科技进展
益生菌基因组学在乳酸菌筛选和功能评价中的应用
2024-02-19 新闻来源:娱乐网站白菜网站大全 浏览人次:0

《中国食品学报》特约文章推荐栏目,本期介绍内蒙古农业大学张和平教授研究团队(第一作者:刘文俊研究员)发表在《中国食品学报》第24卷第1期特约专栏的文章《益生菌基因组学在乳酸菌筛选和功能评价中的应用》。

乳杆菌和双歧杆菌是益生菌筛选的主要微生物类群,在促进人类、动物甚至植物健康方面都有重要的应用价值,被广泛应用于多种功能性食品、动物饲料和微生物菌肥。然而,这些细菌对宿主健康产生积极影响的分子机制还远未完全了解。另外,传统的益生菌筛选技术主要依靠表型和生理生化特性的测定以及随机对照试验,这些方法不仅耗时、费力,而且数据难以重复。不同研究小组之间数据难以共享,不能实现菌株有益特性的均一性和标准化验证,严重制约了益生菌科学研究的发展和菌株的产业化开发利用。基于新的测序技术和强大的计算机分析方法,被称为益生菌基因组学(Probiogenomics)新学科的出现,允许研究者在短时间内通过筛选大量的生物学和基因组数据,显著提高益生菌筛选的效率和准确性。文章综述了通过基因组数据的分析,帮助人们高效、快速地确定益生菌,开辟益生菌新功能的评价途径。总结益生菌基因组学在阐明益生特性功效评价的分子基础等方面的最新研究成果,以期为扩展研究人员对这些有益微生物生物学的认知,揭示益生菌促进健康特性的分子机制提供新视角。

image

image

1 基于基因组大数据和深度机器学习的益生菌筛选技术

发现和评价乳酸菌的益生特性是一个复杂的过程,菌株从基础研究走向应用需要经历漫长的周期。传统筛选方法依赖于多次反复试验,需要大量的人力、物力和财力。益生菌基因组学分析方法在乳酸菌筛选和安全相关的遗传特征(比如:毒力因子、溶血基因、抗生素耐药基因和移动原件)的分析和预测方面具有很大的优势。基因组大数据和人工智能技术的出现,不仅体现了它在噪声数据集中挖掘微生物功能基因特征的先天优势,也彰显出它在乳酸菌益生机制解析方面的良好应用前景。

1)益生菌菌株的筛选和确定方法

乳酸菌来源广泛,菌株之间特性差异大,从不同的栖息地和分离原获得的乳酸菌中筛选出具有优良特性的菌株,是其开发利用的第1步。益生乳酸菌从分离、鉴定到产业化应用要进行大量的基础性工作(图2)。基于体内和体外试验研究的经典方法耗时且成本高,缺乏高通量和比较能力。目前,下一代测序(Next generation sequencing,NGS)技术因具有节省劳动力和时间、高通量能力、高丰度以及可用于广泛研究、记录遗传信息等优点而越来越受欢迎。随着测序成本的不断降低和大量的基因组数据公布,益生菌基因组学与基于随机对照试验进行的表型评价相结合,越来越广泛地应用于了解益生菌乳酸菌的特性,有助于发现未来值得探索的乳酸菌新的潜在应用领域。在单菌株全基因组测序技术的支持下,迄今为止,许多益生乳酸菌菌株已被测序并公开,并且使用基因组方法定义它们的基本特征。因此,与生物信息学分析相结合的益生菌基因组学可作为研究益生乳酸菌有益特性及其食品安全风险评估的一种新颖、经济的方法。

image

2)人工智能在益生菌筛选中的应用进展

人工智能筛选技术是指利用人工智能相关的技术和方法,通过对大规模数据的处理、分析和学习,实现对特定目标、性质或特性的物质、生物体或信息的筛选。国际上,人工智能应用最成功的案例当属谷歌的AlphaFold系统。这个系统利用卷积神经网络算法精确预测了蛋白质的三维结构,甚至可以分析X-射线晶体学很难解决的楔入细胞膜中的蛋白质结构。Sabater等结合现有文献和公共数据库资源,提出了利用蔬菜废弃物和副产品靶向调控肠道微生物代谢底物的方法,建立了基于人工智能筛选蔬菜来源益生元的思维框架。目前人工智能在乳酸菌研究领域的应用取得了一些重要进展,尤其是在筛选和鉴定乳酸菌方面,包括乳酸菌的基因组数据分析、药用价值预测、代谢产物分析及微生物数据分析等方面(图3)。与此类似,McCoubrey等利用人工智能建立了精准益生菌制剂开发模型,这个模型可以有效预测浓度如何影响益生副干酪乳杆菌在肠道中的增殖情况。我国西湖大学的研究者利用人工智能在队列横断面分析中识别出II型糖尿病的肠道微生物组特征,成功构建了一个具有识别特征的微生物组风险评估系统,可被用作糖尿病的诊断、治疗和预防。中国矿业大学的研究人员通过人工智能研究健康人肠道菌群、代谢组和身体指数之间的关系,利用筛选获得的差异特征可以有效预测成人的身体指数水平。华大研究院的学者首次通过大样品基因组测序探索了宿主基因组对口腔微生物的影响,发现5个影响口腔微生物组的显著性位点,并应用人工智能探索基因组和微生物对牙周疾病的预测性能,取得了较好的结果。

image

笔者及研究团队以大量的乳酸菌基因组数据为基础,应用功能基因组学和深度机器学习方法,通过解析功能基因组特征来筛选潜在的益生乳酸菌菌株,开发了基于机器学习模型的益生菌快速筛选平台iProbioticshttp://bioinfor.imau.edu.cn/iprobiotics)。为益生菌的筛选和益生机制的研究提供了新的导向。运用该平台用户可以根据自己的数据或iProbiotics的数据进行搜索,与全部益生菌基因组序列数据进行匹配,并进行可视化结果反馈和模型预测。虽然乳酸菌功能基因组学的研究仍处于起步阶段,但是其广阔的应用前景和强劲的发展态势,已经成为益生乳酸菌筛选和机理、机制研究等方面极具应用价值的手段。

2 结语

乳酸菌在促进人类健康方面的有益作用正陆续被证实,其研究热度和应用领域正逐步扩大。理想的益生乳酸菌通常能够抵御产品加工、流通环节的胁迫环境,菌株基因组中丰富的环境应激、表面蛋白和黏附基因可以帮助它们在胃肠道转运中存活以保持高的活菌数。目前报道的几乎所有益生乳杆菌和双歧杆菌的初步筛选和特性评价都是基于应用技术稳定性的,比如加工耐受性和贮藏稳定性;或者基于容易测定的一些表型指标,比如:胆盐耐受性和人工胃肠液存活能力等。然而,益生菌产品的市场监管要求已经转向明确益生菌有益人类健康的分子机制。因此,过去关于益生乳酸菌的经典研究方法很难适应当前快速发展的益生菌产业需求和益生菌产品监管的行业标准要求。基于基因组测序和功能分析的“组学”方法对菌株的益生特性、遗传背景、生物安全和加工特性等进行表征,可能是满足未来监管要求的重要途径。

Start at 2015-10-19 10:30 AM