Emu: программное обеспечение для точного профилирования микробных сообществ с использованием полной длины гена 16S
Исследователи из Университета Райса разработали программное обеспечение Emu, которое значительно повышает точность идентификации бактериальных видов в микробиоме. Ключевое отличие Emu — использование длинных последовательностей ДНК, охватывающих полную длину гена 16S рРНК.
Проблема коротких прочтений
Ген 16S — высококонсервативная субъединица гена рРНК, присутствующая у всех бактерий и большинства архей. Он содержит как консервативные (для поиска), так и вариабельные (для различения видов) регионы. Однако традиционные технологии короткого прочтения позволяли секвенировать лишь 25–30% этого гена (~1500 пар оснований), что ограничивало точность идентификации до видового уровня.
Решение: длинные прочтения и коррекция ошибок
Emu анализирует данные, полученные с помощью портативного секвенатора Oxford Nanopore MinION. Даже современные технологии длинного прочтения могут иметь уровень ошибок до 10% в отдельной последовательности, при этом виды могут отличаться всего несколькими нуклеотидами в гене 16S.
Основная вычислительная задача проекта — отличить ошибки секвенирования от истинных генетических различий. Ошибки часто носят неслучайный характер и могут накапливаться в определённых позициях, имитируя истинные различия.
Как работает Emu
Программа использует метод expectation-maximization (максимизации ожидания):
- Сравнивает множество длинных последовательностей с шаблоном, а затем друг с другом.
- Итеративно уточняет коррекцию ошибок, обучаясь различать сигнал и шум.
- Анализирует все девять гипервариабельных регионов гена 16S без маскирования каких-либо участков.
В экспериментах Emu продемонстрировала значительное снижение ложноположительных результатов по сравнению с другими методами при анализе одних и тех же наборов данных.
Значение для исследований микробиома
- Длинные прочтения — это прорывная технология для изучения микробиома (сообществ микроорганизмов в кишечнике, почве, воде).
- Emu позволяет достичь видовой точности идентификации, что критически важно для понимания роли конкретных бактерий в здоровье человека, состоянии окружающей среды и сельском хозяйстве.
Исследование опубликовано в журнале Nature Methods. Соавторами работы выступили учёные из Германии, Houston Methodist Research Institute, Baylor College of Medicine и Texas Children's Hospital.