Ученые разработали программу, которая автоматически анализирует особенности обмена веществ у бактерий. Инструмент позволяет быстро определить, какие полезные вещества, например витамины, способны синтезировать микроорганизмы, что помогает оценить потенциал тех или иных видов для биотехнологий. Программа может использоваться при поиске штаммов, которые можно использовать в качестве пробиотиков и других биодобавок. Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале Molecular Nutrition & Food Research.
Бактерии широко используются в биотехнологиях для производства витаминов, антибиотиков, ценных для медицины и химии ферментов и многих других веществ. Кроме того, некоторые микроорганизмы входят в состав препаратов-пробиотиков, которые улучшают пищеварение и укрепляют иммунитет. Чтобы понять, насколько полезен для человека тот или иной вид бактерий, нужно расшифровать его геном, поскольку способность синтезировать полезные соединения определяется наличием соответствующих генов. Однако синтез большинства таких веществ, например витаминов, включает несколько стадий, поэтому ученым приходится сначала искать целый ряд разных генов, для каждого из них определять функцию, после чего составлять схему метаболических путей (цепочек химических превращений в рамках обмена веществ), в которых они задействованы. Когда нужно проанализировать сотни видов бактерий, этот процесс оказывается крайне долгим и трудоемким.
Ученые из Донского государственного технического университета (Ростов-на-Дону), Первого Московского государственного медицинского университета имени И.М. Сеченова (Москва) и Вагенингенского университета (Нидерланды) разработали инструмент KEGGaNOG, который поможет специалистам быстро оценивать метаболические возможности бактерий.
«Мы начали разработку этого инструмента, когда столкнулись с трудностями в быстром и воспроизводимом анализе кишечных микробных сообществ летучих мышей. Именно это подтолкнуло нас на создание нового удобного и надежного метода анализа геномов и метагеномов бактерий», — рассказывает участник проекта, поддержанного грантом РНФ, Игорь Попов, доктор философии, научный сотрудник Донского государственного технического университета.
KEGGaNOG выступает связующим звеном между двумя широко используемыми генетиками и биотехнологами программами — eggNOG-mapper и KEGG-Decoder. Первая позволяет по любой генетической последовательности определить функции всех имеющихся в ней генов. Авторы работы сделали так, чтобы файл с данными из этой программы автоматически загружался в KEGGaNOG, который в свою очередь извлекает из него коды, соответствующие определенным генам или биохимическим реакциям. Затем KEGGaNOG передает эти коды в KEGG-Decoder, который вычисляет, насколько полно в геноме представлены различные метаболические пути. Полученные данные программа визуализирует — создает тепловые карты, диаграммы и графы, наглядно показывающие, какие звенья клеточного метаболизма у исследуемого организма работают в полном составе, а какие отсутствуют.
Исследователи протестировали инструмент на геномах 11 бактерий, среди которых были бифидо- и лактобактерии, использующиеся в качестве пробиотиков в молочной продукции. Инструмент не только подтвердил уже известные метаболические особенности этих штаммов, но и показал различия между ними. Благодаря этому KEGGaNOG позволит быстро понять, какие штаммы лучше всего подходят для производства определенных витаминов и других полезных соединений. В микробной экологии программа поможет точнее определять роль микроорганизмов в круговороте веществ и взаимодействиях в экосистемах.
«Предложенный инструмент позволяет превратить генетические последовательности в информативную картину метаболического потенциала бактерий. Благодаря этому специалисты, проделав всего несколько простых операций, смогут получить готовую визуализацию и понять, какой штамм эффективнее производит интересующее соединение. KEGGaNOG уже привлек внимание научного сообщества — количество его установок приближается к 30 тысячам, что подтверждает удобство и востребованность инструмента. В дальнейшем мы планируем поддерживать и расширять функционал KEGGaNOG, выпускать регулярные обновления и разрабатывать новые биоинформатические решения, которые помогут исследователям по всему миру проводить воспроизводимый и точный анализ микробиомных данных», — рассказывает Илья Попов, аспирант и младший научный сотрудник Донского государственного технического университета.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
