Математическая модель поможет скорректировать погрешности в измерении бактериальных сообществ

Исследователи из Университета Северной Каролины разработали математическую модель, демонстрирующую, как систематическая погрешность (bias) искажает результаты измерения бактериальных сообществ с помощью метагеномного секвенирования. Эта модель, созданная в качестве доказательства концепции, может стать первым шагом к разработке методов калибровки для повышения точности метагеномных измерений.

Метагеномное секвенирование определяет количество и типы бактерий в конкретном сообществе (например, в микробиоме кишечника человека) с помощью ДНК, выделенной из образца. Однако технология измерения не идеальна, что вносит погрешность в результаты, искажая реальную картину сообщества.

Поскольку метагеномное секвенирование — многоэтапный процесс, погрешности могут возникать на каждом этапе. Наиболее известный этап — экстракция ДНК, где клетки бактерий разрушают для получения ДНК. Клетки некоторых бактерий разрушаются хуже других. Например, бактерия, составляющая 50% сообщества, но плохо поддающаяся лизису, может быть представлена в измерении лишь на 10%, что систематически искажает все последующие расчёты.

Модель была протестирована на двух типах метагеномного секвенирования — 16S РНК-гена и шотган-метагеномики — в микробных сообществах с известным составом. Результаты показали, что модель точно описывает возникающую погрешность в этих условиях.

Долгосрочная цель работы — создание инструмента калибровки для метагеномных измерений сложных природных сообществ, аналогичного стандартам для весов, осциллографов или микроскопов. Данное исследование — первый шаг в этом направлении.

Исследование опубликовано в журнале eLife. Ведущий автор — Майкл Макларен.