长读长宏基因组学揭示儿童营养不良与肠道微生物基因组不稳定性的关联

本研究通过长读长测序技术(PB和ONT)构建了完整的宏基因组组装基因组(cMAGs)，解决了传统短读长测序在微生物基因组解析中的局限性。研究人员对马拉维儿童纵向队列进行meta-pangenome和mGWAS分析，发现微生物基因组不稳定性与线性生长迟缓(LAZ下降)显著相关，并鉴定出与母乳喂养和生长相关的关键微生物基因。该研究为营养不良的微生物机制研究建立了新标准，发表于《Cell》。

　　

全球范围内，儿童营养不良仍是重大公共卫生挑战，其中生长迟缓(LAZ<-2)影响着1.5亿儿童。尽管已知肠道微生物与营养不良相关，但传统短读长测序技术难以获得完整微生物基因组，限制了对微生物基因功能的深入解析。Jeremiah J. Minich团队创新性地采用长读长测序技术，试图回答一个关键科学问题：能否通过完整的宏基因组组装基因组揭示微生物遗传特征与儿童线性生长的关联？

研究团队选择马拉维360名12-24月龄儿童的纵向队列，从中筛选8名具有典型生长轨迹（4名LAZ持续增加，4名持续下降）的个体，采集5-6个时间点的47份粪便样本。通过优化高相对分子质量DNA提取流程，结合PacBio Revio和Oxford Nanopore PromethION平台进行深度测序，并创新性地开发混合组装策略。关键实验技术包括：(1)跨平台长读长测序比较；(2)metaMDBG和metaFlye宏基因组组装；(3)CheckM2基因组质量评估；(4)Sourmash k-mer分类；(5)PanKmer和PIRATE pangenome分析；(6)Scoary2微生物GWAS分析。

LR platform comparison

研究首次系统比较最新长读长技术性能：PacBio Revio产生44-64倍于Illumina的完整MAGs，且单碱基准确度(QV37.27)显著高于ONT(QV17.23)。深度测序显示，每Gbp数据PB可产生2.34倍于ONT的cMAGs，且基因组完整度更高(55% vs 34%)。成本分析表明PB每个cMAG仅需16美元，性价比最优。

Ecological associations

构建的986个cMAGs(839个环状)使未分类reads减少68.5%。α多样性分析显示LAZ下降儿童具有更高微生物丰富度(p<0.01)，而母乳喂养显著影响β多样性(p=0.001)。单时间点仅捕获36%的微生物多样性，凸显纵向研究价值。

Machine learning identification

在扩展队列(41名儿童)中，随机森林模型鉴定出18个与生长迟缓相关的微生物菌株，其中12个与正常生长正相关(如Dialister sp000434475)，6个与生长迟缓相关。

Microbial genome stability

73个菌株的260个cMAGs纵向分析显示，LAZ下降儿童的微生物平均核苷酸相似性(ANI)差异更大(p=0.0005)，表明基因组不稳定性与生长障碍相关。Dialister sp000434475在LAZ下降个体中ANI持续降低，而在改善个体中保持稳定。

Pangenome analyses

对10个优势菌属(150个Prevotella cMAGs等)的功能分析发现：

• •

  arnC(脂多糖修饰基因)在母乳喂养和LAZ改善儿童中富集

• •

  Prevotella的681个基因家族与母乳喂养相关(q=4.67e-12)

• •

  Faecalibacterium prausnitzii G的基因组变异同时关联母乳喂养(p=0.001)和线性生长(p=0.01)

Prophage analysis

204个环状MAGs的噬菌体整合分析显示，母乳喂养儿童基因组携带更多前噬菌体(p=0.001)，Faecalibacterium在LAZ改善个体中前噬菌体数量更多(p=0.018)，提示噬菌体介导的基因组可塑性可能影响微生物适应性。

这项发表于《Cell》的研究建立了长读长宏基因组研究的新范式。通过获得完整的微生物基因组，首次揭示了微生物基因组不稳定性与儿童生长迟缓的直接关联，突破了传统相对丰度分析的局限。发现的arnC等候选基因为营养不良的微生物干预提供了新靶点。研究建立的986个cMAGs资源库将推动微生物组研究进入"完整基因组时代"，其方法学创新对传染病监测、抗生素耐药研究等领域具有广泛借鉴意义。未来需要在更大队列中验证这些发现，并探索微生物基因组稳定性影响宿主生长的分子机制。