описание

Научная проблема: Благодаря развитию современных методов секвенирования и доступности получения последовательностей полных геномов прокариот появилась возможность искать генетические детерминанты тех или иных признаков путем сравнения их геномов и поиска ассоциаций с известными признаками. Данные подходы успешно применялись нами для поиска генов ассоциированных с такими комплексными признаками, как специфичность выбора хозяина у патогенных бактерий. В то же время ряд признаков может определяться не отдельным геном, а ассоциирован с продукцией того или иного метаболита. В таком случае, требуется проводить поиск ассоциаций не с отдельными генами, а с целым комплексом генов, вовлеченных в синтез определенного соединения.
Актуальность проблемы: К вторичным метаболитам могут относиться гормоны растений, синтез которых часто встречается у бактерий, стимулирующих рост растений, и бактерицидные соединения, продуценты которых находят применение в сельском хозяйстве как средства борьбы с патогенами растений. При этом свойства отдельных метаболитов, продуцируемых бактериями, не всегда известны. В связи с этим развитие методов пангеномного поиска ассоциаций признаков с синтезом вторичных метаболитов может представлять интерес для поиска микроорганизмов-продуцентов для сельского хозяйства и биотехнологии.
Предполагаемые методы и подходы: Для решения данной задачи нами будет расширен набор апробированных нами в предыдущих исследованиях инструментов, с учетом предсказания метаболических путей. Для реконструкции пангеномов нами будет использован инструмент Panaroo, для поиска ассоциаций мы применим Pyseer. Поиск кластеров биосинтеза метаболитов будет выполняться программами AntiSMASH и BGC. В ходе исследования оценки применимости метода будет отобран из публичных баз данных набор геномов бактерий рода Bacillus, которые по литературным данным обладают бактерицидными свойствами. С помощью перечисленных программ будет проведен поиск ассоциаций между бактерицидной активностью и полученный список метаболитов будет сравнен с известными литературными данными.

описание для неспециалистов

Развитие технологий секвенирования позволяет учёным изучать геномы бактерий и находить гены, связанные с определёнными признаками. Например, мы можем искать гены, которые определяют выбор хозяина у патогенных бактерий. Однако некоторые признаки могут быть связаны не с отдельными генами, а с целым набором генов, участвующих в производстве определённых соединений — вторичных метаболитов. Это могут быть гормоны растений, бактерицидные вещества или вещества, используемые в сельском хозяйстве для борьбы с вредителями.
Таким образом, вторичные метаболиты играют важную роль в жизни бактерий и могут иметь практическое значение для сельского хозяйства и биотехнологии. Однако свойства многих из этих метаболитов до сих пор неизвестны. Поэтому разработка методов поиска бактерий, производящих определенные вторичные метаболиты, может помочь найти новые микроорганизмы, полезные для сельского хозяйства и других областей.
Для решения этой задачи мы будем применять программы Panaroo, Pyseer, AntiSMASH и BGC для анализа геномов бактерий. Сначала мы выберем бактерии рода Bacillus, которые известны своими бактерицидными свойствами. Затем мы используем эти программы для поиска связей между производством вторичных метаболитов и бактерицидной активностью. Наконец, мы сравним полученные результаты с уже известными данными.

основные результаты по проекту в целом

В рамках проекта был отработан метод поиска ассоциаций метаболических путей в геномах бактерий. Для этого выбрали компонент системы кворум-сенсинга LuxR — рецептор, который связывает продуцируемые бактериями метаболиты. Для отбора геномных сборок провели поиск представленности генов LuxR в бактериальных геномах с помощью программы BLAST и отобрали 60 геномных сборок изолятов из разных систематических групп, включая геномы представителей рода Bacillus. Полученные сборки повторно аннотировали с помощью программы Prokka. Функциональную аннотацию кодирующих белки последовательностей выполнили с помощью программы eggnog-mapper. Были получены данные о функциях отдельных белков и их принадлежности к определённым метаболическим путям за счёт отнесения их к одному и тому же пути биосинтеза базы данных KEGG. Также использовали инструмент gapseq, который показал возможность определять представленность всех метаболических путей на основе данных генома. Это позволило реконструировать метаболические пути и получить таблицы их присутствия и отсутствия. Эти данные можно использовать для дальнейшего поиска ассоциаций с наличием или отсутствием последовательностей гена luxR.

описание вклада в работу каждого из участников (учётная форма ЦИТиС)

Антонец Кирилл Сергеевич: анализ литературы, валидация данных, подготовка сводной таблицы присутствия метаболических путей в геномах бактерий.
Данилов Лаврентий Глебович: подготовка сводных данных по представленности метаболических путей KEGG в геномах бактерий.
Шматов Федор Михайлович: получения набора геномных данных бактерий. Определение в сборках геномов наличия последовательностей генов luxR.
Согомонян Каринэ Сергеевна: аннотация геномных сборок бактерий с использованием программы Prokka и eggnog-mapper.
Юнусбаев Баязит Булатович: анализ геномных данных с использованием программы gapseq.
АкронимINI_2024
СтатусЗавершено
Эффективные даты начала/конца1/09/2431/12/24

    Области исследований

  • бактерии, пангеном, геномика, биоинформатика

Документы

ID: 129623294