Investigation of the gut microbiome in marine organisms and their metabolic prediction
해양 생물의 장내 미생물 군집 조사 및 대사 예측
- 저자식별ID ORCID:https://orcid.org/0000-0002-1693-1489
- 주제(키워드) 도움말 Bacterial , core microbiome , Gut microbiome , Host-microbiome interactions , Marine organisms , Metabarcoding
- 발행기관 강릉원주대학교 대학원
- 지도교수 도움말 한덕기
- 발행년도 2023
- 학위수여년월 2023. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 도움말 일반대학원 해양분자생명과학과
- 세부분야 해당없음
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/kangnung/000000011496
- UCI I804:42001-000000011496
- 본문언어 영어
초록/요약 도움말
Recent advances in the high-throughput sequencing technologies provided understanding of the interaction between the physiological characteristics of host animals and their gut microbiome. Nonetheless, fundamental information of gut microbiome in marine organisms is still limited compared to terrestrial animals. The aim of this study is to investigate the gut microbiomes of marine organisms. Total 48 gut samples were collected from five marine animal hosts (fish: Muraenesox cinereus (N=7), Paralichthys olivaceus (N=4), Oncorhynchus keta (N=2); crustaceans: Chionoecetes opilio (N=28), and gastropods: Haliotis discus hannai (N=7)). The bacterial community composition and diversity indexes were determined from the 48 gut microbiome through DNA metabarcoding approach using MiSeq platform with 16S rRNA gene (V3-V4 region). 16S rRNA gene sequences were clustered into 17,829 ASVs (Amplicon Sequence Variants). Alpha-diversity metrics (Chao1 and ACE diversity indices) were calculated to evaluate gut microbiome diversity of each host animals. The results revealed that P. olivaceus had the highest indices, and M. cinereus and O. keta exhibited the lowest indices of bacterial diversity. The bacterial beta-diversity of host animals was calculated using ASVs (N=17,829) and was projected by PCoA (Principal Coordinate Analysis), in which their clustering patterns suggest local bacterial communities in each host animals. Moreover, the PERMANOVA (Permutational Multivariate Analysis of Variance) revealed a significant difference of bacterial diversity between host animals (R2=0.41, P < 0.01). The 13 ASVs were determined to identify the host core microbiome and were taxonomically classified through the NCBI BLAST website(https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi). These determined taxa have been revealed to be related to the characteristics of the host animal. As a representative examples of the classification, the carnivorous fish M. cinereus was classified into the genus Vagococcus, which is related to the bacterial fermentation of carcasses in the gut, and the anadromous fish O. keta was classified into the genus Flavobacterium, these were related to the water-resistant pathogens of fish. Additionally, the fish P. olivaceus, grown in aquaculture, was classified into the genus Novosphingobium, which is related to activated sludge. The crustacean C. opilio, living in the deep sea, was classified as Psychrilyobacter, which is abundant in the low-temperature deep sea in the gut of host. Finally, In H. discus hannai a herbivorous gastropod, the genus Mycoplasma was classified that plays a role in producing lactic acid and acetic acid by decomposing proteins and oligosaccharides. Metabolic process of the gut microbiomes was predicted using PICRUSt2 (Phylogenetic Investigation of Communities by Reconstruction of Unobserved States). Our prediction suggests the gut microbiomes of marine organisms seem to be related to habitat- specific host, diet- specific host, and stress-specific host.
more초록/요약 도움말
최근 고 처리량 시퀀싱 기술의 발전으로 숙주 동물의 생리적 특성과 장내 미생물 군집 간의 상호 작용에 대한 이해는 확장 되었다. 그럼에도 불구하고, 숙주 동물 중 해양 생물의 장내 미생물 군집에 대한 기본 자료는 육상 동물에 비해 여전히 제한적인 정보만 있다. 이러한 이유로, 본 연구의 목적은 해양 생물의 장내 미생물 조사하는 것이다. 해양 생물 5종의 숙주 동물 (어류: Muraenesox cinereus (N=7), Paralichthys olivaceus (N=4), Oncorhynchus keta (N=2), 갑각류: Chionoecetes opilio (N=28) 및 복족류: Haliotis discus hannai (N=7)) 에서 총 48개의 장내 샘플을 수집 하였다. 48개의 장내 미생물 군집 에서 박테리아 구성 및 다양성 지수는 16S rRNA 유전자 (V3-V4 영역)가 포함된 Miseq 플랫폼을 사용한 DNA 메타바코딩 통해 조사 및 측정하였다. 16S rRNA 유전자 서열은 17,829개의 ASVs(Amplicon Sequence Variants)로 클러스터링 되었다. 각 숙주 동물의 장내 박테리아 군집 다양성을 평가 하기 위해 Alpha diversity 지수 (Chao1 및 ACE 다양성 지수)를 계산하였다. 그 결과 P. olivaceus가 가장 높은 다양성 지수 측정되었으며, M. cinereus 와 O. keta 는 가장 낮은 장내 박테리아 다양성 지수로 측정되었다. 숙주 동물의 장내 bacterial 군집 Beta diversity는 ASVs(N=17,829) 이용하여, 생물학적 거리 측정법 (Unifrac distance) 으로 측정된 거리 행렬을 기반으로 PCoA (Principal Coordinate Analysis) 로 가시화 되었으며, 숙주 동물 그룹에 따른 장내 박테리아 군집의 공간적으로 분리되는 경향을 보여주었다. 이러한 결과는, 숙주 동물의 그룹간의 특이적인 장내 박테리아 군집 구성을 제안하였다. 또한, PERMANOVA (Permutational Multivariate Analysis of Variance)를 통해 숙주 동물 그룹간 장내 박테리아 군집 다양성을 평가 하였으며,이는 유의적인 차이를 보여주었다. (R2=0.41, P < 0.01). 각 숙주 동물에 따라 공통적이고 지배적으로 관찰이 되는 장내 미생물 군집인 핵심 미생물 군집은 13ASVs가 결정 되었으며, NCBI blastn 웹사이트 (https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi) 를 이용하여 분류학적으로 분류 하였다. 이러한 결정된 핵심 미생물 군집 분류군 과 숙주 동물 사이의 관련성을 보여주었다. 예를 들어 육식성 어류인 M. cinereus 의 핵심 미생물 군집 사체의 세균 발효와 관련된 Vagococcus 속으로 분류되었고, 소하성 어류인 O. keta 의 핵심 미생물 군집은 Flavobacterium 속이 분류 되었으며, 이 분류군 은 어류의 내수성 병원균과 관련 있음을 보고하였다. 또한, 양식 어류인 P. olivaceus 에서는 폐수 공정에 관여하는 Novosphinogobium 속 분류군이 핵심 미생물 군집으로 결정되었다. 심해에 서식하는 C. opilio 는 저온 심해에서 숙주 동물 장에 보편적으로 서식하는 Psychrilyoacter 속 분류군이 결정되었다. 마지막으로 초식성 복족류인 H. discus hannai 의 핵심 미생물 군집은 단백질 및 올리고당을 분해하여 젖산과 초산을 생성 역할을 하는 Mycoplasma 속으로 분류 되었으며, 이는 다양한 복족류 종에서 관찰이 되는 핵심 미생물 군집으로 보고되었다. 장내 미생물 군집 의 대사 경로는 PICRUSt2 (Phylogenetic Investigation of Communities by Reconstruction of Unobserved States) 를 사용하여 예측 되었다. 본 연구의 장내 미생물 군집의 대사 과정의 예측 결과로는, 해양 생물의 장내 미생물 군집은 숙주의 특이적인 서식지, 식이 습관 및 기타 스트레스와 관련이 있는 것으로 사료된다
more목차 도움말
Abstract i
국문요약 iii
List of Figures and Table v
I. Introduction 1
II. Materials and Methods 4
1. Preparation of host gut samples 4
2. Determined feeding habitat of host animal 7
3. Metagenomic sequencing library preparation 7
4. Sequence data processing 8
5. Bioinformatics and statistical analysis 8
6. Determined of core microbiome 9
7. Prediction of metabolic function in the gut microbiome 10
III. Results 11
1. Sequence data processing 11
2. Composition of gut bacterial community 11
3. Diversity of gut microbiome 13
4. Correlation and differential abundance analysis of gut bacterial community 17
5. Determined core microbiome of the host animal 22
6. Prediction of metabolic pathway related digestion of gut microbiome 28
IV. Discussion 31
V. Reference 37
