摘要:功能微生物是指执行某一特定功能的一类微生物群体。与一般性微生物相比,功能微生物与生态位表型具有更直接的联系,更能反映出生态位的功能变化。因此研究功能微生物多样性,对于解析生态位的功能机制具有重要意义。常用的RDP Classifier等算法无法适用于功能基因物种注释分析,因此本文介绍了基于GraftM的系统发育树原理对功能基因进行物种注释的方法。
关键词: GraftM, 功能微生物, 功能基因, 物种注释
研究背景
微生物多样性分析中,物种注释是最为关键的步骤。对于微生物多样性分析,常使用16S rRNA基因或ITS序列,利用RDP Classifier (Wang et al., 2007) 等通过朴素贝叶斯算法对序列进行物种注释。功能微生物是指执行某一特定功能的一类微生物群体,比如产甲烷微生物、尿素分解微生物、氨氧化微生物、固氮微生物。与一般性微生物相比,功能微生物与生态位表型具有更直接的联系,更能反映出生态位的功能变化。因此研究功能微生物多样性,对于解析生态位的功能机制具有重要意义。功能微生物多样性研究中,常对某些关键功能基因进行测序分析。与16S rRNA基因或ITS基因相比,功能基因常具有多个不同拷贝,难以作为系统发育的标签基因,无法根据基因序列组成和相似特点直接进行物种注释,所以常用的RDP Classifier等算法无法适用于功能基因物种注释分析。GraftM (Boyd et al., 2018) 是用于功能基因注释的优秀软件,它通过对已知功能基因构建系统发育树 (含物种信息),然后将查询功能基因定位到系统发育树,根据树上位置和距离,注释查询功能基因物种信息。本文介绍了基于GraftM进行功能微生物的物种注释。
软件和数据库
- Graftm (0.13.1) ( https://pypi.org/project/graftm/)
- Bioconda ( https://bioconda.github.io/)
实验步骤
一、安装Graftm程序
通过conda安装:
conda create -n graftm
conda activate graftm
conda install graftm -c bioconda
二、创建与更新功能基因数据库包
- 下载功能基因数据
登录NCBI核酸数据库 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore),根据功能基因 名称查询序列,下载目标功能基因序列和物种分类信息,分别整理成两个文件 (m arker.genes.fasta和marker.genes.taxonomy.txt) (图1和图2)。
文件1:参考功能基因文件,marker.genes.fasta,格式为FASTA:
图 1. 参考功能基因文件格式
文件2:参考功能基因物种信息文件,marker.genes.taxonomy.txt,文本文件(第一列为ID,第二列为分类信息,两列Tab隔开),格式如下:
图 2. 参考功能基因物种信息文件格式
例子:以搜索脲酶基因ureC为例 (Jin et al., 2017)
- 创建功能基因数据库包
运行程序:
graftM create --sequences marker.genes.fasta --taxonomy marker.genes.taxonomy.txt --output marker.genes.gpkg (图10):
图10. 运行结果
graftM create参数:
--sequences;参考功能基因序列文件,必选
--taxonomy;参考功能基因物种信息文件,必选
--alignment;比对后文件,如果有可提交,以减少运行时间
--hmm;HMM文件,如果有可提交,以减少运行时间
--tree;newick格式的系统发育树文件,同时提供log文件
--tree_log;系统发育树的log文件
--output;输出文件夹
--threads;线程数
--graftm_package;需要更新的旧数据库包,仅更新数据库包时使用
- 更新数据库包
如果新下载功能基因需要补充到数据库中,则需要更新数据库包。
运行程序:
graftM create --graftm_package marker.genes.gpkg --sequences marker.genes.new.fasta --taxonomy marker.genes.new.taxonomy.txt --output marker.genes.updated.gpkg
三、功能基因物种注释
运行程序:
graftM graft --forward query.fasta --graftm_package marker.genes.gpkg/ --output_directory query.graftm
graftM graft参数:
--forward;查询功能基因序列,fasta格式,必选
--graftm_package;构建好的数据库包,必选
--output;输出文件夹
--threads;线程数 (默认5)
--placements_cutoff confidence;置信截取值 (默认0.75)
结果与分析
导出文件夹query.graftm中query文件夹中query_read_tax.tsv文件。第一列为OTU (Feature) 编号,第二列为分类信息,如下所示 (图11):
图11. 运行结果
致谢
感谢中国农业科学院创新工程 (ASTIP-IAS12) 支持。
参考文献
- Wang, Q., Garrity, G. M., Tiedje, J. M. and Cole, J. R. (2007). Naïve Bayesian classifier for rapid assignment of rRNA sequences into the new bacterial taxonomy. Appl Environ Microbiol 73: 5261-5267.
- Boyd, J. A., Woodcroft, B. J. and Tyson, G. W. (2018). GraftM: a tool for scalable, phylogenetically informed classification of genes within metagenomes. Nucleic Acids Res 46(10): e59.
- Jin, D., Zhao, S., Zheng, N., Bu, D., Beckers, Y., Denman, S. E., McSweeney, C. S. and Wang, J. (2017). Differences in ureolytic bacterial composition between the rumen digesta and rumen wall based on urec gene classification. Front Microbiol 8: 385.
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Q&A
Copyright: © 2021 The Authors; exclusive licensee Bio-protocol LLC.
引用格式:赵圣国. (2021). 基于GraftM对功能基因进行物种注释. // 微生物组实验手册.
Bio-101: e2104000. DOI:
10.21769/BioProtoc.2104000.
How to cite: Zhao, S. G. (2021). Taxonomic Classification of Microbes with a Given Function Based on a Specific Functional Gene. // Microbiome Protocols eBook.
Bio-101: e2104000. DOI:
10.21769/BioProtoc.2104000.