1. Введение 2
2. Обзор литературы 4
2.1 Дисбиоз кишечника 5
2.2 Лечение дисбиоза 8
2.3 Биоинформатический анализ микробиоты 14
3. Материалы и методы 17
3.1 Экспериментальные животные 17
3.2 Культивирование бактерий 17
3.3 Использованные антимикробные препараты 17
3.4 Модель антибиотико-ассоциированного дисбиоза у крыс 17
3.5 Секвенирование и биоинформатический анализ 19
4. Результаты 21
4.1. Изучение имеющихся биоинформатических подходов к классификации микроорганизмов на основании секвенирования генов 16S. Проведение сравнительного анализа. Выбор оптимального подхода 21
4.2 Характеристика изменений в составе микробиоты при дисбиотическом состоянии и при различных способах аутопробиотического лечения. Заключение об эффективности разных типов лечения 24
5. Обсуждение 29
6. Выводы 30
7. Список использованной литературы 31
Понятие “микробиота” (микрофлора) было предложено в начале этого столетия. Оно обозначает сообщество комменсальных, симбиотических и патогенных микроорганизмов, населяющих тело человека. Помимо обозначения всех микроорганизмов, населяющих наше тело, можно отдельно рассматривать микробиоту кожи, микробиоту ротовой полости, микробиоту кишечника и т.д.
Известно, что микробиота кишечника выполняет множество функций в организме: она участвует в пищеварительных процессах, производит различные витамины, защищает от чужеродных микроорганизмов. Состав кишечной микробиоты постоянно изменяется в зависимости от различных условий, таких как диета, действие лекарственных средств, состояние иммунной системы и др.
При различных стрессовых воздействиях на организм может возникать состояние кишечного дисбиоза - резкого снижения разнообразия кишечной микробиоты и экспансии отдельных бактериальных таксонов. Показано, что кишечный дисбиоз наблюдаются при таких заболеваниях, как Болезнь Крона, ожирение, Синдром раздраженного кишечника и многих других.
Одним из способов лечения дисбиотических состояний является прием препаратов, содержащих бактерии (пробиотики), способных вернуть микробиоту к нормальному состоянию. Так как микробиота кишечника является сложной системой, то трудно подобрать пробиотик, подходящий для каждого индивида. В связи с этим, популярной становится концепция аутопробиотиков - пробиотиков, полученных в результате культивирования бактерий самого индивида, которые лучше приживаются в организме.
Современные методы секвенирования сделали возможным более масштабные исследования микробиоты кишечника, позволяя единовременно изучать целые сообщества микроорганизмов. Для идентификации и классификации микроорганизмов как правило нет необходимости в секвенировании целых геномов. Для характеристики сообществ микроорганизмов общепринятым методом является секвенирование гена 16S малой субъединицы рибосом.
Целью данной работы является изучение микробиоты кишечника крыс при различных состояниях организма, а также поиск оптимальных видов/консорциумов бактерий, пригодных для терапии дисбиотических состояний на фоне приема антибиотиков.
В рамках поставленной цели были сформулированы следующие задачи:
1) Изучить имеющиеся биоинформатические подходы к классификации микроорганизмов на основании секвенирования генов 16S. Провести сравнительный анализ и выбрать оптимальный подход.
2) Охарактеризовать изменения в составе микробиоты при дисбиотическом состоянии и при различных способах аутопробиотического лечения. Сделать заключение об эффективности разных типов лечения.
Выводы:
1) Сравнительный анализ биоинформатических подходов к классификации микроорганизмов на основании секвенирования генов 16S показал, что наиболее оптимальный подход - CD-HIT-OTU-Miseq, позволяющий кластеризовать парные прочтения по отдельности.
2) При дисбиотическом состоянии на фоне приема антибиотиков в кишечной микробиоте крыс наблюдалась экспансия бактерий из класса Gammaproteobacteria. Микробиота животных, получавших аутопробиотических энтерококков и аутопробиотических бифидобактерий оказалась наиболее близкой к микробиоте здоровых животных. На данный момент мы считаем, что данные типы аутопробиотического лечения дисбиотических состояний на фоне приема антибиотиков являются наиболее эффективными.
1. Tannock G, editor. 1995. Normal Microflora. Chapman & Hall, London.
2. Zoetendal EG, Vaughan E, de Vos W. 2006. A microbial world within us MicroReview. Mol Microbiol59: 1639-1650 [PubMed]
3. Available at http://mbio.asm.org/content/3/5/e00376-12.long (accessed 2012-10-23)
4. Van den Abbeele P, Grootaert C, Marzorati M, Possemiers S, Verstraete W, Ge’rard P, Rabot S, Bruneau A, El Aidy S, Derrien M, Zoetendal E, Kleerebezem M, Smidt H, Van de Wiele T. 2010. Microbial community development in a dynamic gut model is reproducible, colon region specific, and selective forBacteroidetes and Clostridium cluster IX. Appl Environ Microbiol 76: 5237-5246 [PMC free article] [PubMed]
5. Jost T, Lacroix C, Braegger C, Chassard C. 2012. New insights in gut microbiota establishment in healthy breast fed neonates. PLoS One 7:e44595. Available at: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22957008 (accessed 2012-08-30). [PMC free article] [PubMed]
6. Biagi E, Nylund L, Candela M, Ostan R, Bucci L, Pini E, Nikki J, Monti D, Satokari R, Franceschi C, Brigidi P, De Vos W. 2010. Through Ageing, and Beyond: Gut Microbiota and Inflammatory Status in Seniors and Centenarians PLoS ONE 5:e10667. Available at: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2871786/ (accessed 2010-05-17) [PMC free article][PubMed]
7. Budding AE, Grasman M, Lin F, Bogaards J, Soeltan-Kaersenhout D, Vandenbroucke- Grauls C, van Bodegraven A, Savelkoul P. 2010. IS-pro: high-throughput molecular fingerprinting of the intestinal microbiota. FASEB J 24: 4556-4564 [PubMed]
8. Arumugam M, Raes J, Pelletier E, Le Paslier D, Yamada T, Mende DR, Fernandes GR, Tap J, Bruls T, Batto JM, Bertalan M, Borruel N, Casellas F, Fernandez L, Gautier L, Hansen T, Hattori M, Hayashi T, Kleerebezem M, Kurokawa K, Leclerc M, Levenez F, Manichanh C, Nielsen HB, Nielsen T, Pons N, Poulain J, Qin J, Sicheritz-Ponten T, Tims S, Torrents D, Ugarte E, Zoetendal EG, Wang J, Guarner F, Pedersen O, de Vos WM, Brunak S, Dore J, MetaHIT Consortium, Antolin M, Artiguenave F, Blottiere HM, Almeida M, Brechot C, Cara C, Chervaux C, Cultrone A, Delorme C, Denariaz G, Dervyn R, Foerstner KU, Friss C, van de Guchte M, Guedon E, Haimet F, Huber W, van Hylckama-Vlieg J, Jamet A, Juste C, Kaci G, Knol J, Lakhdari O, Layec S, Le Roux K, Maguin E, Mdrieux A, Melo Minardi R, M’rini C, Muller J, Oozeer R, Parkhill J, Renault P, Rescigno M, Sanchez N, Sunagawa S, Torrejon A, Turner K, Vandemeulebrouck G, Varela E, Winogradsky Y, Zeller G, Weissenbach J, Ehrlich SD, Bork P. 2011. Enterotypes of the human gut microbiome. Nature 473: 174-180 [PMC free article] [PubMed]
9. Wu GD, Chen J, Hoffmann C, Bittinger K, Chen Y, Keilbaugh S, Bewtra M, Knights D, Walters WA, Knight R, Sinha R, Gilroy E, Gupta K, Baldassano R, Nessel L, Li H, Bushman F, Lewis J. 2011. Linking long-term dietary patterns with gut microbial enterotypes. Science 334: 105-108 [PMC free article][PubMed]
10. Holmes I, Harris K, Quince C. 2012. Dirichlet multinomial mixtures: generative models for microbial metagenomics. PLoS One 7(2):e30126. Available at: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22319561(accessed 2012-02-3) [PMC free article] [PubMed]
11. Pessione E. 2012. Lactic acid bacteria contribution to gut microbiota complexity: lights and shadows. Front Cell Infect Microbiol 2: 86 [PMC free article] [PubMed]
12. Kumar M, Nagpal R, Kumar R, Hemalatha R, Verma V, Kumar A, Chakraborty C, Singh B, Marotta F, Jain S, Yadav H. 2012. Cholesterol-lowering probiotics as potential biotherapeutics for metabolic diseases. Exp Diabetes Res 2012: 902917 [PMC free article] [PubMed]
13. Malo MS, Alam S, Mostafa G, Zeller S, Johnson P, Mohammad N, Chen K, Moss A, Ramasamy S, Faruqui A, Hodin S, Malo P, Ebrahimi F, Biswas B, Narisawa S, Millan J, Warren H, Kaplan J, Kitts C, Hohmann E, Hodin R. 2010. Intestinal alkaline phosphatase preserves the normal homeostasis of gut microbiota. Gut 59: 1476-1484 [PubMed]
14. Arumugam M et al (2011) Enterotypes of the human gut microbiome. Nature 473(7346):174-180
15. Walker AW et al (2011) High-throughput clone library analysisof the mucosa-associated microbiota reveals dysbiosis anddifferences between inflamed and non-inflamed regions of theintestine in inflammatory bowel disease. BMC Microbiol 11:7
...