仲良しごっこをするバクテリオファージヒト腸内細菌叢における溶菌性バクテリオファージ複製の安定性

2023年2月18日 10:25

記事|26巻2号106007頁、2023年2月17日発行
仲良しごっこをするバクテリオファージヒト腸内細菌叢における溶菌性バクテリオファージ複製の安定性
スティーブン・G・サトクリフ
アレハンドロ・レイエス
Corinne F. Maurice 5

脚注を表示するオープンアクセス公開日:2023年1月17日DOI:https://doi.org/10.1016/j.isci.2023.106007
PlumX メトリクス

ハイライト

最近のバイオインフォマティクスの進歩により、腸内細菌-ファージ間の相互作用が明らかになった

プロファージの自然発生的な誘導により、安定した多様なファージ亜集団が形成される

自然発生的なプロファージ誘導により、腸内では「勝ち組の豚」的なダイナミクスが維持される

このことは、健康な人のフリーファージが長期にわたって維持されていることを説明できる可能性があります。
まとめ
バクテリアに特異的なウイルスであるバクテリオファージは、健康な人の腸内では限られた多様性の変動で宿主であるバクテリアと共存し、主に溶菌性複製を介して複製を行います。このため、溶菌性バクテリオファージの複製によって駆動される「勝者を殺す」ダイナミクスよりも「勝者におんぶに抱っこ」するダイナミクスが有利である。我々は、2.4年間に渡って採取された健康な個人のディープヴァイラルシークエンスデータを再検討し、これらのダイナミクスがどのように発生するかを探った。バクテリアのメタゲノムに存在するプロファージは、細胞外にも存在し、プロファージの活性化に由来すると考えられる誘導型ファージ粒子（iPP）を発見しました。これらのiPPは多様であり、高濃度であるが多様性に乏しい溶解性ファージ集団と比較して、低濃度で継続的に存在していた。iPPの継続的な検出は、この健常者において自然誘導が定期的に起こっていることを示唆しており、おそらくプロファージが複製能力を維持し、腸内細菌叢からの分解や損失を回避することを可能にしているのだろう。
グラフの概要
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対象分野
ウイルス学
微生物学
マイクロバイオーム
はじめに
ヒトの腸内には、多様で豊富な微生物群集が存在し、ヒトの健康や発達に重要な役割を果たしている。このコミュニティの最も豊富なメンバーは、何兆個も存在する細菌と、細菌と同じオーダーで存在するバクテリオファージ（略称：ファージ）である1。ファージと細菌群集は、宿主の年齢、食事、薬の摂取、病気などによって形成される様々な感染動態2を通じて、宿主の寿命の間に相互作用し、共進化します。2,3,4 こうした宿主-細菌-ファージの三者間相互作用により、各個人に固有の成人の腸内細菌叢5が形成され、ウイルスと細菌の群集が強い相関を示します6。細菌-ファージ関係は、複雑な動的相互作用によって駆動されており（概要についてはAbedon 20087を参照）、ファージの溶菌複製サイクルまたは溶原性複製サイクルによって、寄生から共生に至るまで、それぞれ変化する2,8。溶原性サイクルと溶原性サイクルは、溶原性サイクルでファージゲノムがプロファージとして細菌ゲノムに組み込まれるかどうかで異なります。2,8 溶原性複製が可能なファージは温和型と呼ばれ、それらが組み込まれた細菌宿主は溶原と呼ばれます。リソジェン9とテンペレートファージ10,11の両方が健康な人の腸内で大量に観察されており、リソジェン複製が腸内で支配的な複製戦略であることが示唆されています。健康な成人10名を対象とした縦断的研究により、温帯性ファージの割合は経時的に比較的一定であるが、その存在量には個人差があることが示されました5。健康な人の腸内でリソジェニーがどのように持続しているかを理解することは、個人の腸内ウイルス群の独自性5、およびその結果として生じるウイルス-細菌動態6を文脈づけるのに役立つと考えられます。
これまでに、いくつかのタイプの細菌-ファージ間の相互作用と、それらが微生物群に及ぼす下流への影響について報告されています。2,12,13 最も広く研究されているものの1つである「勝者を殺す」ダイナミクスは、細菌の量と代謝に依存して、溶媒和合する細菌とファージ間に生じるロトカ・ボルテラ捕食・競合ダイナミクスを指しています14,15。一方、腸内を含む代謝活性の高い細菌の高密度な集団と高い溶菌率を報告する研究が増えていることは、「勝者におんぶに抱っこ」的なダイナミクスで説明できる16,17。この場合、高い細菌密度は、ファージの同時感染や、宿主密度制御の分子スイッチによって溶菌率を高める。一度統合されると、プロファージはそのリソジェンに対して適性上の優位性を与え、超感染排除や免疫、病原因子や抗生物質耐性、新規代謝機能をコードする新しい遺伝子の導入により、さらなる感染から守ることができる。この場合、プロファージは「勝者を作る」ことで存続する。16 健康な成人の腸管における溶原性は、幼児期に繰り広げられた「勝者を殺す」ダイナミクスに由来するという仮説がある2,18。細菌は、プロファージ内の変異をより高い確率で蓄積させ、プロファージを不活性化し、溶菌複製ができなくすることで、この切り替えを制限する20。したがって、まだ誘導可能な活性プロファージと、もはや溶菌複製ができなくなった不活性プロファージを区別することが重要である。哺乳類の腸管では、食事22や抗生物質23などの外的要因がプロファージ誘導の引き金となることが示されている。クローン病などのヒトの病態も、プロファージ誘導の増加につながる可能性がある24。一方、腸内細菌分離株のプロファージは、食事性化合物25、短鎖脂肪酸26、抗生物質、その他の薬剤によって誘導されている23,24。自然発生的なプロファージ誘導は、通常、溶菌複製を行うプロファージの小さなサブセットにつながり28、停止した複製フォーク、確率的な遺伝子発現、散発的なDNA損傷などの内在的要因によって起こると考えられており21、さらには細菌内の競合によって起こる可能性もある29,30。
細菌-ファージ間の相互作用とダイナミクスは、腸内細菌叢の回復力と維持に中心的な役割を果たしている。そこで私たちは、プロファージが健康な人の腸内ビロームにどのように貢献できるかを調べ、腸内のほとんどのプロファージは誘導可能であり、したがって活性型プロファージであると仮定した。病気や抗生物質の使用、食生活の急激な変化がない場合、活性型プロファージは、腸内に存在する細胞外誘導型ファージ粒子（iPP）のうち、わずかではあるが安定した割合となるであろう。
この仮説を検証するために、我々は、健康な個人の腸内細菌とウイルスのメタゲノム解析データを2.4年分収集し、再解析を行いました31。このデータセットは、縦断的なサンプリングと、細菌メタゲノム中のプロファージの同定32および誘導型ファージ粒子（iPP）の検出に十分な解像度に基づいて選択された。このin silicoアプローチにより、この健常者において、プロファージは定期的に誘発されるプロファージ誘導にもかかわらず、おそらく自然誘導によりiPPの継続的なソースに貢献していると報告した。この結果は、腸内細菌とファージの間の進化的または適応的な制約により、非常に破壊的な広範囲のプロファージ誘導が制限され、より小規模で的を絞った自然なプロファージ誘導が優先されていることを示唆している。
研究成果
健常者の腸内には、複数の活性プロファージを含む細菌性リゾゲンが普通に存在する
リゾチーム細菌のゲノムに存在するプロファージを調べるために、我々はコミュニティ全体のメタゲノム配列を用い、25の中〜高質細菌ビンを構築した。すべての細菌ビンは属レベルで、23の細菌は種レベルで分類学的に同定された。細菌群集は、ほとんどがファーミキューテスとバクテロイデテスで構成され、プロテオバクテリアは、一般的に腸内細菌として発見されたSutterella wadsworthensisが1つ含まれていました。これらのビンは、182日目、852日目、881日目のメタゲノム配列リードの約46%、56%、54%をそれぞれ表している。このビンに含まれない細菌は、プロファージ検出のために十分な品質のビンをアセンブルし、ビン化するには存在量が少なすぎたと思われます。このうち、4つの細菌はマッピングされたリードの67〜79%を占めた。Prevotella sp003447235, Phocaeicola dorei, Bacteroides uniformis, and Butyrivibrio_A crossotus (Figure 1A). 今回の細菌多様性と細菌ビン量のデータは、リードベースの手法を用いた原著論文で報告されたものと一致するものであった31。
図サムネイル gr1
図1健常者の腸内におけるリゾゲン菌の分布
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各細菌ビンは、複数のツールを用いてプロファージを調査した（STAR Methodsを参照）。ほとんどのプロファージは複数のツールで検出され（図S2A）、651の非冗長な推定プロファージが同定された（図S2B）。Propagate33を用いて、組み立てた菌体ビン内のプロファージ様またはクリプティックプロファージと真のプロファージを分離した結果、52の推定活性プロファージが得られた（図S2C）。その他の予測されるプロファージは、活性はあるが実験を通して誘導されないだけなのか、本当に不活性なのか区別がつかないため、解析から除外した（プロファージ様の配列）。その結果、ほとんどの細菌（72%）に少なくとも1つの推定活性プロファージが存在し、これらの細菌リソグラフの40%に複数の推定活性プロファージが存在することが定量的に示された（図1B）。
活性型プロファージは誘導型ファージ粒子（iPP）として低レベルで継続的に細胞外に見いだされる
次に、すべてのウイルスメタゲノムリードをアラインメントし、推定活性プロファージが2.4年の間にいつiPPとして細胞外ビローム画分に見出されたかを確認した（図2）。細菌MAGで検出された推定活性プロファージのうち38個（73%）が、iPPの存在によって活性プロファージであることが確認された（図2）。すなわち、我々の細菌MAGの56%は、少なくとも1つの確認された活性プロファージを含んでいる。また、半数以上のiPPが9つの時点と3つの異なる週で確認されました（図2）。2.4年の間に、19のiPPが少なくとも1つの時点で他の時点と比較して存在量が有意に増加した（DESEQ2、ゼロカバレッジ時点を含む、多重比較で調整、pvalue < 0.05）。6つの異なる細菌リソゲン内で見つかった8つのiPPは、DESEQ2正規化被覆率100倍に達し（図3A）、それらのうち5つは、ある時点で有意に増加した（ゼロ被覆タイムポイントを含む対数変換被覆率のZスコア>1.96）。カバレッジの有意な増加は、プロファージ誘導を誘発する従来のモデルに適合する。有意な存在量の増加は、第3週目の881日目から885日目の間にほぼ完全に起こった（図3A）。CAG-115 sp003531585プロファージ1は例外で、第3週（881日目）だけでなく第1週（184日目）にも有意な存在量に上昇した（図3A）。3週目に有意に増加したiPPは、FirmicutesとBacteroidetesの両方に属する5つの異なる宿主細菌に由来することがわかった。つまり、これらの活性プロファージの誘導を引き起こす刺激は、系統特異的ではないことがわかった。これは、プロファージの誘導が種特異的であった第1週目とは対照的である（図3A）。iPPは1週目と3週目に著しく増加したが、881日目には1%を超えたものの、ビロームの0.5%に過ぎなかった(図3B)。iPPの相対的な存在量が低いこと（図3B）と16回のサンプリング時間にわたって継続的に検出されたこと（図2）は、腸内で低頻度で継続的に自然誘導されるというモデルを裏付けている。これは、881日目に見られるような、より典型的なトリガーによるプロファージ誘導とは対照的で、1%を超える相対的存在度の増加をもたらす（図3B）。
図サムネイルgr2
図2個体の腸内における2.4年間の活性プロファージの存在期間
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サムネイルgr3
図3健康な個体におけるプロファージの自然誘導は、誘発されたプロファージ誘導事象と比較して優勢である。
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プロファージ誘導は細胞外ファージコミュニティーを一時的に変化させる
iPPとそのリゾゲンを同定した後、次に、自然発生または誘発による腸内ファージコミュニティの変化を比較することにしました。5,890の冗長でないウイルスコンティグから、これらのファージコンティグの44%をファミリーレベルで分類することができた（図S3）。2週目および3週目のウイルスリードの大部分は未知のファージに由来するものであった（図S3）。ファミリーレベルで分類されたファージの相対的な存在比を見ると、ほとんどのメンバーがMicroviridaeファミリーに属しており（図4A）、CrAss様ファージが存在しないことと対照的であった。ファミリーレベルでは、881日目にCaudovirales（SiphoviridaeとMyoviridae）に属するファミリーと未同定のファージが拡大していることがわかった（図4A）。881日目のビロームにおけるシホビル科とミオビル科の拡大（図4A）は、iPPの増加（図3B）と一致する。トリガーによるプロファージ誘導は、自発的なプロファージ誘導と異なり、ファージコミュニティの多様性を急速に変化させることができる。881日目のプロファージ誘導の効果は一過性のようで、翌日（882日目）にはミクロウイルス科のファージが高い相対量に戻るため、1日しか続かなかった。一方、183日目に観察されたプロファージ誘導は、CAG-115 sp003531585にのみ影響を与え、ウイルスの多様性に影響を与えなかった。これは、5種類のリソジェンに影響を与えた881日目と異なり、誘導が1つのリソジェンにしか影響を与えなかったためと考えられる。
図サムネイル gr4
図4健常者の腸内における2.4年間のファージの多様性
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Bacphlipによる溶原性複製サイクル予測は、完全なファージゲノムに対して実行されるように設計されている。不完全なゲノムでは、遺伝的特徴がないため、温和なファージを過小評価するためである。この結果、557のファージコンティグが得られ、ウイルスリードの平均82% (std. dev. 7.94)を占めた。温帯性ファージは相対的な存在量が少ないことがわかった（図4B）。3週目には、細胞外ファージの温帯性分画が平均1.3%〜2.1%から増加し、881日目には6.5%でピークに達した(図4B)。この増加は有意ではなかったが、881日目のプロファージ誘導がきっかけとなってファージコミュニティが一時的に変化したことを示すより詳細な証拠となる。
iPPは腸内ファージコミュニティーの安定した、しかし多様性のある画分である
観察されたプロファージ誘導の動態が、腸内ビロームの他の部分と比較してiPPsをどのように形成するかを理解するために、Collinsら36のアプローチを用いて、コミュニティ組成変化の異なるパターン（確率的変動、方向性変化、循環的動態）をiPPsと腸内ビローム全体の間で識別することを検討した。腸内ビローム全体（ゼロアバンダントコンティグを含む5,890個のファージコンティグ）の経時的なファージ分類学的組成の変化を、時間軸間のβ多様性（log（1-Bray-Curtis dissimilarity））を用いて調べたところ、ファージ分類学的組成の変化は認められなかった。腸内ビロームは当初は非常に類似していたが（切片-0.06）、時間とともに有意に分岐した（負の傾斜を持つ回帰線-0.08、多重比較adj. R2乗0.7で表される）。一方、iPPは、初期には多様性が高いが（切片-1.04）、時間とともに多様性が低下し、有意ではない負の傾き（-0.01、adj. R二乗0.002）を示した（図5B）。iPPは、腸内細菌群全体とは異なり、より多様であることと多様性の低下が見られることが示された。iPPの結果がサブサンプリングアーチファクトでないことを確認するために、コミュニティ全体から52のファージコンティグをランダムにサブサンプリング（20回繰り返し）したところ、すべての結果が確認された。腸内ビロームの2.4年間の分岐率から、組成的に異なる3つのファージコミュニティができ、週ごとに有意にグループ化した（PERMANOVA Pr(>F) 0.001: 第0日/第1週（0-184日）、第2週（851-855日）、第3週（879-883日）、後のグループは時間が近いのでより近くにクラスタ化した）（図5C）。iPP集団は、当初はより遠く、時間的分岐も少なかったが、週によってクラスター化しなかった（PERMANOVA Pr(>F) 0.11）（図5D）。これらの多様なiPPの乖離速度が遅いため、週ごとの分離が少なくなっている。したがって、iPPは、プロファージ誘導イベントにもかかわらず、長期間にわたって維持される、多様だが安定した細胞外ファージのコミュニティであるように思われる。
図サムネイルgr5
図5腸内ビロームの多様性と分岐の2.4年間にわたるiPPsとの比較
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腸内細菌のゲノムには活性型プロファージが普通に存在し、主に自然発生的なプロファージの継続的な誘導によって複製されることが確認された。また、2.4年間に採取した16のタイムポイントにおいて、トリガーとなるプロファージ誘導が4回検出され、そのうちの1回は複数のリソゲンが関与し、ファミリーレベルでウイルス組成が乱れ、細胞外温帯ファージが増加することがわかった。
考察
2.4年間にわたり採取された健常者の細菌およびウイルスのデータを再検討することにより、腸内のリソゲンの活性プロファージが誘導され、誘導ファージ粒子（iPP）として細胞外ビロームに寄与する可能性があることを明らかにした。これまでの研究から、健康な人の腸内にはリソゲンファージ9と温和なファージ10,11の両方が広く存在していることが示唆されていますが、温和なファージの相対的な存在量には高い個人差があります5。今回、バイオインフォマティクス解析により、活性型プロファージの自発的な誘導により、低い温帯ファージ量を維持できることが示唆されました。また、検出されたすべてのiPPが自発的なプロファージ誘導の結果ではなく、2つのトリガーによるプロファージ誘導も報告されています。これらは、時間的制約があり、一過性で、少数のリソゲンに限定されたものであった（18個中5個）。年齢、疾患、薬物、食事など多くの要因がプロファージの誘導を引き起こし、腸内の細菌およびウイルスの組成を変化させる可能性がある3,4。病気や抗生物質がない場合、この個体には2つの異なるプロファージ誘導のきっかけとなる事象があったようである。最初の事象は標的を定めた種特異的なものであったが、2番目の事象はBacteroidetesとFirmicutesの両科に属する複数の細菌に影響を与え、より広範囲な環境要因が原因であることが示唆された。残念ながら、原著論文ではメタデータが収集されていなかったため、抗生物質以外の薬剤の摂取23や食生活の変化22が原因である可能性があると仮定している。37,38,39 また、自然発生か誘発かにかかわらず、プロファージ誘導の原因となる可能性のある物質やそのメカニズムに関する情報もない。今後、これらの仮説を実験的に検証し、プロファージ誘導の種特異的な誘因と群集レベルの誘因が互いにどのように異なるかをよりよく理解する必要がある。また、ファージと細菌の相互作用を解明し、コミュニティレベルでのプロファージ誘導を検出するために、長期的なサンプリングが必要である22,31,41,42,43。
プロファージは、宿主関連細菌を含め、分離された細菌のゲノムによく見られる44。45 プロファージ、特に活性型プロファージは、「分子時限爆弾」として機能することができる余分な遺伝的荷物のため、その細菌リゾゲンに対する適応コストであり46、したがって、不活性化するように選択的圧力を受けるべきであるという議論があった20 にもかかわらず、組み立てられるほとんどの細菌ビンに活性型プロファージが存在すると報告した。このような状況にもかかわらず、我々は、ほとんどの細菌ビンには活性の高いプロファージが存在することを報告した。我々は、細菌の量とは無関係に観察された低レベルのプロファージ誘導が、プロファージの感染サイクルを完了させることを可能にしていると考えている。この低レベルのプロファージ誘導は、プロファージ誘導の「分子時限爆弾」モデルとは対照的で、むしろ毒素-抗毒素システムに似た、プロファージの長期統合と不活性化の選択圧を回避する方法となり得る。10 したがって、溶原性は、温帯ファージが活発に複製することの適応コストを軽減するメカニズムになり得る（21でレビュー）。iPPの放出は、感染に弱い近縁の細菌に対する「細菌戦争」として機能し、最終的にリソジェニーを長期的に促進するため、細菌もこの複製形態から利益を得ることが観察されている47。まとめると、我々の結果は、自然プロファージ誘導が、プロファージの長期間の活性維持能力を維持するメカニズムであるという仮説を支持している21,48。
原著論文とは対照的に、我々は、コンティグレベルで、この個人の腸内ビロームの方向性が変化していることを報告している。実際、ファージ種や菌株を表すファージコンティグは、研究の開始時と終了時に80%が見つかっており、このデータセットでは安定していることが以前報告されています。31 最初の研究結果は、手動によるキュレーションと共有コンティグ数に着目したJaccard指数によって、最も豊富なファージコンティグに着目したものでした。その後、コマンドラインツール（VirSorter49など）、注釈付きファージタンパク質（pVOG50など）、より広範な腸内ウイルスのデータベースを用いて、ファージコンティグの同定を自動化することが進展した。51 これらの改善により、再解析において、まれなファージコンティグも含め、Bray Curtis異同（コンティグの相対存在度や時点間のコンティグ有無も含む）を用いることができた。これにより、iPPはプロファージが誘導されても、ファージコミュニティ全体から予想されるよりも経時的な組成分岐が少ないことが確認された。この研究結果は、溶原性によって腸内のファージの遺伝的分岐が制限されるという仮説を支持するものである19。この健康な個人の腸内のプロファージは、定期的に低レベルの自然発生的プロファージ誘導によって、安定した統合の利点と不活性化のリスクのバランスをとっているように見える。プロファージ誘導が増加すると、プロファージを保有することの適応コストが増加し、プロファージの不活性化に対する選択圧が増加すると考えられる。結論として、細菌と温帯性ファージは競合する優先順位のバランスをとりながら、腸内で安定した均衡を形成し、仲良く遊んでいるのである。
研究の限界
本研究は、Minotらの画期的な論文31のインシリコ再解析であり、近年のバイオインフォマティクスツールの進歩を活用し、複雑なコミュニティにおけるファージゲノムを解析したものである。そのため、この研究には、現在利用可能な解析ツール、すなわち細菌ゲノムのアセンブリ、ファージ様要素からのファージの明確な同定、プロファージの正確な検出に関する固有の限界がある。しかしながら、我々の再解析により、「ピギーバック・ザ・ウィナー」ダイナミクス、低自発性プロファージ誘導の役割、および細菌とファージ群に対するその効果に関するいくつかの仮説が提唱されている。これらの仮説を実験的に確認することは、溶菌が広く行われている群集におけるファージとバクテリアの相互作用をよりよく理解するための鍵となるであろう。
STAR★Methods
主要リソース表
試薬またはリソースのソース IDENTIFIER
ソフトウェアとアルゴリズム
Trimmomatic V.0.36 Bolger et al. 201452 usadellab.org
Spades V.3.13.0 Prjibelski et al. 202053,54 github.com/ablab/spades
CD-HIT-EST V4.8.1 Fu et al. 201255,56 cd-hit.org/
VirSorter V.1.0.6 Roux et al. 201549 github.com/simroux/VirSorter
bowtie2 V.2.3.5.1 Langmead et al. 201257 bowtie-bio.sourceforge.net/bowtie2
megahit V.1.2.7 Li et al. 201658 github.com/voutcn/megahit
MetaBat2 V.2.12.1 Kang et al. 201559 bitbucket.org/berkeleylab/metabat
CONCOCT V.1.1.0 Alneberg et al. 201460 github.com/BinPro/CONCOCT
MaxBin2 V. 2.2.7 Wu et al. 201661 sourceforge.net/projects/maxbin2/
DAS-Tool V. 1.1.2 Sieber et al. 201862 github.com/cmks/DAS_Tool
CheckM V.1.1.3 Parks et al. 201563 ecogenomics.github.io/CheckM/
GTDB-Tk V1.4.1 Chaumeil et al. 201964 github.com/Ecogenomics/GTDBTk
PHASTER Arndt et al. 201666 phaster.ca
VIBRANT V.1.2.1 Kieft et al. 202067 github.com/AnantharamanLab/VIBRANT
PhageBoost V.0.1.7 Sirén et al. 202068 github.com/ku-cbd/PhageBoost
mVIR V.1.0.0 Zund et al. 202169 github.com/SushiLab/mVIRs
PropagAtE V.1.0.0 Kieft et al. 202233 github.com/AnantharamanLab/PropagAtE
DESEQ2 V1.30.1 Love et al. 201470 bioconductor.org/packages/release/bioc/html/DESeq2.html
VCONTACT2 Bin Jang et al. 201939 bitbucket.org/MAVERICLab/vcontact2/wiki/Home
Demovir NA github.com/feargalr/Demovir
CheckV V.0.7.0 Nayfach et al. 202135 bitbucket.org/berkeleylab/checkv/src/master/
Bacphlip V.0.9.6 Hockenberryら、202134 github.com/adamhockenberry/bacphlip
R Stats V.4.2.1 R Foundation for Statistical Computing72 www.r-project.org/
Vegan V.2.6.2 Oksanen et al. 201373 github.com/vegandevs/vegan
Ape V.5.6.2 Paradis et al. 201974 ape-package.ird.fr/
ggplot2 V.3.3.6 Wickham et al. 201675 ggplot2.tidyverse.org
UpSetR V.1.4.0 Conway et al. 201776 gehlenborglab.org/research/projects/upsetr/
その他
解析用スクリプト・データ本論文 github.com/sgsutcliffe/Bacteriophages_Playing_Nice.git
Gut Virome Database Gregory et al. 202051 https://doi.org/10.25739/12sq-k039
crass-like-phage genomes Guerin et al. 202071 https://doi.org/10.1016/j.chom.2018.10.002
PVOGデータベース Grazziotin et al. 201750 dmk-brain.ecn.uiowa.edu/pVOGs
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リソースの有無
リードの連絡先
リソースやコードに関する詳細な情報やリクエストは、リードコンタクトのCorinne Maurice (corinne.maurice@mcgill.ca) およびAlejandro Reyes (a.reyes@uniandes.edu.co) に直接連絡し、対応する。
資料の利用可能性
本研究では、新たな試薬は作成していない。
実験モデルおよび被験者の詳細
データセット
糞便サンプルは、884日（約2.4年）にわたる16の時点で収集された、Minotとチームによって作成された健康な男性の既報のデータを使用した31。簡単に言うと、糞便サンプルは4つの別々の機会に収集された。健康な23歳は、実験期間中、抗生物質を服用しなかった。ウイルス画分は16のタイムポイントすべてで分離・配列決定され、8つのタイムポイントでは2回配列決定された（Figure S1A）。細菌メタゲノム解析も、同じ糞便サンプルから、最後のサンプル採取週3回のタイムポイントで得られた（図S1A）31。
メソッドの詳細
ウイルスのアセンブル
ウイルスアセンブリのための分析パイプラインの概要を図S1Bに示す。ウイルス濃縮ライブラリー（詳細はMinot et al. 2013参照）31からのシーケンスリードを、Trimomatic V.0.36,52 最小品質35、最小長70でトリミングした（SLIDINGWINDOW：4：35 MINLEN：70 HEADCROP：10）。推奨38に従って、各配列のコンティグを別々にSpades V.3.13.053でmetaSpadesオプションを使用して組み立てた54。長さ1kb未満のコンティグを除去した結果、24,845個のコンティグが得られた。CD-HIT-EST V4.8.155,56を用い、類似度0.95、8ワードサイズ、長さ0.9のカットオフで、異なるサンプルのコンティグをクラスター化し、22,091個の非冗長化ウイルスコンティグが得られた。次に、以下の3つの基準のうち、少なくとも1つを満たすものをファージコンティグとして選定した。1) VirSorter (V.1.0.6) with custom database option plus using the Gut Virome Database51 によってウイルスとして検出されたもの 2) 少なくとも3つの ORF (Prodigal V.2.6.3 with metagenomic mode によって予測) と相同性 (HMMER V.3.1b2 hmmscan) があるもの .1b2 hmmscan minimum e-value 1e-5) to PVOG database (Downloaded on Dec 1, 2020); or 3) BLASTn homology (e-value 1e-10, with 80% coverage of shortest contig) to Gut Virome Database.51 この結果、ファージコンティグは 14,444, そのうちウイルスコンティグは 6,176, over 2.5kb in lengthだった (Figure S1B)．
バクテリアのアセンブルゲノム
細菌アセンブリの解析パイプラインの概要を図S1Bに示す。バクテリアのメタゲノムリードをTrimomatic V.0.3652 (LEADING:3 TRAILING:3 SLIDINGWINDOW:4:15 MINLEN:36) でトリミングし、Bowtie2 V.2.3.5.1.57 でHomo sapiens GRCh38 ゲノムにアラインしてヒト配列を除染。残りのトリミングおよび除染リードはプールして、デフォルト設定で megahit V.1.2.758 でコンティグに組立てた。MetaBat2 V.2.12.159-m 1500 (41 bins), CONCOCT V.1.1.060 (77 bins), MaxBin2 V. 2.2.761 (14 bins) でコンティグと細菌のビンを作成した。DAS-Tool V. 1.1.2.62 を用いてビンをマージし、スコア閾値 0.35 を用いて 27 ビンを抽出した。次に、CheckM V.1.1.363 を使用して、すべてのビンが一意であることを確認した。CheckMで40%以上の完全性と10%未満の汚染、またはDAS-Toolのbinスコアが0.4以上という基準を満たしたbinを選択しました。その結果、25個の中～高品質の細菌ビンが得られました（図S1B）。GTDB-Tk V1.4.164 を用いて、参照データベース65 バージョンr95 を用いて、ビンに分類を割り当てた。相対的な存在量は、検出した25個のビンのいずれかに整列したリードの割合として決定した。ビンあたりのアラインメントされたリードの総数をビンサイズで正規化した（図1A）。
プロファージの検出と活性プロファージの同定
ファージコンティグおよび活性プロファージの検出のための解析パイプラインの概要を図S1Bに示す。プロファージは、様々なツールを組み合わせて細菌ビン内で検出された。PHASTER、66 VIRSorter (V.1.0.6) 、49 VIBRANT (V.1.2.1) 、67 PhageBoost (V.0.1.7) 、68 mVIR (V.1.0.0) 69 また、カスタムアライメント法として bowtie2 (V.2.3.5.1) で各菌体ビンに対してウイルスリードのアラインを行い、 samtools mpileup で基底あたりカバー率を計算（デフォルト perimeter 使用）した。ゲノム全体に対して1,000bpのスライディングウィンドウを用い、平均カバレッジが>10倍であれば、その領域をプロファージ候補領域とみなした。その結果、2,719個の推定プロファージが見つかった。次に、複数のツールで検出されたプロファージ候補領域のうち、重複する領域をマージした結果、1,844個のプロファージ候補が得られた（図S2A）。これらの1,844個の推定プロファージのうち、651個の推定プロファージが3つのファージ基準（ウイルスアセンブリの項参照）のいずれかを満たしていた。このプロファージは、細菌ゲノムのカバレッジから予想されるカバレッジよりも有意に高いカバレッジを持つプロファージを検出することができる。検出されたプロファージのすべてが、宿主-細菌の近傍領域を特定するという条件を満たしているわけではないので、プロファージの近傍宿主領域が5bp以下の長さの場合、宿主-細菌の近傍領域カバレッジをbin全体のカバレッジに置き換える修正スクリプト（リクエストに応じて提供）を用いてPropagAteを実行しました。宿主側領域がない場合、プロファージが誤ってビン詰めされるリスクが高まるが37、本研究ではプロファージを含む細菌のビンが遠縁（属レベル以上）であるため、このリスクは軽減され、誤ったビン詰めは制限される（図1B）。また、隣接領域を持たないため、慢性感染している可能性のあるファージも含まれている。最終的に、活性型プロファージと予測される52個のプロファージが得られ、誘導が可能であることから、iPPとしてビロームの細胞外画分に寄与していることがわかった。
ウイルス群集
本研究で用いたウイルス集団は、6,176個のアセンブルされたファージコンティグと細菌MAGで検出された52個の活性プロファージから構成されている。6,176個のファージコンティグのうち、活性プロファージと相同性を持つ338個を除去し（BLASTn e-value 1e-5）、合計5,890個の非冗長化ウイルスコンティグを得た。Qualityトリミングしたリードをbowtie (V.2.3.5.1) を用いてウイルスコンティグにアライメントした。DESEQ2 V1.30.170を使用してサンプルごとに、またウイルスコンティグの長さごとにリードカバレッジを正規化した。ファミリーレベルの分類は、Demovir (github.com/feargalr/Demovir) を用いてTrEMBLのウイルスサブセットとアミノ酸レベルで遺伝子を比較し、投票アプローチで行った。CrAss様ファージは予測されず、我々のウイルスコンティグとGuerin crAss様ファージゲノム71とのBLASTn類似性や共有ウイルスクラスタ（VCONTACT239使用）による追加比較により、その不在が確認された。Guerin crAss-likeファージゲノムにアラインしたウイルスのリードは0.05%未満であり、この個体ではCrAss-likeファージに相同性を持つリードは少なかったことが示された。
ウイルスコンティグの複製戦略を予測する前に、高品質なウイルスコンティグ（すなわち、40%以上の完全性を持ち、CheckV (V.0.7.0.35) により高品質と分類されたもの）を選択した。これらの高品質コンティグ（557本）は、品質管理されたウイルスリードの平均82%（標準偏差7.94）に相当する。Bacphlip V.0.9.634を用い、高品質なウイルスコンティグに対して、どれが温帯性か（つまり、50%以上の確率で温帯性であること）を予測しました。Bacphlipは完全なゲノムを対象としており、不完全あるいは断片的なファージゲノムに適用すると、温和なファージが過小評価される。
定量と統計解析
統計学的検定は、β-diversity、PERMANOVA (Vegan V.2.6.273) 、正規化 (DESEQ2 V.1.36.070) 、主座標分析 (Ape V.5.6.274) を除いてすべてR stats72で行い、p < 0.05 は有意とみなした。統計解析の詳細は、スクリプト https://github.com/sgsutcliffe/Bacteriophages_Playing_Nice/blob/main/VLP_analysis.R に記載されている。データの可視化は、UpSetR V.1.4.0.76 を用いて生成した Figure S2 を除き、ggplot2 V.3.3.675 を用いて行った。
データおよびコードの入手方法

本論文では、既存の一般に公開されているデータを解析しています。データセットのアクセッション番号は、key resources tableに記載されています。

すべてのオリジナルコードは、https://github.com/sgsutcliffe/Bacteriophages_Playing_Nice に寄託されており、出版日現在、一般に利用可能です。DOIsは、Key Resources Tableに記載されています。

論文で報告されたデータを再解析するために必要な追加情報は、要求に応じてリードコンタクトから入手可能です。
謝辞
モーリスとレイエスの研究室のメンバー、および本原稿の前バージョンに対して建設的な批判を行った査読者に感謝する。この研究は、カナダ自然科学・工学研究評議会（RGPIN/04718-2016）からの発見助成金、Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies（2017-NC-197206）、McGill大学医学部からのブリッジ資金によって支援された。CFMは、Gut microbial physiologyのTier 2 Canada Research Chairであり、Humans and MicrobiomeプログラムにおけるCIFAR Azrieli Global Scholarである。
著者の貢献
構想、S.G.S., A.R., C.F.M.; ソフトウェア、S.G.S.; 形式分析、S.G.S.; 調査、S.G.S.; 資料、A.R., C.F.M.; データ管理、S.G.S.; 執筆 - 原稿、S.G.S. and C.F.M.; 執筆 - レビュー、エディティング、S.G.S.., A.R.、C.F.M.、可視化、S.G.S.、監修、A.R.、C.F.M.、プロジェクト管理、C.F.M、資金獲得、C.F.M.
利害関係者の宣言
著者らは、競合する利害関係を宣言しない。
インクルージョンと多様性
本論文の著者のうち1名以上は、研究分野あるいは地理的に代表されない少数民族であることを自認している。我々は、包括的で多様な、そして公平な研究の実施を支持する。
補足情報
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資料S1 図S1〜S3
参考文献
ローワン・ナッシュ A.D.
コリー B.J.
ミロナキスE.
ベレンキーP.
マイクロバイオームにおけるクロスドメインとウイルスの相互作用。
Microbiol. Mol. Biol. Rev. 2019; 83: e00044-18
https://doi.org/10.1128/MMBR.00044-18
記事で見る
スコープス (46)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ミルザイ M.K.
モーリスC.F.
ヒト腸管におけるメナージュ・ア・トロワ：宿主、細菌、ファージ間の相互作用。
Nat. Rev. Microbiol. 2017; 15: 397-408
https://doi.org/10.1038/nrmicro.2017.30
記事で見る
スコープス (180)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ゴマア E.Z.
健康と疾患におけるヒト腸内細菌叢/マイクロバイオーム：総説。
Antonie Leeuwenhoek. 2020; 113: 2019-2040
https://doi.org/10.1007/s10482-020-01474-7
記事で見る
スコープス (155)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ロズポーンC.A.
ストンボーJ.I.
ゴードン J.I.氏
ヤンソンJ.K.
ナイトR.
ヒト腸内細菌叢の多様性、安定性と弾力性。
ネイチャー。2012; 489: 220-230
https://doi.org/10.1038/nature11550
記事で見る
スコープス (3053)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
シュコポロフ A.N.
クルーニーA.G.
サットン T.D.S.
ライアン F.J.
デイリー K.M.
ノーランJ.A.
マクドネルS.A.
ホクロバ E.V.
ドレイパーL.A.
フォルドA．
他
ヒトの腸内ビロームは、多様性に富み、安定で、個人特異的である。
セルホストマイクロビー. 2019; 26: 527-541.e5
https://doi.org/10.1016/j.chom.2019.09.009
記事で見る
スコープス(243)
PubMed
アブストラクト
全文
全文PDF
Google Scholar
モレノ-ガジェゴ J.L.
チョウ S.P.
ディ・リエンジS.C.
グッドリッチJ.K.
スペクター T.D.
ベル J.T.
ヤングブラットN.D.
ヒューソン I.
レイズ A．
Ley R.E.
成人一卵性双生児におけるウイルスの多様性と腸内細菌の多様性の相関。
セルホストマイクロビー。2019; 25: 261-272.e5
https://doi.org/10.1016/j.chom.2019.01.019
記事で見る
スコープス (98)
PubMed
アブストラクト
全文
全文PDF
Google Scholar
アベドン S.T.
バクテリオファージ・エコロジー。バクテリオファージの生態：バクテリアウイルスの集団成長、進化、および影響.
ケンブリッジ大学出版局、2008年
https://doi.org/10.1017/CBO9780511541483
記事で見る
クロスリファレンス
Google Scholar
マーンティネン S.
ラントE.
オクサネンH.M.
ポラネンM.M.
ディアス＝ムニョス S.L.
ファージと細菌の相互作用のブラックボックス：代替的なファージ感染戦略を探る。
オープンバイオ2021; 11210188
https://doi.org/10.1098/rsob.210188
記事で見る
スコープス (11)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ブライトバート M.
ヒューソンI.
フェルトB.
マハフィJ.M.
ナルトンJ.
サラモン P．
Rohwer F.
ヒト糞便中の未培養ウイルス群集のメタゲノム解析。
J. Bacteriol. 2003; 185: 6220-6223
https://doi.org/10.1128/JB.185.20.6220-6223.2003
記事で見る
スコープス (569)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
レイズ A.
ヘインズM.
ハンソンN.
アングリーF.E.
ヒース A.C.
ローワーF．
ゴードン J.I.
一卵性双生児とその母親の糞便微生物叢に含まれるウイルス。
Nature. 2010; 466: 334-338
https://doi.org/10.1038/nature09199
記事で見る
スコープス (806)
パブコメ
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ミノット S.
シンハ R.
チェン J.
Li H.
キールボー S.A.
ウー G.D.
ルイスJ.D.
ブッシュマン F.D.
ヒト腸管ウイルス：個人間変動と食事への動的応答。
ゲノム研究 2011; 21: 1616-1625
https://doi.org/10.1101/gr.122705.111
記事で見る
スコープス (625)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
シュコポーロフ A.N.
ヒルC.
ヒト腸内細菌のバクテリオファージ：マイクロバイオームの「既知の未知」。
セルホストマイクロビー. 2019; 25: 195-209
記事で見る
スコープス (230)
PubMed
アブストラクト
全文
全文PDF
Google Scholar
ブライトバルト M.
ボナーン C.
マルキ K.
サワヤ N.A.
海洋微生物領域のファージ操り人形師。
Nat. Microbiol. 2018; 3: 754-766
https://doi.org/10.1038/s41564-018-0166-y
記事で見る
スコープス(250)
PubMed
クロスレフ
グーグル奨学生
シングスタッド T.F.
水系における溶菌性細菌の存在量、多様性および生物地球化学的役割を制御するメカニズムに関する理論の要素.
Limnol. 2000; 45: 1320-1328
https://doi.org/10.4319/lo.2000.45.6.1320
記事で見る
スコープス (551)
クロスリファレンス
Google Scholar
ウィンター C.
ブーヴィエ・T.
ヴァインバウアーM.G.
シングスタッド T.F.
単細胞浮遊生物における競争と防御の専門家のトレードオフ：「勝者を殺す」仮説の再検討。
Microbiol. Mol. Biol. Rev. 2010; 74: 42-57
https://doi.org/10.1128/mmbr.00034-09
記事で見る
スクープ (0)
パブコメ
クロスリファレンス
グーグル奨学生
シルベイラC.B.
ルケA.
ローワー F．
微生物群集の密度、多様性およびエネルギー論にまたがるリソジェニーの景観。
Environ. Microbiol. 2021; 23: 4098-4111
https://doi.org/10.1111/1462-2920.15640
記事で見る
スクープ (12)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
シルベイラC.B.
ローワーF.L.
宿主関連微生物群集における「ピギーバック・ザ・ウィナー」。
NPJ Biofilms Microbiomes. 2016; 2: 16010
https://doi.org/10.1038/npjbiofilms.2016.10
記事で見る
スコープス (110)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
シャマシュ M．
モーリスC.F.
乳児腸管内のファージ：生後間もない頃のビロームの発達のフレームワーク。
ISME J. 2022; 16: 323-330
https://doi.org/10.1038/s41396-021-01090-x
記事で見る
Scopus (9)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ヴァインバウアー M.G.
原核生物ウイルスの生態。
FEMS Microbiol. Rev. 2004; 28: 127-181
https://doi.org/10.1016/j.femsre.2003.08.001
記事で見る
スコープス (1196)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ボベイ L.M.
タッチョンM.
ロシャ E.P.C.
バクテリアによる欠陥プロファージの広範な家畜化。
Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2014; 111: 12127-12132
https://doi.org/10.1073/pnas.1405336111
記事で見る
スコープス (169)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ナンダ A.M.
トールマンK.
Frunzke J.
自然発生的なプロファージ誘導が細菌集団および宿主-微生物相互作用の適性に与える影響。
J. Bacteriol. 2015; 197: 410-419
https://doi.org/10.1128/JB.02230-14
記事で見る
スコープス (154)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
キム・エス
Bae J.-W.
リゾジェニーはマウス腸内細菌叢に広く存在し、広く分布している。
ISME J. 2018; 12: 1127-1141
https://doi.org/10.1038/s41396-018-0061-9
記事で見る
スコープス (79)
PubMed
クロスレフ
グーグル奨学生
サトクリフ S.G.
シャマシュM.
ハインズA.P.
モーリス・C.F.
一般的な内服薬は、ヒト腸内細菌分離においてプロファージ誘導を引き起こす。
Viruses. 2021; 13: 455
https://doi.org/10.3390/v13030455
記事で見る
スコープス (19)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
クルーニーA.G.
サットンT.D.S.
シュコポロフA.N.
ホロハンR.K.
デーリー K.M.
オレーガン O．
ライアン F.J.
ドレイパーL.A.
プレヴィ S.E.
ロス R.P.
ヒルC.
全ウイルス解析により、炎症性腸疾患におけるウイルスのダークマターに光を当てる。
セルホストマイクロビー。2019; 26: 764-778.e5
https://doi.org/10.1016/j.chom.2019.10.009
記事で見る
スコープス (145)
PubMed
アブストラクト
全文
全文PDF
Google Scholar
ボリング L.
クエバスD.A.
グラシスJ.A.
カン・H.S.
ノールズ B.
レヴィ K．
モーン H.
マクネア K.
ロハス M.I.
サンチェスS.E.
他
食事性プロファージ誘導剤と抗菌剤：ヒト腸内細菌群の景観化に向けて。
Gut Microb. 2020; 11: 721-734
https://doi.org/10.1080/19490976.2019.1701353
記事で見る
スコープス (27)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
オーJ.H.
アレクサンダーL.M.
パン M.
シュエラー K.L.
ケラー・M.P.
アティ A.D.
ウォルターJ．
van Pijkeren J.P.
腸内共生細菌Lactobacillus reuteriにおいて、食事性果糖と微生物叢由来の短鎖脂肪酸がバクテリオファージ産生を促進する。
セルホストマイクロビー. 2019; 25: 273-284.e6
https://doi.org/10.1016/j.chom.2018.11.016
記事で見る
スコープス (80)
PubMed
アブストラクト
全文
全文PDF
Google Scholar
ルウォフ A.
リソジェニー。
Bacteriol. Rev. 1953; 17: 269-337
記事で見る
PubMed
クロスリファレンス
Google Scholar
Czyz A.
ロスM.
Wrobel B.
Wegrzyn G.
大腸菌培養におけるラムドイドプロファージの自然誘導の阻害：バイオテクノロジーへの応用が期待できる簡単な方法。
BMC Biotechnol. 2001; 1: 1-5
https://doi.org/10.1186/1472-6750-1-1
記事で見る
スコープス (30)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
レイズ A.
ウー・エム
マクナルティN.P.
ローワー F.L.
ゴードン・J.I.
ヒト腸管におけるファージ-細菌宿主動態のグノトビオティック・マウス・モデル。
Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2013; 110: 20236-20241
https://doi.org/10.1073/pnas.1319470110
記事で見る
スコープス (212)
パブコメ
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ボッシ・L.
フエンテスJ.A.
モラG.
フィゲロア-ボッシN.
プロファージの細菌集団動態への寄与。
J. Bacteriol. 2003; 185: 6467-6471
https://doi.org/10.1128/JB.185.21.6467-6471.2003
記事で見る
スコープス (117)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ミノット S.
ブライソンA.
チェフードC.
ウーG.D.
ルイスJ.D.
ブッシュマンF.D.
ヒト腸内細菌群の急速な進化。
Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2013; 110: 12450-12455
https://doi.org/10.1073/pnas.1300833110
記事で見る
スコープス (374)
パブコメ
クロスリファレンス
グーグル奨学生
アレンH.K.
ロフトT.
ベイルズD.O.
ハンフリー S.
レバイン U.Y.
アルト D．
スタントン T.B.
飼料中の抗生物質が豚の糞便微生物群にプロファージを誘導する。
mBio. 2011; 2: e00260-11
https://doi.org/10.1128/mBio.00260-11
記事で見る
スコープス (154)
パブコメ
クロスリファレンス
グーグル奨学生
キフト K.
アナンタラマン K.
メタゲノムから活性プロファージを読み解く。
mSystems. 2022; 7: e00084222
https://doi.org/10.1128/msystems.00084-22
記事で見る
スクープ (6)
クロスリファレンス
Google Scholar
ホッケンベリー A.J.
ウィルケ C.O.
BACPHLIP：保存されたタンパク質ドメインからバクテリオファージのライフスタイルを予測する。
PeerJ. 2021; 9e11396
https://doi.org/10.7717/peerj.11396
記事で見る
スコープス(28)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ネイファック S.
カマルゴA.P.
シュルツF.
エロー・ファドロッシュ E．
ルー S.
Kyrpides N.C.
メタゲノムで構築されたウイルスゲノムの品質と完全性を評価するCheckV。
Nat. Biotechnol. 2021; 39: 578-585
https://doi.org/10.1038/s41587-020-00774-7
記事で見る
スコープス (166)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
コリンズ S.L.
ミケリF.
ハートL.
生態学的コミュニティにおける変動率と変動パターンを決定する方法。
Oikos. 2000; 91: 285-293
https://doi.org/10.1034/j.1600-0706.2000.910209.x
記事で見る
スコープス (154)
クロスリファレンス
Google Scholar
ネイファック S.
ルーS.
セシャドリR.
ウドワリD.
ヴァルゲーゼ N.
シュルツ F．
ウー D．
パエス・エスピノ D.
チェン I.M.
Huntemann M．
他
地球上の微生物群のゲノムカタログ。
Nat. Biotechnol. 2021; 39: 499-509
https://doi.org/10.1038/s41587-020-0718-6
記事で見る
スコープス (174)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ルー・S.
エメルソン J.B.
エローファドロッシュE.A.
サリバン M.B.
ウイルス解析のベンチマーク：メタゲノム解析によるウイルス群集の構成と多様性の推定をin silicoで評価。
PeerJ. 2017; 5e3817
https://doi.org/10.7717/peerj.3817
記事で見る
スコープス(122)
クロスリファレンス
グーグル・スカラー
ビン・ジャン H.
ボルデュックB.
ザブロッキ O.
クーンJ.H.
ルー S.
アドリアセンセ E.M.
ブリスターJ.R.
クロピンスキーA.M.
クルポヴィッチ M．
ラヴィーニュR．
他
原核生物の未培養ウイルスゲノムの分類学的割り当てが遺伝子共有ネットワークによって可能になった。
Nat. Biotechnol. 2019; 37: 632-639
https://doi.org/10.1038/s41587-019-0100-8
記事で見る
スコープス(239)
パブコメ
クロスレフ
グーグル奨学生
Zuo T.
孫毅
Wan Y.
Yeoh Y.K.
Zhang F.
Cheung C.P.
チェン N.
Luo J.
Wang W.
Sung J.J.Y.
他。
地理的、民族的、都市化によって異なるヒト腸管 DNA ウィロームのバリエーション。
Cell Host Microbe. 2020; 28: 741-751.e4
https://doi.org/10.1016/j.chom.2020.08.005
記事で見る
スコープス (46)
パブコメ
概要
全文
全文PDF
Google Scholar
ファウスト K.
ラハティ L.
ゴンゼD.
デ・ヴォスW.M.
レーズ J.
メタゲノムと時系列解析の融合：微生物群集ダイナミクスの解明。
Curr. Opin. Microbiol. 2015; 25: 56-66
https://doi.org/10.1016/j.mib.2015.04.004
記事で見る
スコープス (232)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ノールズB.
ベイリーB.
ボリングL.
ブライトバート M.
Cobián-Güemes A.
デルカンポ J.
エドワーズ R.
フェルト B.
グラシス J．
ハース A.F.
他
環境溶原性の誘導に基づく推定における変動性と宿主密度独立性。
Nat. Microbiol. 2017; 2: 17064-17069
https://doi.org/10.1038/nmicrobiol.2017.64
記事で見る
スコープス (37)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ジョンソンT.A.
ロフトT.
セヴリンA.J.
ベイルズD.O.
ナスコD.J.
ウォマック・K.E.
ハウ A．
アレン H.K.
豚腸内細菌群のファージ遺伝子転写を誘発する飼料中抗生物質カルバドックス。
mBio. 2017; 8: e00709-17
https://doi.org/10.1128/mBio.00709-17
記事で見る
スコープス (33)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
タッチョン M.
ベルンハイムA.
ロシャE.P.
細菌におけるプロファージの分布に関連する遺伝的および生命史的特性。
ISME J. 2016; 10: 2744-2754
https://doi.org/10.1038/ismej.2016.47
記事で見る
スコープス(187)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
藤本和彦
木村佳乃
下氷鉋（しもひごし
佐藤琢磨
佐藤聡
トレンメルG.
植松正夫
河口洋子
臼井陽一
中野泰志
他
腸内ファージと細菌の会合に関するメタゲノム情報は、病原体に対するファージ療法の開発に有用である。
Cell Host Microbe. 2020; 28: 380-389.e9
https://doi.org/10.1016/j.chom.2020.06.005
記事で見る
スコープス (30)
PubMed
概要
全文
全文PDF
Google Scholar
ポール J.H.
海洋細菌のプロファージ：危険な分子時限爆弾か、それとも海中での生存の鍵か？
ISME J. 2008; 2: 579-589
https://doi.org/10.1038/ismej.2008.35
記事で見る
Scopus (283)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ガマJ.A.
レイスA.M.
ドミンゲスI.
メンデス-ソアレスH.
マトス A.M.
ディオニシオ F.
細菌戦争における諸刃の剣としての温帯性細菌ウイルス。
PLoSワン。2013; 8e59043
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0059043
記事で見る
スコープス (46)
クロスリファレンス
Google Scholar
セルバ L.
ビアナD.
レジェブ-ヨーチェイG.
Trzcinski K.
コルパ J.M.
ラサ I.
ノービック R.P.
ペナデス J.R.
遠隔操作によるバクテリオファージ誘導でニッチな競争相手を殺す。
Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2009; 106: 1234-1238
https://doi.org/10.1073/pnas.0809600106
記事で見る
スコープス (109)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ルー S.
エノーF.
ハーウィッツ B.L.
サリバン M.B.
VirSorter：微生物ゲノムデータからのウイルスシグナルのマイニング。
PeerJ. 2015; 3: e985
https://doi.org/10.7717/peerj.985
記事で見る
スコープス (539)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
グラツィオーティン A.L.
クーニンE.V.
クリステンセン D.M.
Prokaryotic Virus Orthologous Groups (pVOGs): a resource for comparative genomics and protein family annotation.原核生物ウイルス・オーソログ・グループ（pVOGs）：比較ゲノムとタンパク質ファミリーのアノテーションのためのリソース。
ヌクレイック・アシッズ・レズ. 2017; 45: D491-D498
https://doi.org/10.1093/nar/gkw975
記事で見る
スコープス(178)
PubMed
Crossref
グーグル奨学生
グレゴリーA.C.
ザブロッキO.
ザイードA.A.
ハウエル A．
ボルデューク B．
サリバン M.B.
腸内ビロームのデータベースは、ヒト腸内ビロームの年齢依存的な多様性のパターンを明らかにする。
セルホストマイクロビー。2020; 28: 724-740.e8
https://doi.org/10.1016/j.chom.2020.08.003
記事で見る
Scopus (155)
パブコメ
概要
全文
全文PDF
Google Scholar
ボルガー A.M.
ローゼ M.
ウサデルB.
Trimmomatic: イルミナ配列データのための柔軟なトリマー。
Bioinformatics. 2014; 30: 2114-2120
https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btu170
記事で見る
スコープス (27939)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
プジベルスキーA.
アンティポフD.
メレシュコD.
ラピドスA．
Korobeynikov A.
SPAdes de novoアセンブラを使用。
Curr. Protoc. Bioinformatics. 2020; 70: e102
https://doi.org/10.1002/cpbi.102
記事で見る
Scopus (337)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ヌルク S.
メレシュコD.
Korobeynikov A.
Pevzner P.A.
metaSPAdes: 新しい多用途メタゲノムアセンブラ。
ゲノム・リサーチ(Genome Res.) 2017; 27: 824-834
https://doi.org/10.1101/gr.213959.116
記事で見る
スコープス (1412)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
フー・エル
ニウ B.
Zhu Z.
Wu S.
Li W.
CD-HIT：次世代シーケンサーデータをクラスタリングするために加速された。
Bioinformatics. 2012; 28: 3150-3152
https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bts565
記事で見る
スコープス (4186)
パブコメ
クロスリファレンス
グーグル奨学生
リ・ウー
ゴジーク A.
CD-HIT: タンパク質またはヌクレオチド配列の大規模なセットをクラスタリングおよび比較するための高速プログラム。
バイオインフォマティクス。2006; 22: 1658-1659
https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btl158
記事で見る
Scopus (6223)
パブコメ
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ラングミードB.
サルツバーグ S.L.
Bowtie 2によるギャップリードの高速アライメント。
Nat. Methods. 2012; 9: 357-359
https://doi.org/10.1038/nmeth.1923
記事で見る
スコープス (26112)
パブコメ
クロスリファレンス
グーグル奨学生
李徳
ルオ R.
リューC.M.
レオンC.M.
ティン H.F.
サダカネK.
山下浩之
ラム T.W.
MEGAHIT v1.0：先進的な方法論とコミュニティーの実践による高速でスケーラブルなメタゲノム・アセンブラ。
Methods. 2016; 102: 3-11
https://doi.org/10.1016/j.ymeth.2016.02.020
記事で見る
スコープス (631)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
カンD.D.
フロウラJ.
イーガン R.
Wang Z.
複雑な微生物群集からシングルゲノムを正確に再構成する効率的なツール「MetaBAT」。
PeerJ. 2015; 3: e1165
https://doi.org/10.7717/peerj.1165
記事で見る
スコープス (925)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
アルネベリ J．
ビャルナソンB.S.
デ・ブライインI.
シルマンM.
クイック J.
イジャズ U.Z.
ラハティ L．
ローマン N.J.
アンデルソン A.F.
Quince C.
メタゲノムコンティグを網羅率と組成でビン分けしたもの。
Nat. Methods. 2014; 11: 1144-1146
https://doi.org/10.1038/nmeth.3103
記事で見る
スコープス (877)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ウー・Y.W.
シモンズB.A.
シンガー S.W.
MaxBin 2.0：複数のメタゲノムデータセットからゲノムを復元する自動ビンニングアルゴリズム。
バイオインフォマティクス. 2016; 32: 605-607
https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btv638
記事で見る
スコープス (781)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
シーバー C.M.K.
プロブストA.J.
シャラールA.
トーマス B.C.
ヘス M.
トリンジ S.G.
バンフィールド J.F.
デリプリケーション、アグリゲーション、スコアリング戦略によるメタゲノムからのゲノムの復元
Nat. Microbiol. 2018; 3: 836-843
https://doi.org/10.1038/s41564-018-0171-1
記事で見る
スコープス (409)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
パークスD.H.
イメルフォートM.
スケナートンC.T.
ヒューゲンホルツP.
タイソン G.W.
CheckM: 分離株、単細胞、メタゲノムから回収した微生物ゲノムの品質を評価する。
ゲノム・レス. 2015; 25: 1043-1055
https://doi.org/10.1101/gr.186072.114
記事で見る
スコープス (3985)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ショーメイユ P.A.
ムッシグA.J.
ヒューゲンホルツP.
パークスD.H.
GTDB-Tk: Genome Taxonomy Databaseでゲノムを分類するためのツールキット。
バイオインフォマティクス. 2019; 36: 1925-1927
https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btz848
記事で見る
スコープス (1145)
PubMed
クロスレフ
グーグル奨学生
パークスD.H.
チュボチーナM.
ショーメイユP.A.
リンケ C．
ムッシグ A.J.
ヒューゲンホルツ P.
細菌と古細菌のドメインから種までの完全な分類法。
Nat. Biotechnol. 2020; 38: 1079-1086
https://doi.org/10.1038/s41587-020-0501-8
記事で見る
スコープス (430)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
アーント D.
グラントJ.R.
マルクA.
サジェド T.
ポン A.
リアン Y.
Wishart D.S.
PHASTER: a better, faster version of the PHAST phage search tool.
ヌクレイック・アシッズ・レズ 2016; 44: W16-W21
https://doi.org/10.1093/nar/gkw387
記事で見る
スコープス (1832)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
キフト K.
周 Z.
Anantharaman K.
VIBRANT: ゲノム配列からの微生物ウイルスの自動回収、アノテーション、キュレーション、ウイルス群集の機能評価。
Microbiome. 2020; 8: 90
https://doi.org/10.1186/s40168-020-00867-0
記事で見る
スコープス (157)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
シレンK.
ミラードA.
ピーターセンB.
ギルバート・M.T.P.
クロッキーM.R.
Sicheritz-Pontén T.
生物学的特徴工学と機械学習を用いた新規プロファージの迅速な発見。
NAR Genom Bioinform. 2020; 3: lqaa109
https://doi.org/10.1101/2020.08.09.243022
記事で見る
スコープス (0)
クロスリファレンス
Google Scholar
ツェント M.
ルシェウィーH.J.
フィールドC.M.
マイヤー N.
クエンカ M.
ホセス D．
ハードスW.D.
砂川悟
ハイスループットなシーケンシングにより、腸内細菌株における誘導性プロファージの正確なゲノム位置とファージ対宿主の正確な比率が明らかになった。
Microbiome. 2021; 9: 77
https://doi.org/10.1186/s40168-021-01033-w
記事で見る
Scopus (7)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ラブ・M.I.
フーバーW.
アンダース S.
DESeq2によるRNA-seqデータのfold changeとdispersionのモデレート推定。
ゲノムバイオロジー 2014; 15: 550
https://doi.org/10.1186/s13059-014-0550-8
記事で見る
スコープス (32370)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ゲラン E.
シュコポロフA.
ストックデール S.R.
クルーニーA.G.
ライアン F.J.
サットン T.D.S.
ドレイパーL.A.
ゴンザレス-トルトゥエロE.
ロス R.P.
ヒル C.
ヒト腸管に最も多く存在するウイルス、crAss様バクテリオファージの生物学と分類学。
Cell Host Microbe. 2018; 24: 653-664.e6
https://doi.org/10.1016/j.chom.2018.10.002
記事で見る
スコープス(121)
PubMed
アブストラクト
全文
全文PDF
Google Scholar
チームR.C.
R: A Language and Environment for Statistical Computing.
統計的コンピューティングのためのR財団，2022
記事で見る
Google Scholar
オクサネン J.
ブランシェ F.G.
キントR.
レジェンドレP.
ミンチンP.
オハラ・R.
シンプソンG.
ソリモスP.
スティーブンスM.H.H.
ワグナー H.
群集生態学パッケージ。
Rパッケージ版。2013; 2: 321-326
記事で見る
Google Scholar
パラディ E.
シュリープ K.
Ape 5.0: Rによる最新の系統学と進化解析のための環境.
バイオインフォマティクス. 2019; 35: 526-528
https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty633
記事で見る
スコープス (2737)
PubMed
クロスレフ
グーグル奨学生
ウィッカム H.
チャンW.
ウィッカムM.H.
ggplot2」パッケージ。グラフィックの文法を使って、エレガントなデータビジュアライゼーションを作成します。
Version. 2016; 2: 1-189
記事で見る
グーグルスカラー
コンウェイ J.R.
レックス A.
ゲーレンボーグN.
UpSetR: 交差する集合とその特性を可視化するためのRパッケージ。
バイオインフォマティクス. 2017; 33: 2938-2940
記事で見る
スコープス (1060)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル・スカラー
記事情報
出版履歴
掲載されました。2023年1月18日
受理されました。2023年1月13日
改訂版受理 2022年10月28日
受理：2022年10月28日 2022年4月8日
身分証明書
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