研究微生物组，我们除了测序还有其他工具

微生物组研究通常归结于两类问题：谁在那儿以及它们在干什么。为了回答这些问题，生物学家往往使用新一代测序。16S rRNA测序能够揭示微生物的身份，而转录本测序又能够提供线索，说明这些微生物在干什么。

不过，除了测序，研究人员也利用改造的遗传工具来研究微生物组。下面，我们就来看看他们如何利用质粒工具来开展微生物组研究。

原位改造肠道微生物

尽管人们能够通过测序来监控微生物组，但遗传改造其成员的能力还十分有限，而且许多微生物难以在其天然环境以外的地方培养。因此，哥伦比亚大学的Harris Wang实验室开发了一种原位改造肠道微生物组成员的方法，并发表在《Nature Methods》杂志上1。

他们将这种方法称为MAGIC（通过原位接合来改造肠道微生物组）。在MAGIC方法中，研究人员将大肠杆菌供体菌株引入微生物组，从而利用IncPα-family-RP4接合系统将遗传负荷导入受体。此系统可将质粒引入革兰氏阳性菌和革兰氏阴性菌。

研究人员进一步开发出一套pGT质粒，带有各种复制起点，适用于各种微生物。它们还含有RP4转移起点、可选择的标记以及所需的遗传负荷（如GFP）。因此，细胞可利用FACS进行分选，并通过抗生素选择进行分离。

他们在体外和体内测试了该系统。他们在体内实验中发现19个属的细胞通过接合系统摄取了质粒，不过在体外实验中只鉴定出7个属，这可能是因为体外条件不能很好地支持有些物种的生长。这些结果也突出了微生物组研究需要原位改造工具。

分析肠道菌群的纸片法

对于临床和诊断实验室而言，在处理大量微生物组样本时，深度测序和qPCR方法都过于昂贵和耗时。为了实现大规模的肠道微生物组研究，麻省理工学院的James Collins实验室开发出一种“纸片法”，可检测纸上的微生物和生物标志物。这项成果发表在《Nature Communications》杂志上2。

这种方法的核心在于一种RNA Toehold开关，这是一种RNA发夹结构，可结合和检测几乎任何RNA序列。发夹的下游是核糖体结合位点（RBS），接着是报告基因。发夹通过隔离RBS而阻断翻译，但“trigger RNA”的结合能够暴露出RBS，让报告基因得以翻译，从而产生GFP信号。通过标准品的使用，这种方法可估算出样品中mRNA的浓度。

Collins实验室选择了10种与疾病相关的细菌，并设计出Toehold开关传感器（TSS），可对菌种特异的mRNA进行半定量检测。另外，他们还针对钙网蛋白和抑癌蛋白M等四种生物标志物开发出TSS，以分析炎症性肠病患者的粪便样本，并用RT-qPCR方法进行验证。

研究人员还证明，利用此平台可以检测艰难梭菌（Clostridium difficile）毒素mRNA的表达。由于mRNA表达无法通过qPCR方法来鉴定，故他们认为这种检测毒素mRNA转录本及其他转录本的能力具有潜在价值。

研究蜂类的微生物组

对动物微生物组中存在的细菌进行改造，有望在农业和医学方面取得突破，不过对于蜂类微生物组，目前就缺乏这样的工具。德克萨斯大学奥斯汀分校的Nancy Moran和Jeffrey Barrick实验室开发出Bee Microbiome Toolkit（BTK）来研究大黄蜂和蜜蜂的微生物组3。

这个工具箱含有模块化的组件，可通过Golden Gate组装技术组装在一起，从而快速检验新分离细菌的多种抗生素抗性标记、启动子、荧光报告蛋白及其他编码序列。

研究人员利用BTK来操控蜜蜂和大黄蜂肠道内固有的变形菌，在一系列变形菌中表达荧光蛋白，让人们能够观察到这些细菌如何在蜂类的肠道内定植。此外，他们还能够利用BTK来导入CRISPR组分，实现基因功能的破坏或干扰。尽管这些质粒是为蜂类设计的，但它们适合广泛的宿主，也可用来研究其他动物的微生物组。

对细胞分裂进行计数

监控肠道内微生物群体的动态，有助于研究人员了解微生物组如何应对感染、失调和抗生素治疗。为了促进这方面的研究，哈佛医学院的Pamela Silver实验室开发出一种合成标记和重新捕获策略，对细胞分裂进行计数。这项成果发表在《Nature Communications》杂志上4。

这种技术称为分布式细胞分裂计数（DCDC），它是将荧光蛋白在细胞内组装成明亮的颗粒。为了实现这一点，实验室将红色荧光蛋白（RFP）与自组装蛋白（SAP）相融合，比如噬菌体衣壳蛋白。这种融合蛋白的表达受到阿拉伯糖诱导型启动子的控制。

在实验过程中，首先用阿拉伯糖诱导细胞，让SAP-RFP融合体开始表达。然后，洗涤细胞，不再产生新的颗粒。在后续细胞分裂的过程中，含有颗粒的细胞随时间的变化呈指数下降，以此确定细胞分裂的次数。这种方法可用于体内和体外研究。（生物通 薄荷）

参考文献

1. Ronda, Carlotta, et al. "Metagenomic engineering of the mammalian gut microbiome in situ." Nature methods 16.2 (2019): 167.
2. Takahashi, Melissa K., et al. "A low-cost paper-based synthetic biology platform for analyzing gut microbiota and host biomarkers." Nature communications 9.1 (2018): 3347.
3. Leonard, Sean P., et al. "Genetic engineering of bee gut microbiome bacteria with a toolkit for modular assembly of broad-host-range plasmids." ACS synthetic biology 7.5 (2018): 1279-1290.
4. Myhrvold, Cameron, et al. "A distributed cell division counter reveals growth dynamics in the gut microbiota." Nature communications 6 (2015): 10039.