Текущие методы анализа микробиома могут ложно обнаруживать отсутствующие виды

Распространённые подходы к анализу ДНК из сообщества микробов (микробиома) могут давать ошибочные результаты, во многом из-за неполных баз данных, используемых для идентификации микробных последовательностей ДНК. Об этом сообщает команда под руководством Айесе Чильяно (Sequentia Biotech SL), Клементе Фернандеса Ариаса и Федерики Бертоккини (Центр биологических исследований Маргариты Салас) в статье, опубликованной 8 февраля в открытом журнале PLOS ONE.

Стандартные методы изучения микробных сообществ основаны на сравнении ДНК из биологического образца с последовательностями в геномных банках данных. Это означает, что исследователи могут идентифицировать только те последовательности ДНК, которые уже есть в базах данных, что может серьёзно снижать надёжность данных о микробиоме.

Чтобы проверить корректность текущих методов анализа, исследователи использовали компьютерное моделирование для создания виртуальных микробиомных сообществ, имитирующих реальные бактериальные популяции. Они применили стандартные техники для анализа этих виртуальных сообществ и сравнили результаты с исходным составом.

Эксперимент показал, что результаты ДНК-анализов могут мало походить на фактический состав сообщества, и что значительное число видов, "обнаруженных" в ходе анализа, на самом деле в сообществе отсутствуют.

Впервые это исследование демонстрирует существенные недостатки в современных методах идентификации микробных сообществ. Авторы делают вывод о необходимости расширения усилий по сбору геномной информации о микробах и её размещению в публичных базах данных для повышения точности анализа микробиома.

Пока же результаты исследований микробиома следует интерпретировать с осторожностью, особенно в случаях, когда доступная геномная информация о таких средах ещё скудна.

Авторы добавляют: «Это исследование выявляет внутренние ограничения метагеномного анализа, проистекающие из текущих ограничений баз данных и того, как используется геномная информация. Для повышения надёжности метагеномных данных необходимо исследовательское усилие по улучшению как содержимого баз данных, так и методов анализа. А пока к метагеномным данным следует подходить с большой осторожностью».