バッグ・オブ・ゲノムからバッグ・オブ・ゲノムへ：メタゲノムアセンブルゲノム時代の微生物群集の代謝モデル化

From bag-of-genes to bag-of-genomes: metabolic modelling of communities in the era of metagenome-assembled genomes.

• Clémence Frioux
• Dipali Singh
• Tamas Korcsmaros
• Falk Hildebrand

抄録

完全な微生物群集のメタゲノム配列決定は、微生物の分類学的構成の理解を飛躍的に向上させました。このことは、アセンブル、遺伝子クラスタリング、種ゲノムのメタゲノム結合などのバイオインフォマティクス分野における画期的な発展をもたらし、これまで発見されていなかった驚異的な分類学的多様性の発見につながっている。しかし、機能的なアノテーションを行い、単一の種（または群集）から代謝プロセスを推定することは、いまだに困難である。これまでのアプローチでは、代謝経路に重要な酵素がメタゲノム全体に存在することを推測することがほとんどであり、そのような酵素のゲノム情報を無視していたため、微生物の機能的能力を推定するための「遺伝子の袋」アプローチになってしまっていた。ここでは、メタゲノムバイオインフォマティクスにおける最近の動向をレビューし、特に、メタゲノムから得られる代謝情報をシミュレートして推定する新技術に焦点を当てている。ゲノムスケールの代謝モデルは、微生物群集やコミュニティ全体の出現特性をモデル化するために使用することができ、この分野での進展をレビューする。メタゲノミクスのこの分野はまだ黎明期にあるが、大規模な群集の代謝を「ゲノムの袋」としてモデル化する際の複雑な組み合わせの問題に対処するために、さらなるバイオインフォマティクスツールが必要であることが明らかになりつつある。

Metagenomic sequencing of complete microbial communities has greatly enhanced our understanding of the taxonomic composition of microbiotas. This has led to breakthrough developments in bioinformatic disciplines such as assembly, gene clustering, metagenomic binning of species genomes and the discovery of an incredible, so far undiscovered, taxonomic diversity. However, functional annotations and estimating metabolic processes from single species - or communities - is still challenging. Earlier approaches relied mostly on inferring the presence of key enzymes for metabolic pathways in the whole metagenome, ignoring the genomic context of such enzymes, resulting in the 'bag-of-genes' approach to estimate functional capacities of microbiotas. Here, we review recent developments in metagenomic bioinformatics, with a special focus on emerging technologies to simulate and estimate metabolic information, that can be derived from metagenomic assembled genomes. Genome-scale metabolic models can be used to model the emergent properties of microbial consortia and whole communities, and the progress in this area is reviewed. While this subfield of metagenomics is still in its infancy, it is becoming evident that there is a dire need for further bioinformatic tools to address the complex combinatorial problems in modelling the metabolism of large communities as a 'bag-of-genomes'.

© 2020 The Author(s).