从哺乳动物宿主组织的单细胞测序中去除稀疏的微生物信号
Bassel Ghaddar1, Martin J Blaser2, Subhajyoti De1
1Center for Systems and Computational Biology, Rutgers Cancer Institute of New Jersey, Rutgers University; 195 Albany St., New Brunswick, New Jersey 08901.
Nature computational science
|November 10, 2023
概括
一个新的计算工具SAHMI准确地识别了宿主组织中的微生物,区分了真正的感染和污染. 这推动了使用基因组测序数据对宿主微生物群生态系统的研究.
科学领域:
- 微生物学 微生物学
- 基因组学就是基因组学.
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 基因组测序数据提供了对宿主微生物群生态系统的见解.
- 区分真正的微生物信号与污染物和文物是一个重大挑战.
研究的目的:
- 开发一种用于识别真实存在的微生物核酸的计算资源.
- 从哺乳动物组织的转录数据中过污染物和虚假的分类学赋值.
- 为了能够准确地共同检测体细胞和微生物,进行联合宿主-微生物群生态系统分析.
主要方法:
- 开发SAHMI,一个新的计算资源.
- 在哺乳动物组织的标准转录基因组测序中应用SAHMI.
- 使用已知的微生物感染和直角计算实验的基准研究进行验证.
主要成果:
- SAHMI成功地在各种组织中识别了已知的微生物感染.
- 验证证实了SAHMI在分类真正存在的微生物物种方面的准确性.
- 新兴的测序技术被证明可以从真正存在的微生物中捕获读数.
结论:
- 在基因组数据中,SAHMI有效地区分真实微生物信号与污染物.
- 该工具提高了宿主微生物群生态系统研究的可靠性.
- 对单细胞和空间基因组数据的SAHMI应用有助于联合宿主微生物分析.
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