Wissenschaftler haben eine neue Technik angewendet eine umfassende Analyse des menschlichen Mund microbiome - eine größere Kenntnis der Vielfalt der Bakterien im Mund . Für die erstmalige , können die Wissenschaftler hochauflösende Bakterien Zuordnung am Unterarten Ebene. Diese Arbeit ermöglichen es den Forschern , die Rolle der Bakteriengemeinschaften in Gesundheit und Krankheit näher zu untersuchen .
Die Studie, " Oligotyping Analyse der menschlichen Mund microbiome ," wird in den Proceedings der Nationalen Akademie der Wissenschaften und online zur Verfügung der Woche des 23. Juni veröffentlicht. Für dieses Projekt Gary Borisy , Senior Research Investigator , Abteilung für Mikrobiologie an Forsyth Zusammenarbeit mit Drs. A. Murat Eren und Jessica L. Mark Welch am Meeresbiologischen Institut und Dr. Susan M. Huse an der Brown University .
Der menschliche Körper , wie auch den Mund , ist die Heimat einer Vielzahl von Mikroorganismen . In der Tat gibt es zehnmal Bakterienzellen im menschlichen Körper als menschliche Zellen . Bakterien in der Natur zu leben in komplexen , Multi-Spezies- Gemeinschaft, in der Bakterienzellen in enger Nachbarschaft zueinander können Stoffwechselprodukte und Signale austauschen. " Zu wissen, wer dort lebt und wer ihre Nachbarn sind unerlässlich, um zu verstehen, wie sie zusammenarbeiten ", sagte Borisy . "Wir haben jetzt die Chance, wirklich zu klassifizieren , die Bakterien und wissen, was die verschiedenen Arten sind in diesen Gemeinschaften . "
Übersicht Study
Die Human Microbiome Project , eine Anstrengung der National Institutes of Health , produziert eine Zählung der Bakterienpopulationen von 18 Körperstellen in mehr als 200 gesunden Personen. DNA in diesen Proben wurde aus dem Gen in Bakterien , die ribosomale RNA codiert, sequenziert , genannt die 16S rRNA -Gens oder 16S . Der 16S -Gen dient als " Barcode " für die Identifizierung des Organismus . Obwohl die Normalflora Projekt beschränkte sich bahnbrechende , hat ein großes Problem ist die Interpretation der enormen Anzahl von Strichcodes erhalten und zu unterscheiden echte Barcodes aus Fehlern . Eine allgemeine Praxis gewesen, ähnlich wie Barcodes zusammen zu sammeln und sie in die Behälter. Aber diese Risiken Verklumpen Arten, die nicht in einen Topf geworfen werden sollen , wie zum Beispiel Krankheitserreger und nicht Krankheitserreger. " Die Post kennt meinen Namen und Adresse, aber vorstellen ", sagte Borisy ", wie es sein würde , um die Briefe (ohne Adressen) für Borisi , Barisy , Borisey oder Borisky reagieren. Sind diese Rechtschreibfehler oder wirklichen Unterschiede ? Das ist ein großes Problem, vor dem die barcoders . "
Eine neue hochauflösende Methode bezeichnet oligotyping windet dieses Problem durch die Bewertung einzelner Positionen in der Barcode mit Shannon-Entropie , um die Informationen reichen Nukleotid-Positionen zu identifizieren , die dann definieren oligotypes . Das Team hat diese Methode eine umfassende Analyse des Mund microbiome angewendet .
Mit Human Microbiome Project 16S-rRNA- Gen-Sequenz -Daten für die neun Standorten in der Mundhöhle , identifizierte das Team mehr als 300 oligotypes . Sie assoziiert diese oligotypes mit Spezies - Ebene Taxonnamen durch Vergleich mit der menschlichen Mund Microbiome Datenbank . Die Wissenschaftler entdeckten, eng miteinander verbunden oligotypes , die sich manchmal von so wenig wie ein einziges Nukleotid , die drastisch unterschiedliche Verteilungen zwischen den oralen Sites und zwischen den Individuen zeigte . Viele waren oligotypes Website - Spezialisten. Einige wurden bevorzugt in Plaque entfernt , andere in das Zahnfleisch oder die Wange , und einige waren charakteristisch für Hals, Mandeln , Zunge, Gaumen und Speichel. Die unterschiedlichen Lebensraumverteilungenvon nahe verwandten oligotypes offenbaren ein Maß an ökologische und funktionelle Biodiversität bisher nicht anerkannt. Die Forscher vermuten, dass die Shannon-Entropie Ansatz oligotyping hat die Fähigkeit, ganze microbiomes analysieren , zu unterscheiden zwischen eng verwandte, aber unterschiedliche Taxa und , in Kombination mit Lebensraumanalyse , bieten tiefe Einblicke in die mikrobiellen Gemeinschaften in Gesundheit und Krankheit.