형광과 결합된 대사 라벨링을 사용하여 인간 장내 미생물 샘플에서 글리칸 소비자 식별

Nature Communications 14권, 기사 번호: 662(2023) 이 기사 인용

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인간 장내 미생물총의 구성과 대사는 식이 복합 글리칸에 의해 크게 영향을 받으며, 이는 숙주의 생리학과 건강에 하위 영향을 미칩니다. 인간 장내 세균에 의한 글리칸 대사에 대한 이해가 최근 발전했음에도 불구하고 여전히 글리칸을 소비하는 세균에 연결하는 방법이 필요합니다. 여기에서는 기능적 분석을 사용하여 다양한 글리칸을 섭취하는 건강한 지원자로부터 장내 세균을 식별하고 분리합니다. 이 방법은 형광 올리고당을 사용한 대사 라벨링과 형광 활성화 세포 분류(FACS)를 결합한 다음 앰플리콘 시퀀싱 또는 배양학을 결합합니다. 우리의 결과는 Prevotella copri, Collinsella aerofaciens 및 Blautia wexlerae와 같은 다양한 분류군의 대사 라벨링을 보여줍니다. 시험관 내 검증은 전부는 아니지만 대부분의 표지된 종의 성장을 위해 관심 글리칸을 소비하는 능력을 확인합니다. 동시에, 우리는 세 가지 주요 문에 걸쳐 있는 글리칸 소비자가 분류된 표지 세포의 배양물로부터 분리될 수 있음을 보여줍니다. 박테리아를 그들이 소비하는 글리칸에 연결함으로써 이 접근법은 장내 박테리아에 의한 글리칸 대사에 대한 기본적인 이해를 높입니다. 앞으로는 글리칸을 사용하여 장내 미생물군 구성을 조작하는 프리바이오틱스 접근법의 메커니즘에 대한 통찰력을 제공하는 데 사용될 수 있습니다.

장내 미생물군은 우리의 식단을 대사하고, 필수 비타민과 아미노산을 합성하고, 면역 체계를 훈련하고, 병원체로부터 우리를 보호하므로 인간의 생리학에 필수적입니다1,2,3,4,5. 유전 및 생물정보학 도구의 발전으로 인해 장내 미생물총의 복잡성과 다양성은 물론 인간 질병에서의 중요성에 대한 새로운 이해가 이루어졌습니다6. 장내 미생물군집에는 해당과정과 탄수화물 대사에 관여하는 유전자가 풍부합니다2,7. 이러한 탄수화물 활성 효소(CAZymes)를 통해 장내 세균은 숙주가 소화하지 못한 채 결장에 도달하는 식이 유래 복합 글리칸(식이 섬유)을 대사합니다8,9. 결과적으로, 식단은 유전적 요인보다 장내 미생물총의 구성과 다양성을 결정하는 주요 요인입니다10. 실제로, 식단의 변화는 일반적으로 빠른 미생물 대사 변형과 변경된 미생물 군집 구조를 초래합니다7,11. 중요한 것은 글리칸의 미묘한 구조적 차이조차도 인간 보충 연구에서 뚜렷한 미생물 대사 결과를 얻을 수 있다는 것입니다12.

CAZymes에 대한 우리의 이해는 Bacteroides thetaiotaomicron13에서 광범위하게 연구된 전분 활용 시스템(SUS)과 같은 Bacteroidetes의 다당류 활용 유전자좌(PUL)의 특성화에서 예시된 것처럼 빠르게 발전하고 있습니다. Sus 유전자좌는 전분 다당류의 결합(SusDEF)과 세포 표면 분해(SusG)를 담당하는 단백질을 올리고당으로 암호화하고, 이 올리고당은 TonB 의존성 운반체 SusC에 의해 주변세포질로 운반되며, 그곳에서 글리코시드 가수분해효소에 의해 단당류로 추가 처리됩니다. GH) SusAB14. 마찬가지로, 만난, β-글루칸, 자일로글루칸, 갈락토만난15,16,17,18,19과 같은 다른 많은 글리칸에 대해 특정 PUL이 설명되었습니다. 반면, 그람양성균은 Lactobacillus acidophilus20의 4성분 MsmEFGK에 의해 프락토올리고당(FOS)과 같은 올리고당 구조를 내부화할 수 있는 수송체를 함유하고 있거나, 용질 결합 단백질(MnBP)과 2개의 투과효소(MPP)에 의해 β-만난을 내부화할 수 있는 수송체를 함유하고 있습니다. Roseburiaintestinalis21에서. 이러한 발전에도 불구하고 많은 PUL은 여전히 기질 특이성을 알 수 없으며 GH 계열은 여러 기질을 가질 수 있으므로 시퀀싱을 기반으로 활동을 예측하기가 어렵습니다. 따라서 글리칸을 주요 소비자와 연결하는 기능적 방법이 필요하며, 특히 Firmicutes 및 기타 덜 연구된 인간 장내 미생물의 구성원의 경우 더욱 그렇습니다.

99% identity and coverage). Note that all annotations are considered putative and subject to improvement as database errors are resolved and new species are characterized./p>99% identity, and 100% identity was obtained for 86 out of the 93 ESVs. The sorted glycan+ samples exhibited lower bacterial α-diversity indices (observed ESVs, Chao1, and Shannon) than those of the starting stool samples, which is consistent with the labeled cells representing a subset of the initial gut microbiota samples (Fig. S3a). A principal component analysis (PCoA) showed a clustering of samples according to the individual (Fig. S3b), indicating that interpersonal differences in microbial communities explained most of the variance (45%). However, constrained ordination (CAP) analysis was performed using the labeled cells versus the initial stool samples as an a priori hypothesis and produced two distinct clusters on an ordination axis; this result explained 9% of the variance (Fig. S3c) and once again supported the enrichment of specific bacterial taxa from the original stool sample. Clustering of NYST-F+ cells from the other two probes was observed by further constraining the analysis by glycan type (Fig. S3d)./p>99% identity and coverage thresholds. α- and β-diversity and ordination were analyzed using R scripts with the vegan library, and differential abundance analysis was performed using DESeq249./p>