[논문 리뷰] Mapping the bacterial metabolic niche space

Ashkaan K. Fahimipour, Thilo Groß|arXiv (Cornell University)|2019. 08. 20.

Genomics and Phylogenetic Studies참고 문헌 93인용 수 75

한 줄 요약

이 연구는 2,621개의 박테리아 분류군의 생체역학적 네트워크를 기반으로 한 확산 맵핑을 통해 박테리아 대사 생태적 서식지 공간을 매핑하여, 주요 생태 전략과 대응하는 복잡하고 가지가 갈라지는 기하학적 형태를 규명하였다. 이 방법은 광합성 및 메탄생성과 같은 해석 가능한 대사 특성들을 주요 차원으로 식별하여, 다양한 생태계에서의 집단적 대사 역할에 기반한 마이크로바이옴의 기능적 분류를 가능하게 한다.

ABSTRACT

The rise in the availability of bacterial genomes defines a need for synthesis: abstracting from individual taxa, to see larger patterns of bacterial lifestyles across systems. A key concept for such synthesis in ecology is the niche, the set of capabilities that enables a population's persistence and defines its impact on the environment. The set of possible niches forms the niche space, a conceptual space delineating ways in which persistence in a system is possible. Here we use manifold learning to map the space of metabolic networks representing thousands of bacterial genera. The results suggest a metabolic niche space comprising a collection of discrete clusters and branching manifolds, which constitute strategies spanning life in different habitats and hosts. We further demonstrate that communities from similar ecosystem types map to characteristic regions of this functional coordinate system, permitting coarse-graining of microbiomes in terms of ecological niches that may be filled.

연구 동기 및 목표

• 개별 분류군을 초월해 수천 개의 분류군에 걸친 박테리아 대사 능력 패턴을 통합적으로 분석하기.
• 생체역학적 네트워크 기반의 전장성 대사 네트워크를 활용해 대사 생태적 서식지 공간에 대한 기능적, 특성 기반의 좌표계를 정의하기.
• 다양한 환경에서 주요 생태 역할을 수행하는 해석 가능한 대사 전략을 규명하기.
• 새로운 기능적 좌표계에서 마이크로바이옴의 집단적 대사 기능에 기반해 생태학적 특성을 기술할 수 있도록 하기.

제안 방법

• 생체역학적 특성의 7,769차원 공간(기질-생산물 쌍 기반)에 확산 맵핑을 적용하였다.
• NCBI RefSeq 게놈을 기반으로 CarveMe 알고리즘을 사용해 2,621개의 박테리아 분류군의 대사 네트워크를 구축하였다.
• k-가장 가까운 이웃 친화 행렬에서 정규화된 라플라시안 행렬의 첫 몇 개 고유벡터를 사용해 새로운 비선형 좌표축을 정의하였다.
• 확산 변수에 극단적인 값을 가지는 분류군에서 농축된 대사물질을 식별하기 위해 순열 기반 부족 분석(fgsea in R)을 사용하였다.
• Earth Microbiome Project의 환경 16S rRNA 샘플을 ≥97% 유사도로 참조 게놈과 일치시켜 확산 공간에 매핑하였다.
• 환경 유형 간 분포를 기반으로 Ward 연결 계층적 클러스터링을 사용해 생태계 유형을 군집화하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 박테리아의 대사 생태적 서식지 공간은 저차원적이고 해석 가능한 기하학적 구조로 어떻게 표현될 수 있는가?
• RQ2 확산 맵핑의 가장 중요한 차원에 대응하는 대사 특성들은 무엇이며, 이는 알려진 생태 전략과 일치하는가?
• RQ3 유사한 생태계 유형에서 유래한 공동체는 대사 생태적 서식지 공간 내 위치에 따라 군집화될 수 있는가?
• RQ4 이 새로운 좌표계에서 마이크로바이옴은 그들의 집단적 대사 기능에 기반해 얼마나 잘 기능적으로 기술될 수 있는가?
• RQ5 광합성 또는 메탄생성과 같은 핵심 대사 경로는 확산 맵핑에서 분리된 고영향도의 차원으로 식별될 수 있는가?

주요 결과

• 첫 번째 확산 변수는 모든 다른 분류군과는 달리 광합성 수행 박테리아인 시아노박테리아를 명확히 분리하며, 극단적인 음수 값은 광호흡 경로와의 강한 유사성을 나타낸다.
• 두 번째 변수는 메탄생성 고세균과 황산염 감소 세균을 구분하며, 고유의 양수 값을 가지는 분류군에서 공엔자이머 F420과 2-옥소-4-하이드록시부티레이트의 농축이 관찰되었다.
• 세 번째 변수는 산소 호흡과 질산염 환원을 식별하며, 극단적인 양수 값을 가지는 분류군에서 NAD+와 질산염의 농축이 확인되었다.
• 네 번째 변수는 발효 대사 과정을 반영하며, 고양수 값을 가지는 분류군에서 젖산과 아세트산의 농축이 관찰되었다.
• 유사한 생태계 유형(해양, 토양, 숙주 관련 환경 등)에서 유래한 공동체는 확산 공간 내에서 명확한 영역에 군집되어 있어 공통된 대사 역할을 공유하고 있음을 시사한다.
• 확산 공간은 각 환경에서 가장 흔한 대사 전략을 식별함으로써 마이크로바이옴의 기능적 분류를 가능하게 하며, 서식지 점령 기준으로 97% rRNA 유사도를 사용하였다.