Каталог референсных геномов микробиома человека: ключевая роль координации данных

Человек — это супраорганизм: к моменту смерти лишь около 10% клеток в его теле являются человеческими, а остальные 90% — микроорганизмами. Взаимодействие между человеческими и микробными клетками во многом определяет здоровье и устойчивость к инфекциям.

В 2008 году Национальные институты здоровья США (NIH) запустили Проект «Микробиом человека» (HMP), цель которого — секвенировать геномы более 1000 видов микробов и собрать информацию в едином «проектном каталоге». Этот каталог размещен в Центре сбора и координации данных HMP (DACC), созданном в Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли.

Роль DACC и ключевые ресурсы

• Каталог HMP — уникальный мировой ресурс, содержащий данные о более чем 1400 индивидуальных проектах по микробиому человека, включая метаданные (места выделения микробов в теле, их фенотипические свойства).
• Каталог работает на базе базы данных GOLD (Genomes On-Line Database).
• Для контроля качества геномного секвенирования используется программа GenePRIMP.
• Для сравнительного анализа метагеномов (коллективного генетического материала микробиома) применяется система IMG/M (Integrated Microbial Genomics with Microbiome samples).

Первые результаты и их значение

В журнале Science опубликована статья «Каталог референсных геномов микробиома человека», представляющая анализ первых 178 референсных микробных геномов.

• Сравнение с публичными метагеномными данными выявило 29 987 уникальных белков из 547 968 предсказанных.
• Это указывает на гораздо большее разнообразие человеческого микробиома, чем предполагалось ранее.

По словам со-руководителей DACC, Н. Кирпидиса и В. Марковица, эта работа знаменует начало масштабных усилий по каталогизации нормальной микробной флоры человека. Понимание её генетического ядра и того, как её нарушения ведут к болезням, будет иметь огромное значение.

Вызовы будущего

Главная задача — обработка сотен метагеномных наборов данных HMP, которые будут на несколько порядков объемнее текущих. Это потребует разработки новых методов анализа и визуализации. Успех возможен только благодаря совместным усилиям и переходу научного сообщества к более коллаборативному, а не конкурентному духу.