DOI: https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.07.039
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39214080
تاريخ النشر: 2024-08-29
المؤلف: Niccolò Carlino وآخرون
الموضوع الرئيسي: الميكروبيوم المعوي والصحة
نظرة عامة
تقدم الدراسة مورد بيانات الميتاجينوم الغذائي المنسق (cFMD)، الذي يدمج 1,950 ميتاجينوم غذائي تم تسلسله حديثًا و583 ميتاجينوم غذائي متاح للجمهور، مما يؤدي إلى مجموعة بيانات شاملة تضم 10,899 جينوم تم تجميعه من الميتاجينوم. تشمل هذه المجموعة 1,036 نوعًا من الجينومات بدائية النواة و108 نوعًا من الجينومات حقيقية النواة، بما في ذلك 320 نوعًا لم يتم تصنيفها سابقًا. تكشف النتائج عن تنوع ميكروبي كبير داخل وبين فئات الطعام المختلفة، مما يبرز الطبيعة المعقدة للميكروبيومات الغذائية.
تشير التحليلات الإضافية، التي تمتد إلى أكثر من 20,000 ميتاجينوم بشري، إلى أن جينومات SGB الغذائية تساهم، في المتوسط، بنسبة 3% في ميكروبيوم الأمعاء البالغ. ومن الجدير بالذكر أن التحقيقات على مستوى السلالات تشير إلى حالات من انتقال الطعام إلى الأمعاء واحتمالية الاستعمار المعوي بواسطة أنواع معينة، مثل *Lacticaseibacillus paracasei*. بالإضافة إلى ذلك، تحدد الدراسة جينومات SGB ذات هياكل جينومية متباينة في الطعام مقارنة بالميكروبيومات البشرية، كما يتضح من *Streptococcus gallolyticus* و*Limosilactobacillus mucosae*. يعزز مورد cFMD فهمنا للميكروبيومات الغذائية وآثارها على صحة الإنسان، بينما يوفر أيضًا أساسًا لتطبيقات ميتاجينومية مستقبلية في جودة الطعام وسلامته والتحقق من صحته.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على الدور الحاسم للميكروبات في علم الغذاء، مع التأكيد على تأثيرها المزدوج على سلامة وجودة الطعام من خلال عمليات مثل التخمير. تطورت طرق الحفظ التقليدية، ومع ذلك لا يزال التنوع الميكروبي في الطعام غير مستكشف إلى حد كبير، بدءًا من الثقافات البادئة البسيطة إلى الميكروبيومات المعقدة. لقد عززت التقدمات الأخيرة في التقنيات الجزيئية، وخاصة الميتاجينوميات بالأسلوب العشوائي، القدرة على وصف هذه المجتمعات الميكروبية بشكل شامل، على الرغم من أن معظم الدراسات قد ركزت على أنواع الطعام الفردية وأحجام العينات المحدودة، مما يقيّد التحليلات التكاملية الأوسع.
تؤكد الورقة على أهمية فهم المحتوى الميكروبي للطعام بسبب آثاره على صحة الإنسان، خاصة في ضوء الأدلة الناشئة التي تربط الميكروبات الغذائية بالميكروبيومات البشرية. لمعالجة هذه الفجوة، يقدم المؤلفون بيانات الميتاجينوم الغذائي المنسق (cFMD)، وهو مورد مفتوح الوصول يجمع بيانات ميكروبية مرتبطة بالطعام. تتضمن مجموعة البيانات الحالية 2,533 ميتاجينوم غذائي، مع 1,950 تم تسلسله حديثًا، وتتميز بـ 10,112 جينوم تم تجميعه من الميتاجينوم (MAGs) بدائية النواة و787 جينوم حقيقي النواة. ومن الجدير بالذكر أن 320 من هذه MAGs لم يتم تصنيفها مقارنة بقواعد البيانات الجينومية الموجودة. يسهل المورد تعريفًا ضريبيًا حساسًا ويكشف عن تداخلات كبيرة بين الميكروبيومات الغذائية والبشرية، مما يدعو إلى تحقيقات شاملة على مستوى السكان والسلالات.
طرق
توضح قسم الطرق الموارد والمنهجيات المستخدمة في الدراسة، مع التأكيد على توفر المواد والبيانات. جميع المواد المستخدمة متاحة تجاريًا، كما هو موضح في جدول الموارد الرئيسية. يُعتبر cFMD (قاعدة بيانات الميتاجينوم الغذائي المنسق) مكونًا مهمًا، متاحًا على GitHub، والذي يتضمن ملفات تعريف ضريبية ووظيفية لـ 2,533 ميتاجينوم غذائي مستمد من 59 مجموعة بيانات. من بين هذه، تشمل 45 مجموعة بيانات 583 عينة من دراسات متاحة للجمهور، بينما تتكون 14 مجموعة بيانات من 1,950 عينة تم إنشاؤها بواسطة اتحاد MASTER EU.
بالإضافة إلى ذلك، يبرز القسم إمكانية الوصول إلى بيانات التسلسل الخام وتجميعات الميتاجينوم الغذائي، والتي يمكن استرجاعها باستخدام أرقام الوصول المحددة المقدمة في الجدول S1. تم تصميم قاعدة بيانات cFMD والبيانات الوصفية المرتبطة بها لتسهيل المزيد من الأبحاث والتحليلات، مع توفر معلومات إضافية عند الطلب من جهة الاتصال الرئيسية. يهدف هذا المورد الشامل إلى تعزيز فهم الميتاجينومات الغذائية وآثارها في سياقات علمية متنوعة.
نتائج
في هذه الدراسة، تم إجراء تحليل شامل للميتابينوم الغذائي المرتبط بالطعام، مما أسفر عن مجموعة بيانات تتكون من 2,533 ميتاجينوم مستمد من 1,950 ميكروبيوم غذائي تم تسلسله بواسطة اتحاد MASTER EU و583 عينة متاحة للجمهور. تمثل هذه المجموعة، التي تمتد عبر 59 مجموعة بيانات من 50 دولة، زيادة بنسبة 334% في الميتاجينومات الغذائية وتعزيزًا كبيرًا في عمق التسلسل (المتوسط ± الانحراف المعياري: 6.7 Gb ± 6.3 Gb/عينة لـ MASTER مقابل 3.0 Gb ± 5.8 Gb/عينة لعينات غير MASTER؛ اختبار مجموع الرتبة ويلكوكسون $p < 0.001$). تم تصنيف العينات بشكل هرمي بناءً على نوع الطعام، وطريقة الإنتاج، وخصائص أخرى، مما أسفر عن 15 فئة رئيسية، و107 نوع، و358 نوع فرعي، مع تركيز أساسي على الألبان، والمشروبات المخمرة، واللحوم المخمرة. استخدم التحليل منهجيات موحدة لمعالجة العينات مسبقًا، وتوصيف المجتمع الضريبي والوظيفي، وإعادة بناء الجينوم، مما أسفر عن 27,123 جينوم تم تجميعه من الميتاجينوم (MAGs). بعد تصفية الجودة، تم تحديد 4,976 MAGs بدائية النواة عالية الجودة (HQ) و5,136 MAGs متوسطة الجودة (MQ)، والتي تم تجميعها في 1,036 حاوية جينوم على مستوى الأنواع (SGBs) بناءً على هوية النوكليوتيدات المتوسطة الكاملة (ANI) بنسبة 95%. بالإضافة إلى ذلك، تم إعادة بناء 392 MAGs عالية الجودة و395 MAGs متوسطة الجودة حقيقية النواة، مما أدى إلى تحديد 108 SGBs غذائية حقيقية النواة. تعتبر مجموعة البيانات الواسعة هذه أساسًا لمزيد من التحليلات التي تربط بين الميكروبيومات الغذائية والبشرية، مع تضمين 19,833 ميتاجينوم بشري من بيانات الميتاجينوم المنسقة (cMD).
مناقشة
تسلط قسم المناقشة في ورقة البحث الضوء على التنوع الفيلوجيني الواسع للأنواع البكتيرية المرتبطة بالطعام، المستمدة من تحليل 10,112 جينوم تم تجميعه من الميتاجينوم (MAGs) المجمعة في 1,036 مجموعة على مستوى الأنواع (SGBs) عبر 13 شعبة. ومن الجدير بالذكر أن ستة فئات من أربع شعب تمثل 92% من MAGs، حيث ينتمي معظمها إلى Actinomycetia وProteobacteria المختلفة، وخاصة ضمن شعبة Bacillota، التي تضمنت بكتيريا حمض اللاكتيك (LAB) المهمة مثل Lactobacillaceae وStreptococcaceae. تؤكد الدراسة على هيمنة MAGs المستمدة من الألبان، مما يعكس التمثيل العالي لعينات الألبان في مجموعة البيانات، بينما تكشف أيضًا عن عدد كبير من الأنواع غير المزروعة وغير المستكشفة، خاصة ضمن شعب Actinomycetota وBacillota.
علاوة على ذلك، تحدد الدراسة جزءًا كبيرًا من SGBs غير المعروفة (uSGBs) التي تفتقر إلى جينومات مرجعية، حيث تم تصنيف 58% من هذه على أنها SGBs خاصة بالطعام (ufSGBs) فريدة من نوعها لمصادر الطعام. تؤكد هذه النتائج على الإمكانية لإجراء تحقيقات مستقبلية في هذه الأنواع غير المصنفة، التي تتواجد بشكل شائع عبر فئات الطعام المختلفة، بما في ذلك المنتجات المخمرة وغير المخمرة. كما تشير الدراسة إلى أن الميكروبيومات الغذائية تظهر توقيعات ميكروبية مميزة، حيث تعمل SGBs معينة كعلامات لفئات الطعام، مما يقترح تطبيقات في تتبع الطعام ومراقبة الجودة. بشكل عام، تسلط الدراسة الضوء على تعقيد وغنى المجتمعات الميكروبية المرتبطة بالطعام، مما يبرز الحاجة إلى زراعة مستهدفة وتصنيف لهذه الأنواع للاستفادة من إمكاناتها في إنتاج الطعام وسلامته.
القيود
تعترف الدراسة بعدة قيود في الكشف عن انتقال الميكروبات من الطعام إلى الإنسان بشكل مباشر. أحد التحديات الرئيسية هو عدم القدرة على تقدير توقيت أحداث الانتقال بدقة بسبب عامل الارتباك المتمثل في انتقال الأشخاص من شخص لآخر في الوقت نفسه. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استنتاج اتجاه الانتقال فقط بشكل سياقي، ولا يزال احتمال وجود تأثير يعتمد على الجرعة غير مؤكد. لا يزال التمييز بين الميكروبات الغذائية التي تستعمر الأمعاء البشرية وتلك التي هي مجرد عابرة غير محسوم، مما يتطلب مزيدًا من البحث.
لمعالجة هذه القيود، يقترح المؤلفون تصميم تجارب تدخل تتضمن إعطاء أطعمة مخمرة محددة للمتطوعين، جنبًا إلى جنب مع تحليلات على مستوى السلالات لكل من عينات الطعام والبراز في مراحل مختلفة من الدراسة. كما يبرزون الحاجة إلى تحسين تصنيف الجينوم الحقيقي النواة من الميتاجينومات، والذي يعيقه حاليًا التحيزات في استخراج الحمض النووي والتحديات في إعادة بناء الجينوم المجمّع من الميتاجينوم (MAG). علاوة على ذلك، فإن قاعدة البيانات الحالية للميكروبيومات الغذائية متحيزة نحو أنواع معينة من الطعام والمناطق الجغرافية، مما يحد من تحديد العلامات الميكروبية الفريدة. يمكن أن يؤدي توسيع تنوع عينات الطعام وتعزيز جمع البيانات الوصفية – مثل التمييز بين الأطعمة المعالجة وغير المعالجة – إلى تعزيز كبير في قابلية تطبيق النتائج وقيمتها. إن إنشاء أنطولوجيات غذائية أكثر شمولاً لدراسات الميكروبيوم هو جهد مستمر يتطلب مزيدًا من التطوير.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.07.039
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39214080
Publication Date: 2024-08-29
Author(s): Niccolò Carlino et al.
Primary Topic: Gut microbiota and health
Overview
The research presents the curated Food Metagenomic Data (cFMD) resource, which integrates 1,950 newly sequenced and 583 publicly available food metagenomes, resulting in a comprehensive dataset of 10,899 metagenome-assembled genomes. This dataset encompasses 1,036 prokaryotic and 108 eukaryotic species-level genome bins (SGBs), including 320 previously uncharacterized taxa. The findings reveal significant microbial diversity within and across various food categories, highlighting the complex nature of food microbiomes.
Further analysis, extending to over 20,000 human metagenomes, indicates that food SGBs contribute, on average, 3% to the adult gut microbiome. Notably, strain-level investigations suggest instances of food-to-gut transmission and potential intestinal colonization by specific taxa, such as *Lacticaseibacillus paracasei*. Additionally, the study identifies SGBs with divergent genomic structures in food compared to human microbiomes, exemplified by *Streptococcus gallolyticus* and *Limosilactobacillus mucosae*. The cFMD resource enhances our understanding of food microbiomes and their implications for human health, while also providing a foundation for future metagenomic applications in food quality, safety, and authentication.
Introduction
The introduction highlights the critical role of microorganisms in food science, emphasizing their dual impact on food safety and quality through processes such as fermentation. Traditional preservation methods have evolved, yet the microbial diversity in food remains largely unexplored, ranging from simple starter cultures to complex microbiomes. Recent advancements in molecular techniques, particularly shotgun metagenomics, have enhanced the ability to characterize these microbial communities comprehensively, although most studies have focused on individual food types and limited sample sizes, restricting broader integrative analyses.
The paper underscores the importance of understanding the microbial content of food due to its implications for human health, particularly in light of emerging evidence linking dietary microbes to human microbiomes. To address this gap, the authors introduce curatedFoodMetagenomicData (cFMD), an open-access resource that compiles food-associated microbial data. The current dataset includes 2,533 food metagenomes, with 1,950 newly sequenced, and features 10,112 prokaryotic and 787 eukaryotic metagenome-assembled genomes (MAGs). Notably, 320 of these MAGs were uncharacterized compared to existing genomic databases. The resource facilitates sensitive taxonomic profiling and reveals significant overlaps between food and human microbiomes, advocating for comprehensive investigations at both population and strain levels.
Methods
The methods section outlines the resources and methodologies utilized in the study, emphasizing the availability of materials and data. All materials employed are commercially accessible, as detailed in the key resources table. The cFMD (curated Food Metagenome Database) is a significant component, available on GitHub, which includes taxonomic and functional profiles for 2,533 food metagenomes derived from 59 datasets. Of these, 45 datasets encompass 583 samples from publicly available studies, while 14 datasets consist of 1,950 samples generated by the MASTER EU Consortium.
Additionally, the section highlights the accessibility of raw sequencing data and food metagenome assemblies, which can be retrieved using specific accession numbers provided in Table S1. The cFMD database and associated metadata are designed to facilitate further research and analysis, with additional information available upon request from the lead contact. This comprehensive resource aims to enhance the understanding of food metagenomes and their implications in various scientific contexts.
Results
In this study, a comprehensive analysis of food-associated metagenomes was conducted, resulting in a dataset comprising 2,533 metagenomes derived from 1,950 food microbiomes sequenced by the MASTER EU Consortium and 583 publicly available samples. This collection, which spans 59 datasets from 50 countries, represents a 334% increase in food metagenomes and a significant enhancement in sequencing depth (mean ± SD: 6.7 Gb ± 6.3 Gb/sample for MASTER vs. 3.0 Gb ± 5.8 Gb/sample for non-MASTER samples; Wilcoxon rank sum test $p < 0.001$). The samples were categorized hierarchically based on food type, production method, and other characteristics, resulting in 15 top-level categories, 107 types, and 358 subtypes, with a predominant focus on dairy, fermented beverages, and fermented meat. The analysis employed standardized methodologies for sample pre-processing, taxonomic and functional community profiling, and genomic reconstruction, yielding 27,123 metagenome-assembled genomes (MAGs). After quality filtering, 4,976 high-quality (HQ) and 5,136 medium-quality (MQ) prokaryotic MAGs were identified, which were clustered into 1,036 species-level genome bins (SGBs) based on 95% whole-genome average nucleotide identity (ANI). Additionally, 392 HQ and 395 MQ eukaryotic MAGs were reconstructed, leading to the identification of 108 eukaryotic food SGBs. This extensive dataset serves as a foundation for further analyses linking food and human microbiomes, incorporating 19,833 human metagenomes from curatedMetagenomicData (cMD).
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the extensive phylogenetic diversity of food-associated bacterial species, derived from the analysis of 10,112 prokaryotic metagenome-assembled genomes (MAGs) clustered into 1,036 species-level groups (SGBs) across 13 phyla. Notably, six classes from four phyla accounted for 92% of the MAGs, with the majority belonging to Actinomycetia and various Proteobacteria, particularly within the phylum Bacillota, which included significant lactic acid bacteria (LAB) such as Lactobacillaceae and Streptococcaceae. The study emphasizes the predominance of dairy-derived MAGs, reflecting the high representation of dairy samples in the dataset, while also revealing a substantial number of uncultured and unexplored species, particularly within the Actinomycetota and Bacillota phyla.
Furthermore, the research identifies a significant portion of unknown SGBs (uSGBs) that lack reference genomes, with 58% of these being classified as food-specific SGBs (ufSGBs) unique to food sources. These findings underscore the potential for future investigations into these uncharacterized species, which are prevalent across various food categories, including fermented and non-fermented products. The study also notes that food microbiomes exhibit distinctive microbial signatures, with specific SGBs serving as markers for food categories, thereby suggesting applications in food traceability and quality control. Overall, the research highlights the complexity and richness of food-associated microbial communities, emphasizing the need for targeted cultivation and characterization of these species to harness their potential in food production and safety.
Limitations
The study acknowledges several limitations in detecting direct food-to-human microbial transmission. One major challenge is the inability to precisely estimate the timing of transmission events due to the confounding factor of concurrent person-to-person transmission. Additionally, the directionality of transmission can only be inferred contextually, and the potential for a dose-dependent effect remains uncertain. The distinction between food microbes that colonize the human gut and those that are merely transient is still unresolved, necessitating further research.
To address these limitations, the authors suggest designing intervention trials that involve administering specific fermented foods to volunteers, coupled with strain-level analyses of both food and fecal samples at various stages of the study. They also highlight the need for improved eukaryotic genome characterization from metagenomes, which is currently hindered by biases in DNA extraction and challenges in metagenome-assembled genome (MAG) reconstructions. Furthermore, the existing database of food microbiomes is biased towards certain food types and geographic regions, limiting the identification of unique microbial markers. Expanding the diversity of food samples and enhancing metadata collection—such as distinctions between processed and raw foods—could significantly enhance the applicability and value of the findings. The establishment of more comprehensive food ontologies for microbiome studies is an ongoing endeavor that requires further development.