Прогнозирование микробиома семян с использованием машинного обучения, основанного на филогении.

Хроническая болезнь почек (ХБП) является глобальной проблемой здравоохранения, характеризующейся высокой распространенностью и смертностью, однако её патогенез остается недостаточно изученным. Цель данного исследования заключалась в изучении микробных биомаркеров, связанных с прогрессированием ХБП на различных стадиях, с применением секвенирования 16S рДНК, дополненного методами машинного обучения, включая регрессию Lasso, алгоритм Boruta и K-кратную перекрестную проверку, а также анализом микробной сети. Фекальные образцы были собраны от группы, состоящей из шести пациентов со стадией II ХБП, пяти со стадией III ХБП, семи со стадией IV ХБП и девяти здоровых контролей. После контроля качества секвенирования мы проанализировали микробный состав, богатство и разнообразие, выявив значительные различия между группами. Были идентифицированы десять дифференциальных микробных таксонов, при этом наибольшее относительное abundantest имели и. Методы машинного обучения выделили шесть микробных биомаркеров, включая и, все с показателями AUC более 0.7, что указывает на их потенциал в различении пациентов с ХБП и здоровых людей. Более того, анализ факторов воздействия выявил 26, 27 и 39 микробных взаимодействий между стадиями II, III, IV ХБП и контролями соответственно. В заключение, наш интегративный анализ проясняет специфические для стадии биомаркеры кишечной микробиоты и функциональные пути, которые участвуют в прогрессировании ХБП, тем самым поддерживая механистическую роль кишечно-почечного взаимодействия и подчеркивая потенциал для интервенций на основе микробиоты и ранних диагностических подходов при ХБП.

Растение сои (L.) является важной культурой, обеспечивающей ценным источником пищи благодаря высокому содержанию белка и масла, что существенно способствует устойчивой системе производства пищи через биологическую фиксацию азота. Последние исследования подтверждают теорию о том, что микробиом, ассоциированный с соей и расположенный в ризосфере, является важным регулирующим механизмом, управляющим ростом растений, усвоением питательных веществ и устойчивостью к стрессам. Кроме того, достижения в области метагеномики, метатранскриптомики, метаболомики и профилирования эксудатов корней с помощью LC-MS показали, что корни сои изменяют микробные сообщества, присутствующие в их ризосфере, используя динамическую химическую сигнализацию и целенаправленный набор микробов, тем самым углубляя экологическую интерпретацию процессов, определяющих формирование микробиома. Микробные консорции (AMF и PGPR) оценивают цикл через питательные вещества, фитогормоны, подавление болезней, а также имеют наследственные эффекты на продуктивность агроэкосистем. Такие факторы, как генотип растения, физические и химические свойства почвы и условия окружающей среды, значительно влияют на формирование и функционирование микробиома сои, что затрудняет перенос этой информации на практику полевых приложений. В отличие от предыдущих обзоров, сосредоточенных преимущественно на биологической фиксации азота, этот обзор интегрирует последние достижения в технологиях мультимомики, микрообъёмной характеристике микробиома на уровне видов, химии эксудатов корней, селекции с использованием микробиома и прикладных подходах к инжинирингу микробиома, чтобы обеспечить системный уровень понимания взаимодействий сои и микробиома, а также выявить значительные пробелы в знаниях и будущие области исследования в этой сфере сельского хозяйства.

Влияние статинов на эректильную дисфункцию (ЭД) остается предметом интенсивных клинических дискуссий. Предыдущие наблюдательные исследования дали непоследовательные результаты и часто ограничены факторами спутания и обратной причинностью. Чтобы исследовать причинную связь между использованием статинов и риском ЭД, было проведено анализ с использованием двух образцов Менделевской рандомизации на основе данных об ассоциации геномов из UK Biobank и FinnGen. Генетические варианты для общих статинов и специфических типов (аторвастатин, симвастатин и розувастатин) использовались в качестве инструментария. Основной эффект оценивался с использованием метода взвешенного обратного дисперсионного анализа (IVW). Были проведены анализы чувствительности, включая MR-Egger, взвешенное медианное, MR-PRESSO и анализ «оставь один», чтобы обеспечить надежность результатов, а также тест направления MR Steiger для проверки причинной ориентации. Анализ IVW показал, что общее использование статинов связано с повышенным риском ЭД (OR = 1.064; 95% CI, 1.011-1.119; p = .018). Подгрупповый анализ показал, что липофильные статины значительно увеличивают риск ЭД: аторвастатин (OR = 27.892; 95% CI, 1.912-40.977; p = .015) и симвастатин (OR = 4.948; 95% CI, 1.598-15.319; p = .006). В то же время, причинная связь для гидрофильного розувастатина не была установлена (p = .428). Анализы чувствительности подтвердили отсутствие горизонтального плеиотропизма и гетерогенности. Тест направления MR Steiger подтвердил, что причинное направление от использования статинов к ЭД является надежным. Кроме того, анализ «оставь один» продемонстрировал, что общие результаты не обусловлены каким-либо отдельным SNP. Использование статинов, в частности аторвастатина и симвастатина, причинно увеличивает риск ЭД, в то время как розувастатин, похоже, имеет нейтральный эффект.

Флагеллин, структурный белок бактериальных жгутиков, активирует врожденный иммунный рецептор Toll-подобный рецептор 5 (TLR5). Однако способность различных флагеллинов связываться с TLR5 и активировать его варьирует в широких пределах, что предполагает, что состав репертуара флагеллинов у индивидуумов, определяемый как флагеллома, может влиять на взаимодействия хозяина и микробиома, а также на воспаление. В данной работе мы разработали FlaPro, вычислительный конвейер для количественной оценки и функциональной аннотации флагеллом человека. Функциональные категории в FlaPro основаны на модели машинного обучения, обученной на экспериментально охарактеризованных флагеллинах с определенными активностями связывания и стимуляции TLR5. Применение FlaPro к многоомиксной когорте с воспалительными заболеваниями кишечника (IBD) выявило значительное сокращение разнообразия флагелломы и уменьшенное соотношение тихих и стимулирующих флагеллинов при болезни Крона и язвенном колите. Эти изменения были последовательными в пределах геномного и транскрипционного уровней, что указывает на сдвиг в сторону более стимулирующих профилей флагелломы, ассоциированных с болезнью. Наши результаты предполагают, что специфические особенности флагелломы кишечника способствуют активации иммунитета, опосредованной TLR5, и могут служить функционально интерпретируемыми маркерами микробиома для будущих ассоциативных исследований микробиома в здоровье и болезни. Рабочий процесс, реализованный в Snakemake, имеется в открытом доступе по адресу https://github.com/leylabmpi/FlaPro.

Сенсоневральная тугоухость (СНТ) - это распространенное расстройство с значительной генетической основой. Стандартное секвенирование следующего поколения (NGS) часто не позволяет точно идентифицировать патогенные варианты в гене STRC из-за его сложной геномной структуры, включая крупные перестройки и высокогомологичный псевдоген. Секвенирование длинными считываниями (LRS) обеспечивает улучшенное разрешение для этих сложных областей. Мы разработали комплексный рабочий процесс, который объединяет LRS на основе PacBio с усовершенствованиями, опосредованными маркерами, и валидацией с помощью MLPA, чтобы специально устранить влияние псевдогена. Эта методология была применена для анализа гена STRC в группе из 100 несвязанных тайваньских пациентов с СНТ неизвестного генетического происхождения после начального скрининга методом NGS. Мы идентифицировали биаллельные варианты STRC у 11 несвязанных пациентов (11% диагностический выход), включая гомозиготные делеции, компаунд-гетерозиготные делеции и конверсии, а также компаунд-гетерозиготные однонуклеотидные варианты (SNVs) и варианты числа копий (CNVs). Все несвязанные случаи с биаллельными вариантами STRC были связаны с легкой или умеренной СНТ, что составляет 15,1% от общего числа 73 пациентов с легкой и умеренной СНТ в этом исследовании. Наши результаты подчеркивают диагностическую полезность этой комбинированной стратегии, интегрирующей LRS с усовершенствованиями, опосредованными маркерами, которые были валидированы с помощью тестов MLPA, для выявления сложных вариантов STRC и продвигают понимание генетической этиологии СНТ, которая остается нерешенной традиционными подходами NGS.

Синдром Шегрена (СС) представляет собой системное аутоиммунное заболевание, обусловленное взаимодействиями между генетической предрасположенностью, экологическими факторами и изменениями в микробных экосистемах слизистых оболочек. Появляющиеся доказательства, полученные из исследований кишечника, полости рта и поверхности глаза, указывают на то, что микробная дисбиоз сильно ассоциирован с СС. У пациентов часто наблюдается снижение количества полезных комменсальных микроорганизмов и увеличение потенциально патогенных таксонов, что сопровождается нарушением эпителиального барьера, дисбалансом клеток Т-хелперов 17 и регуляторных Т-клеток, аномальными ответами B-клеток и устойчивой активацией сигнального пути интерферона типа I. Несколько механизмов могут способствовать развитию болезни, включая молекулярный мимикрий, экзосомально опосредованную иммунную коммуникацию и изменения в метаболитах, производимых микробиотой. Интегрированные мультиомические подходы, особенно высокопроизводительное секвенирование и метаболомика, выявили микробные сигнатуры и изменения метаболических путей, ассоциированные с СС, что открывает возможности для открытия биомаркеров и терапевтической целевой нацеленности. Стратегии, направленные на микробиоту, такие как пробиотическая поддержка, трансплантация фекальной микробиоты и исследования взаимодействий лекарств с микробиомом, показали перспективы для восстановления иммунной гомеостазы. Однако текущие доказательства остаются ограниченными малыми размерами когорты, методологической гетерогенностью и недостаточной ясностью причинно-следственных связей.