in environmental samples is higher than in the human microbiome. Finally, we also probed the functional potential of the different strains with PanPhlAn. We further showed that SNV-based and pangenome-based profiling provide complementary information that can be combined to investigate the evolutionary trajectories of microbes and to identify specific genetic determinants of virulence and antibiotic resistances within closely related strains. CONCLUSION: We show that strain-level methods developed primarily for the analysis of human microbiomes can be effective for city-associated microbiomes. In fact, (opportunistic) pathogens can be tracked and monitored across many hundreds of urban metagenomes. However, while more effort is needed to profile strains of currently uncharacterized species, this work poses the basis for high-resolution analyses of microbiomes sampled in city and mass transportation environments. REVIEWERS: This article was reviewed by Alexandra Bettina Graf, Daniel Huson and Trevor Cickovski.