GRUMB:一个基因组解析的元基因组框架,用于监测城市微生物组和诊断病原体风险

科学领域:

• 微生物学 微生物学
• 环境科学 环境科学
• 生物信息学是一种生物信息学.

背景情况:

• 城市基础设施拥有复杂的微生物群落,这对有效的生物监测和抗菌素耐药性 (AMR) 监测提出了挑战.
• 当前的分析工具往往缺乏整合基因组解析重建,生态建模和批量意识分析,这些都是大规模基础设施研究所必需的.

研究的目的:

• 推出GRUMB (基因组解析城市微生物组生物监测),一个开源的计算管道.
• 为城市微生物组研究提供高质量的基因组重建,生态分析和风险评估.

主要方法:

• GRUMB从猎枪测序数据中重建了高质量的元基因组组装基因组 (MAG).
• 它整合了分类学和功能注释 (CARD,VFDB),批量意识规范化,生态诊断和用于环境分类的机器学习.
• 管道接受SRA项目访问或含有元数据的FASTQ文件,运行在Linux上使用Python,R和SLURM.

主要成果:

• 格鲁姆产生组件,MAG和全面的分类学和功能配置文件.
• 它提供生态输出,并对环境类型进行基于风险的分类,以不确定性评分.
• 管道的模块化设计确保可重复的基础设施规模分析.

结论:

• GRUMB解决了城市微生物组研究现有工具的局限性.
• 它在各种城市环境中促进可重复和可扩展的生物监测和AMR监测.
• 该管道增强了我们理解和管理城市基础设施内的微生物群落的能力.