本文将介绍几种常用的微生物组学分析方法和工具,以帮助研究人员更好地理解和应用微生物组学分析。 一、DNA测序技术 DNA测序技术是微生物组学研究中最常用的分析方法之一。传统的Sanger测序方法已经被高通量测序技术取代,例如Illumina测序、Ion Torrent测序等。这些高通量测序技术能够同时测序上千万条序列,为研究人员提供了...
转录组数据可以揭示微生物的基因表达水平和转录调控的差异,而代谢组数据可以反映微生物的代谢物积累和代谢活动。通过结合这两类数据,研究人员可以更好地了解微生物的功能和生态特点,并揭示微生物与环境的相互作用机制。 另一个重要的特点是该方法可以在环境中进行原位分析。传统的微生物组学研究需要在实验室中进行样品...
而多组学(Multi-omics)联合分析可同时实现从“因”和“果”两个层面研究生物学问题,并对其相关性进行验证。高通量技术的发展,通过对多组学数据整合分析,已成为科学家探索生命机制的新方向。 多组学研究是探究生物系统中多种物质之间互作的方法,包括基因组学、表观基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、微生...
组学技术的出现实现了从分子水平对环境微生物及其功能进行检测与分析,为了解完整的环境微生物全貌提供了有效的途径。 微生物组学通常是宏基因组、宏转录组、宏蛋白组、宏代谢组等各类系统生物学技术和方法的总称,注重研究生物系统组成及群落中物种之间的相互关系、...
微生物组与代谢组学数据的联合分析方法,除了之前介绍的单变量或多变量分析,还有基于已有知识的多组学数据整合分析方法。这类方法是将单一组学层级获取的生物学指标投射到已有数据库中,以解释各生物学指标之间的相互联系,该方法包括常用的构建相关性网络、种子集框架和通过预测代谢更新率构建代谢模型,从而将微生物群落与代...
一种新的功能性微生物组学分析方法是通过对微生物的基因组进行测序,从而获得微生物的遗传信息,并通过分析功能基因来推断微生物的功能。这种方法利用了高通量测序技术的快速和精准的特点,能够大规模地获取微生物的基因组信息,提供了对微生物功能的全面认识。 通过功能性微生物组学分析方法,研究人员可以获得微生物基因序列...
医学中心贾伟教授团队目前在肠道菌群代谢物检测方面工作取得了新进展,开发了一种基于气相色谱-飞行时间质谱联用技术(GC-TOF/MS)的高通量绝对定量检测150种重要肠道菌群代谢物的微生物代谢组学分析方法,能够在15分钟内实现对血清、尿液、粪便或者细菌(如大肠杆菌)等样本中的肠道菌群代谢物进行全自动化学衍生和定量分析。
Knight的团队在一篇后续论文中回应了这一批评。这篇题为《在广泛的方法学变化下，癌症微生物组信号的稳健性》的论文于2024年2月发表在《癌基因》上。他们在文中为其原始发现辩护：“这些广泛的重新分析和更新的方法验证了最初的结论，即在TCGA中存在癌症类型特异性微生物特征，并且它们对方法学具有稳健性。”编辑们...
传统的方法如蛋白质微量测序、氨基酸组成分析(如Edman降解法)费时费力、通量低,存在不容易实现规模化和自动化,结果灵敏度差等问题。当前主流的基于软电离技术的液相色谱-质谱系统(Liquid Chromatography-Mass Spectrometry,LC-MS/MS)是实现高通量蛋白组全谱鉴定的主要方法。
CoNet全称是Co-occurence network inference,也可以称为共现性网络分析,可用于探究微生物之间的互作关系,例如探究土壤微生物之间的交流模式[1],再比如探究人体微生物的共现与互斥关系[2]。目前针对这一分析方法开发出了Cytoscaep相应的分析插件CoNet,利用这个插件可以直接进行分析,操作简单上手快! 数据准备 CoNet分析...