Секвенирование 16S-ITS-23S фрагмента рибосомального оперона обеспечивает необходимые и достаточные условия для идентификации микобактерий

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Секвенирование гена 16S рРНК является преобладающим методом количественной оценки состава микробных сообществ и молекулярной идентификации отдельных штаммов. При этом технология на основе коротких прочтений (секвенирование 2-го поколения) не позволяет выходить за рамки гена 16S рРНК, а уровень таксономической идентификации образцов обычно остается на уровне рода или даже семейства. В последние годы предлагается использование технологий длинных прочтений (Oxford Nanopore MinION, PacBio) для секвенирования ампликонов почти полного рибосомального оперона, включающего гены 16S, 23S, 5S и межрибосомальный транскрибируемый спейсер (ITS). К настоящему моменту этот подход изучен недостаточно, кроме того предполагает ПЦР-амплификацию весьма протяженного участка ДНК (более 4000 п.н.). Материалы и методы. Сбор штаммов нетуберкулезных микобактерий и их первичная идентификация осуществлена в 2019–2021 гг. Штаммы получены при высеве на среду Левенштейна–Йенсена положительных культур с бактериологического анализатора Bactec MGIT 960, не имеющих антигена MPT64 в иммунохроматографическом тесте MGIT TB Identification Test (Becton Dickinson, США). Предварительная видовая идентификация штаммов осуществлена набором Speed-oligo Mycobacteria (Vircell, Испания) по протоколу производителя. В настоящей работе применяются как известные, так и разработанные вновь, универсальные бактериальные праймеры, фланкирующие почти полный ген 16S рРНК, ITS и начало гена 23S рРНК. Результаты и обсуждение. Секвенированием по Сэнгеру полученных ампликонов (около 2000 п.н.) показан уровень таксономической идентификации, достаточный для определения до вида 8 штаммов нетуберкулезных микобактерий, выделенных от людей, вызвавших клинически и бактериологически подтвержденные заболевания. Предложенная методика ПЦР-амплификации фрагмента бактериального оперона, содержащего большую часть гена 16S рРНК, весь ITS и начало гена 23S рРНК, рассматривается нами как апробация методического подхода по исследованию микробных сообществ из материала с высокой степенью деградации (некротических очагов и т. д.). Полученные результаты свидетельствуют о значительно большей разрешающей способности использованного подхода, чем классическое секвенирование гена 16S рРНК.

Об авторах

О. Б. Огарков

ФГБНУ Научный центр проблем здоровья семьи и репродукции человека

Автор, ответственный за переписку.
Email: obogarkov@mail.ru

д.м.н., главный научный сотрудник, зав. отделом эпидемиологии и микробиологии

Россия, Иркутск

С. Ни. Жданова

ФГБНУ Научный центр проблем здоровья семьи и репродукции человека

Email: svetnii@mail.ru

д.м.н., ведущий научный сотрудник отдела эпидемиологии и микробиологии

Россия, Иркутск

Е. А. Орлова

ФГБНУ Научный центр проблем здоровья семьи и репродукции человека

Email: elizaveta.a.orlova@gmail.com

младший научный сотрудник отдела эпидемиологии и микробиологии

Россия, Иркутск

П. А. Хромова

ФГБНУ Научный центр проблем здоровья семьи и репродукции человека

Email: polina.and38@gmail.com

младший научный сотрудник отдела эпидемиологии и микробиологии

Россия, Иркутск

Н. Л. Белькова

ФГБНУ Научный центр проблем здоровья семьи и репродукции человека

Email: nlbelkova@gmail.com

к.б.н., старший научный сотрудник отдела эпидемиологии и микробиологии

Россия, Иркутск

В. В. Синьков

ФГБНУ Научный центр проблем здоровья семьи и репродукции человека

Email: vsinkov@gmail.com

к.м.н., старший научный сотрудник отдела эпидемиологии и микробиологии

Россия, Иркутск

И. Г. Кондратов

ФГБНУ Научный центр проблем здоровья семьи и репродукции человека

Email: kondratovig@mail.ru

к.б.н., научный сотрудник отдела эпидемиологии и микробиологии

Россия, Иркутск

Список литературы

  1. Bel’kova N.L., Parfenova V.V., Kostornova T.Ya., Denisova L.Ya., Zaichikov E.F. Microbial biodiversity in the water of lake Baikal. Microbiology, 2003, vol. 72, pp. 203–213. doi: 10.1023/A:1023224215929
  2. Benítez-Páez A., Sanz Y. Multi-locus and long amplicon sequencing approach to study microbial diversity at species level using the MinION™ portable nanopore sequencer. Gigascience, 2017, vol. 6, no. 7, pp. 1–12. doi: 10.1093/gigascience/gix043
  3. Brown J.R., Douady C.J., Italia M.J., Marshall W.E., Stanhope M.J. Universal trees based on large combined protein sequence data sets. Nat. Genet., 2001, vol. 28, no. 3, pp. 281–285. doi: 10.1038/90129
  4. Burke C.M., Darling A.E. A method for high precision sequencing of near full-length 16S rRNA genes on an Illumina MiSeq. Peer J., 2016, vol. 4: e2492. doi: 10.7717/peerj.2492
  5. Delsuc F., Brinkmann H., Philippe H. Phylogenomics and the reconstruction of the tree of life. Nat. Rev. Genet., 2005, vol. 6, no. 5, pp. 361–375. doi: 10.1038/nrg1603
  6. Doolittle W.F. Phylogenetic classification and the universal tree. Science, 1999, vol. 284, no. 5423, pp. 2124–2129. doi: 10.1126/science.284.5423.2124
  7. Green R., Noller H.F. Ribosomes and translation. Annu. Rev. Biochem., 1997, vol. 66, pp. 679–716. doi: 10.1146/annurev.biochem.66.1.679
  8. Hunt D.E., Klepac-Ceraj V., Acinas S.G., Gautier C., Bertilsson S., Polz M.F. Evaluation of 23S rRNA PCR primers for use in phylogenetic studies of bacterial diversity. Appl. Environ. Microbiol., 2006, vol. 72, no. 3, pp. 2221–2225.
  9. Martijn J., Lind A.E., Schön M.E., Spiertz I., Juzokaite L., Bunikis I., Pettersson O.V., Ettema T.J.G. Confident phylogenetic identification of uncultured prokaryotes through long read amplicon sequencing of the 16S-ITS-23S rRNA operon. Environ. Microbiol., 2019, vol. 21, no. 7, pp. 2485–2498. doi: 10.1111/1462-2920.14636
  10. Milani C., Alessandri G., Mangifesta M., Mancabelli L., Lugli G.A., Fontana F., Longhi G., Anzalone R., Viappiani A., Duranti S., Turroni F., Costi R., Annicchiarico A., Morini A., Sarli L., Ossiprandi M.C., van Sinderen D., Ventura M. Untangling species-level composition of complex bacterial communities through a novel metagenomic approach. mSystems, 2020, vol. 5, no. 4: e00404-20. doi: 10.1128/msystems.00404-20
  11. Orlova E.A., Ogarkov O.B., Suzdalnitskiy A.E., Khromova P.A., Sinkov V.V., Plotnikov A.O., Belkova N.L., Zhdanova S.N. Analysis of microbial diversity in caseous necrosis of tuberculosis foci. Mol. Genet. Microbiol. Virol., 2021, vol. 36, pp. 132–138. doi: 10.3103/S0891416821030058
  12. Peker N., Garcia-Croes S., Dijkhuizen B., Wiersma H.H., van Zanten E., Wisselink G., Friedrich A.W., Kooistra-Smid M., Sinha B., Rossen J.W.A., Couto N. A comparison of three different bioinformatics analyses of the 16S-23S rRNA encoding region for bacterial identification. Front. Microbiol., 2019, vol. 10: 620. doi: 10.3389/fmicb.2019.00620
  13. Weisburg W.G., Barns S.M., Pelletier D.A., Lane D.J. 16S ribosomal DNA amplification for phylogenetic study. J. Bacteriol., 1991, vol. 173, no. 2, pp. 697–703. doi: 10.1128/jb.173.2.697-703.1991
  14. Wilson K.H., Blitchington R.B., Greene R.C. Amplification of bacterial 16S ribosomal DNA with polymerase chain reaction. J. Clin. Microbiol., 1990, vol. 28, no. 9, pp. 1942–1946. doi: 10.1128/jcm.28.9.1942-1946.1990
  15. Woese C.R. Bacterial evolution. Microbiol. Rev., 1987, vol. 51, pp. 221–271. doi: 10.1128/mr.51.2.221-271.1987

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Огарков О.Б., Жданова С.Н., Орлова Е.А., Хромова П.А., Белькова Н.Л., Синьков В.В., Кондратов И.Г., 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».