在公共数据资源中整合元基因组学,元转录组学和元蛋白组学数据的方法

科学领域:

• 微生物学 微生物学
• 生物信息学是一种生物信息学.
• 系统生物学 系统生物学

背景情况:

• 公开可用的metaproteomics,metagenomics和metatranscriptomics数据正在增加.
• 整合这些欧米克数据集,可以深入了解微生物组的结构和功能.

研究的目的:

• 为公共多主题数据集试点采用数据整合方法.
• 评估综合数据集对元蛋白质组学分析的有用性.
• 开发一个工作流程,将人类肠道和海洋微生物群数据结合起来.

主要方法:

• 从组装的元基因组和元转录组数据构建了参考搜索数据库.
• 执行 de novo 基因调用序列数据.
• 评估的蛋白质集用于metaproteomics的实用性.
• 使用MGnify平台集成的多omics结果.

主要成果:

• 使用来自相同样本的搜索数据库实现了最高的标识.
• MGnify被扩展到可视化从重新分析的metaproteomics数据集中的/蛋白质信息.
• 为配对的多omics数据集成开发了一种工作流 (MetaPUF).

结论:

• 本研究介绍了使用公共MGnify和PRIDE资源的多omics数据集的第一个数据整合方法.
• 开发的工作流使研究人员能够整合配对的多omics数据集.
• 这种整合通过组合的奥米克数据来推进对微生物组结构和功能的理解.