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需要本文原文可以联系江舜尧，文末有联系方式。 原文题目：Are multi-omics enough？ 期刊：Nature Microbiology IF：N/A 发表时间：2016年7月26日 通讯作者：Cristina Vilanova 和Manuel Porcar 通讯作者单位：西班牙巴伦西亚大学 多组学技术（宏基因组、宏转录组、宏蛋白质组、代谢组）被业内人士看作是微生物组分析的未来。我们认为，目前简化复杂多组学产生数据的策略仍需要结合改良的纯培养技术，以此发展出研究微生物群落的针对性方法。 1665年，罗伯特.虎克（RobertHooke）是第一个观察到微生物体的人。转眼，距离第一次观察到微生物细胞200年过去了，人们已经能够用人工配制的培养基分离细菌。那时，细菌的研究与鉴定依赖于培养及表型描述，而不久后人们就认识到，环境中的微生物仅有约1%可以进行实验室培养。2002年，宏基因组测序诞生，仅需测序就能鉴定微生物,使我们能够进行更多特定环境下微生物组的研究。几年后，其他组学技术（宏转录组、宏蛋白质组、代谢组）相继出现，这些组学是对宏基因组学很大的补充，扩展了生物群落高通量分析可用工具的范围。 将多组学数据整合到一起能够产生前所未有的全面结果，但是这种数据分析方法忽略了生态系统相关结论的影响，却将焦点集中在不断增加的物种目录、表达的基因及代谢产物上，结果，多组学反而使其待解决问题的复杂性增加了。就像“树木会被森林掩盖”一样，微生物群落中生物成员之间的生物学关系常常被大量的多组学数据所淹没。所以，那种“使用了多组学分析，相关的生物学关系就会显现”的想法是错误的，微生物聚集到相互影响的群落是一个自然发生过程，这些群落的结构与微生物活动过程有关，因此鉴定复杂样本中的关键菌对理解特定生境生态学是很必要的。这一点在生物技术相关微生物的研究中尤为正确，比如对沼气中微生物群落的研究，目前在这一领域研究人员只能将这些发酵产气细菌看作是复杂、未知的“黑匣子”（未弄清发酵过程及关键发酵菌）。组学方法确实能够阐明复杂沼气中的微生物的分类或功能，但是这一方法却不能理解发酵过程中存在生态学及经济学方面（如，配料、温度等会影响利益最大化）的核心内容。简单来说，现在的问题是如何将微生物组研究化繁为简，进一步提高对微生物组的理解。 多组学研究范畴外，重要的生态学结论已经悄然出现：多组学分析不应该是简单的多个组学数据的加和，其应该产生系统性、综合性的结果。虽然长路漫漫，但前景光明，这些“非生态学”（reverse ecology）方法对预测微生物群落物种间的关系、了解它们自然栖息环境的代谢网络仍大有裨益。此外，过去几年中出现了能够替代的预测生态学相关信息的方法。比如：类神经网络（或人工模拟神经网络）的方法可用于微生物群落的建模，将环境内部参数及微生物间相互关系建立一种函数关系；通过测量种间代谢关系随时间的变化揭示菌群组成及其动态变化；通过数学模型及多维尺度分析让微生物群落可视化的新方法最近也被报道了。虽然如此，但在微生物生态学的研究中，多组学的实验数据和基于理解机制的数学预测模型仍然缺少联系环节。 可以想象的是，微生物生态学研究未来将会是光明的，那时新的方法能够将千兆的多组学数据通过分析，转变成更加简单的生态学结论。但这意味着我们能够抛弃微生物培养的方法吗？我们坚定地认为现在比以往任何时候更需要培养技术。实际上，当我们研究稀有细菌物种时，仅对物种进行鉴定和描述是多组学所做不到的，即便宏基因组测序的覆盖度（coverage）如此之高。另外，当研究者寻求利用微生物发展生物技术应用时，多组学方法也是鞭长莫及。单细胞测序技术的发展提高了对宏基因组数据分析的能力，也革新了取样方法（如，其能够分析0.2μm过滤器滤出的生物质），单细胞测序的优势使许多新发现微生物的进化和功能的多样性得以被阐明。因此，我们需要一种能够全面地描述稀有微生物、验证计算预测微生物模型正确与否的方法。这种方法确实也出现了，就是—培养技术，在培养技术方面，培养难以培养微生物的方法进来有所发展。在培养技术中，原位（insitu）培养方法在分离具有新基因序列、产新抗生素的细菌方面已经取得成功。这些特征（新基因序列、新代谢物）是多组学预测不到的，因为在多组学方法中，存在可能会与数据库中未知功能序列匹配的现象。确实是这样，至少7-60%利用宏基因组测序得到的序列因公开数据库有限的参考基因组无法完成恰当归类。另一显而易见的问题是，当微生物个体非常小、无完整代谢网络时，增加了实验室对菌培养纯化的内源难度。因此，发展新的有预测微生物关系支持的分离环境微生物群的方法很是重要。分离新的或稀有的菌种，使我们不仅可以分析它们的理化特征，还可以让我们分析其基因组并将新的基因组作为参考基因组探索更多的有机生物群落。我们认为培养技术与非培养技术不仅是一种互补关系，而且是相互需要的关系。多组学需要更多的参考基因组去分析新的微生物组，生态学家需要多组学技术去掌握群落中菌群的构成及哪些菌可以进行培养（组学的预测功能）。为了更好的研究微生物组，在将来，需利用多组学数据分析代谢模型而基于代谢网络预测难以培养微生物的必须营养物质。因此，微生物组的研究不能看作是多组学数据简单的组合，而应该是多组学、纯培养及生态学特征的交叉整合。 近来，基于比例法则（scaling law）的计算发现，数以亿计的微生物还没有被发现。研究这些未被发现微生物是微生物学的一个巨大挑战，我们认为超越组学范畴的策略对于发现微生物群落组成及生态学特征至关重要。简单的结合高通量数据来发现海量的未知基因、微生物物种或代谢物，仅能提高数据库及方法学的进步，但群落生物学性质的研究仍原地踏步。人们时常认为生物多样性只不过是生物学研究中的一个启发点，而不去研究其真正的内涵：原始材料未来会成为知识，现在请不要将它与知识混为一谈（impressive yet raw sources of future knowledge,something not to be confused with knowledge itself ）。 评语 多组学方法只是微生物研究中的一种选择，而不是唯一选择。多组学及用于分析多组学产生数据的生物信息学的发展，使微生物研究由早期的单一菌到群落菌，但很多微生物研究仍脱离不了对单一菌的研究，如常规的发酵过程、微生物相关生物技术的应用。另外就是新的、稀有的菌，因有限的参考基因组，并不能得到很好的研究。海量的组学数据将组成群落的微生物本身架空了，研究者不关注群落本身的生态学特征，一味“俯瞰”生物群落，这是本末倒置的现象。微生物的研究需要培养技术的提高来发现新的基因序列、新的代谢物，补充目前不完善的数据库，以此推进微生物学研究的前进。 参考文献 Vilanova C, Porcar M. Are multi-omics enough?[J]. NatureMicrobiology. 2016, 1(8): 16101. 本文由朱见深编译，江舜尧编辑。可联系江舜尧（微信二维码见本文末）获取免费转载权限；没有获得授权不能转载。 |
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