私のマイクロバイオーム研究に適したアプリケーションは？

シャローショットガンメタゲノミクス？16Sアンプリコン？それともディープショットガンメタゲノミクス？

ノボジーンAMEA プロダクトマネージャー Valerie TAN

2022年9月11日｜メタゲノム

シャローショットガンメタゲノムシーケンスは、アンプリコンシーケンスとディープショットガンメタゲノムシーケンスの間のギャップを埋める比較的新しいアプリケーションで、特に大規模なヒトマイクロバイオーム研究において、16S rRNAアンプリコンシーケンスに代わる費用対効果のある選択肢を提供します。

微生物相の分類学を明らかにする上で、シャローショットガン・メタゲノムシーケンス（SSMS）と他のメタゲノム戦略にはどのような利点があるのでしょうか。詳しくお伝えします。

シャローショットガンメタゲノムシーケンスで得られた分類学的アノテーション結果は、ディープショットガンメタゲノムシーケンスと同等である

SSMSを使用すると、16S rRNAアンプリコンシーケンスと同等のコストで、ディープショットガンメタゲノムシーケンスと同等の分類学アノテーション結果を得ることができます。種レベルでのアンプリコンシーケンスよりも信頼性の高い分類学プロファイルを提供します^{(3, 5, 7)}。

シャローショットガンメタゲノムシーケンスは16Sアンプリコンシーケンスよりも包括的な分類学的アノテーションを提供する

微生物群集の特性評価は、その手頃な価格から、一般的に16S rRNAアンプリコンシーケンスで達成されます。しかし、16S rRNA遺伝子の1つの可変領域のショートリードでのシーケンスは、複雑なサンプルの完全な組成を反映するには十分ではありません。また、プライマーのバイアスは、ある領域のプライマーが他のプライマーよりも特定の細菌種の同定に優れているため、受信したデータに影響を与える可能性があります^(2,5,6)。

SSMSは、サンプル内の完全なマイクロバイオームコミュニティを代表する分類注釈データを提供し、アンプリコンシーケンスに関連する増幅バイアスの制限を克服します。さらに、SSMSは複数領域のアンプリコンシーケンスよりもサンプル量が少なくて済むため、DNAプロセスが簡素化され、費用対効果が高くなります^(3,5,7)。

大規模なヒトマイクロバイオーム研究でのアンプリコンシーケンスに代わるシャローショットガンメタゲノムシーケンスの有効性

アンプリコンシークエンスは、大規模な縦断研究において、予備的な微生物組成の特徴付けとその後のメタゲノム解析の両方に一般的に採用されています。しかし、アンプリコンシーケンスの結果は、これまで考えられていたほど比較可能で正確ではないことが研究により明らかになっています^(1,2,3,5,7)。かわって、シャローショットガンメタゲノムシーケンスの結果は、回収、分類学的解像度、種のアノテーションに関して、アンプリコンシーケンスよりも優れた分類学的アノテーション結果を提供します。ディープショットガンメタゲノミクス解析結果と比較すると、SSMSは回収率、精度、一貫性に優れ、マイクロバイオーム特性の初期調査においてアンプリコンシーケンスを凌駕しています^(3,5,7)。

数あるメタゲノム戦略の中で、私のマイクロバイオーム研究に適しているのはどのアプリケーションなのか？

SSMSと他のメタゲノムストラテジーの比較をご覧ください：

	Shotgun metagenomic sequencing	Shallow shotgun metagenomic sequencing	Amplicon sequencing	16S Full-length amplicon sequencing
Data Requirement	6-12 Gb+	1-2 Gb	100K raw tags	10-40K clean reads
Taxonomic Resolution	Species-level	Species-level	Genus level	Species/ Sub-species level
Taxonomic Coverage	All taxa	All taxa	Amplification region specific	Bacteria and Archea (16S)
Gene Reconstruction	Yes	No	No	No
Bias	Lower	Lower	Medium-High	Medium-High
Taxonomy Annotation	Micro_NR/ NR database	Kraken 2	Qimme 1/ Qiime 2	Qiime 2
Sequencing Platform	Illumina Novaseq PE150	Illumina Novaseq PE150	Illumina Novaseq PE250	PacBio Sequel II/IIe
Cost	Per sample from USD 360	Per sample from USD 170	Per sample from USD 50	Per sample from USD 115

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References:

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Hillmann, B., Al-Ghalith, G. A., Shields-Cutler, R. R., Zhu, Q., Gohl, D. M., Beckman, K. B., Knight, R., & Knights, D. (2018). Evaluating the Information Content of Shallow Shotgun Metagenomics. mSystems, 3(6), e00069-18. https://doi.org/10.1128/mSystems.00069-18
Liu, Y. X., Qin, Y., Chen, T., Lu, M., Qian, X., Guo, X., & Bai, Y. (2021). A practical guide to amplicon and metagenomic analysis of microbiome data. Protein & cell, 12(5), 315–330. https://doi.org/10.1007/s13238-020-00724-8
Lugli GA, Ventura M. A breath of fresh air in microbiome science: shallow shotgun metagenomics for a reliable disentangling of microbial ecosystems. Microbiome Res Rep 2022;1:8. http://dx.doi.org/10.20517/mrr.2021.07
Sharpton T. J. (2014). An introduction to the analysis of shotgun metagenomic data. Frontiers in plant science, 5, 209. https://doi.org/10.3389/fpls.2014.00209
Xu, W., Chen, T., Pei, Y., Guo, H., Li, Z., Yang, Y., Zhang, F., Yu, J., Li, X., Yang, Y., Zhao, B., & Wu, C. (2021). Characterization of Shallow Whole-Metagenome Shotgun Sequencing as a High-Accuracy and Low-Cost Method by Complicated Mock Microbiomes. Frontiers in microbiology, 12, 678319. https://doi.org/10.3389/fmicb.2021.678319

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