Deblur быстро выявляет различия между последовательностями микробного сообщества на уровне одного нуклеотида

Высокопроизводительное секвенирование ампликонов гена 16S рибосомной РНК позволило лучше понять состав сложных микробных сообществ, однако присущие ПЦР и секвенированию ошибки затрудняют дифференциацию близкородственных бактерий. Для решения многих научных задач достаточно общего таксономического профиля, но в клинических исследованиях, при контроле безопасности пищевых продуктов и в некоторых экологических исследованиях требуется более высокая разрешающая способность. Мы представляем новый подход, основанный на выделении субоперационных таксономических единиц (sOTU), — Deblur. С помощью профилей ошибок он позволяет получать предполагаемые последовательности без ошибок при секвенировании на платформах Illumina MiSeq и HiSeq. По сравнению с аналогичными методами анализа sOTU Deblur существенно снижает вычислительные затраты, обеспечивая сопоставимую или более высокую чувствительность и специфичность. На симуляциях, искусственных смесях и реальных наборах данных мы выявляли последовательности близкородственных бактерий, различающиеся на один нуклеотид, удаляли ложноположительные результаты и сохраняли стабильность выявления. Это позволяет предположить, что разрешающая способность Deblur ограничена только длиной прочтений и разнообразием последовательностей ампликонов. Поскольку Deblur обрабатывает данные на уровне отдельных образцов, он подходит для современных наборов данных и метаанализов. Чтобы продемонстрировать возможности Deblur по объединению наборов данных, мы включили интерактивный анализ результатов применения метода к нескольким отдельным раундам секвенирования проекта American Gut Project. Deblur распространяется с открытым исходным кодом по лицензии Berkeley Software Distribution (BSD), легко устанавливается и доступен для загрузки по адресу https://github.com/biocore/deblur.

Значимость: Deblur позволяет быстро и чувствительно выявлять экологические закономерности, обусловленные различиями между близкородственными таксонами. Алгоритм помогает обнаруживать реальные экологические различия между таксонами, ампликоны которых различаются на одну пару оснований; его можно автоматически применять к крупным наборам данных секвенирования и объединять результаты секвенирования, выполненного в разное время.