PNAS：新型DNA分析策略助力土壤宏基因組研究

　　對于土壤微生物來說，這是最好的時代。雖然沒有人進行過準確的調查，但一勺土壤中就容納了數千億個微生物細胞，包含成千上萬的物種。密歇根州立大學(MSU)微生物生態學中心的特聘教授Jim Tiedje指出：“土壤是地球上最多樣的微生物棲息地，但我們很少了解土壤微生物的身份和功能。”Tiedje和MSU同事，連同美國能源部聯合基因研究所(DOE JGI)和伯克利國家實驗室(Berkeley Lab)的合作者一起，在2014年3月10日的《PNAS》發表了迄今最大的土壤DNA測序工作。

　　Tiedje指出：“大草原代表著全世界面積最大、最肥沃的土壤，因此，對于理解其微生物群落的生物學基礎和生態系統服務來說，它是一個重要的參考地點。在美國，它吸收任何土壤系統中最多的碳，每年產生大量的生物量，這是生物燃料、食品安全和碳固定的關鍵。這個生態系統在世界初級生產力和生物地化循環中的重要性，堪與大型海洋環流相比。”

　　自從十多年前人類第一個基因組公布以來，DNA測序已經擴展為一種強大的診斷技術，用于測量地球不同生態位的健康，以及它們對變化的響應能力。在 DOE JGI啟動的這項初步研究中，MSU研究人員力圖將美國中西部玉米田(已經持續栽培了100年)采集的不同土壤樣本的微生物群落，與來自原始廣闊大草原的樣本進行比較。基本原理與人類基因組計劃的最初動機同樣引人注目。

　　土壤是一個“大挑戰”生物，除了需要產生足夠數據所需的吞吐量之外，一個關鍵因素是，有很少的參考基因組幫助篩選這些數據，以發現重要的性狀，例如農業生產力、碳循環、養分處理或疾病和耐旱性。另一個是大量原始數據所必需分析的規模。在大草原土壤實驗中，研究小組產生了將近4000億個字母代碼，數額超過人類基因組130，超過大腸桿菌基因組88,000。

　　本文第一作者C. Titus Brown這樣比喻傳統的“鳥槍法”DNA測序工作，他說：“就像撕碎整個圖書館的圖書，然后在一大堆碎屑中進行再組裝。”最近科學家們就基因組測序的后續數據分析方法也做了不少探索研究，例如：Nature Biotechnology報道最新基因組組裝方法。

　　在本研究草原樣本所用的分析方法，第一次嘗試是在最近人體腸道微生物研究收集的特征數據集中進行的。Brown及其同事、第一作者Adina Chuang Howe使用了一種壓縮方法，這種方法與大型計算機文件(例如JPEG圖像)通過互聯網傳遞有共同之處，可使大量的數據被舍棄而沒有減少實際數據。 Brown將這種技術稱為“數字歸一化(digital normalization)”。

　　在腸道數據集中檢測了這種方法之后，研究人員將其應用于土壤集。Brown表示：“這些結果仍然繼續使我感到震驚。這種方法，使實際的生物學分析計算需求減少了2到200倍。”

　　關鍵的一點是，這個過程除了使困難的分析變得更加容易，使不可能實現的分析(特別是土壤宏基因組分析)變得容易接近之外，還顯著提高了困難生物的基因組裝配，使轉錄組裝配不費吹灰之力。此外，這個過程提供了數據管理的“民主化”，讓沒有權限訪問云計算和高性能計算的科學家能夠分析它們。

　　Brown指出：“我認為這會導致思想的根本性轉變。實際上，我們將生物測序分析中的標準重量級方法，轉化成一種超高效率的流媒體方法。”因此，研究人員可以投入更多資源，從雜音中提煉科學問題，因為他們的基本分析開支已經下降。

　　至于實際的土壤生物學，分析仍在進行中。但與此同時，使用這種簡單策略的影響無處不在。

　　伯克利實驗室地球科學部門的資深科學家Janet Jansson表示：“這一直是我們的志向，提高把遺傳學信息與生態功能聯系起來的能力，有望產生診斷工具，用于改善土壤管理、碳封存、生態系統服務和生產力。”

　　宏基因組序列分析，為更好地理解一般土壤群落的功能，以及不同土壤生態系統的成分、多樣性和功能的差異和相似之處，提供了手段。數字歸一化會顯著改善基因組的裝配，并為促進未來土壤和其它復雜環境的研究，提供重要的參考。

　　Jansson稱：“這將幫助我們建立‘基因和生物體如何在土壤中進化’的模式，以及如何用這些模式來理解和潛在管理適用特性，如溫室氣體流量、碳穩定度和植物病害發展。我們知道，土壤微生物負責營養循環——對所有更高形式的生命至關重要。由于微生物介導的碳吸收和封存，以及有機質降解的逆過程、 CO2和甲烷在大氣中的釋放，因此土壤微生物在碳循環中的作用是最近一直在強調的一個例子。這些過程之間的相對平衡，對于大氣中的碳收支和隨后的全球變暖趨勢有巨大的影響。”

　　總之，雖然有4000億的數據，但仍不足以揭示微生物在足夠深的局部土壤樣本中的作用，還需要更多的數據來全面研究土壤宏基因組的內容。