Séquençage métagénomique

Comprendre les communautés microbiennes

La recherche sur le microbiome nous aide à mieux comprendre comment les bactéries, les champignons, les archées et les virus affectent nos vies et nos environnements. Dans le passé, la recherche sur le microbiome se limitait à notre capacité à cultiver des microbes pour caractériser notre monde microbien. 

Cependant, tous les microbes ne peuvent pas être cultivés et les cultures pures artificielles privent les microbes des interactions avec les autres espèces qui dictent leurs caractéristiques, comportements et trajectoires évolutionnaires. Cela signifie qu’il est très probable que les génotypes et phénotypes des microbes dans des boîtes de Petri sont différents de ceux que l’on trouve dans la nature ⁽¹⁾. 

Grâce aux méthodes de séquençage à haut débit (NGS) microbien, nous sommes en mesure d’obtenir des informations génétiques essentielles sur les microbes qui vivent en nous, sur nous et autour de nous. 

Qu’est-ce que la métagénomique ou le séquençage métagénomique ?

La métagénomique, ou génomique environnementale, est l’analyse génétique des communautés microbiennes dans leur milieux naturel, sans isolement ni culture des espèces individuelles. Elle offre un aperçu complet des interactions biochimiques et métaboliques au sein de ces communautés.  

La métagénomique peut également permettre d’identifier des espèces individuelles au sein d’habitats microbiens sans isolement au préalable. Elle peut également révéler les mécanismes d’adaptation des micro-organismes soumis à un stress environnemental et leurs interactions au sein des communautés et avec d’autres composants de leur environnement.

La métagénomique pour la recherche sur le microbiome

Il existe actuellement trois méthodes populaires de séquençage métagénomique. Le séquençage shotgun du génome entier offre la possibilité d’étudier simultanément les microbes non bactériens (p. ex. champignons et virus) et les bactéries ^(2), mais il nécessite un budget de séquençage plus important. En revanche, le séquençage 16S/18S/ITS peut être centré uniquement sur des régions ciblées. Il est utile pour les études de phylogénie et de taxonomie bactériennes ⁽³⁾. La métatranscriptomique, qui consiste à étudier l’expression génique de la communauté, offre des informations dynamiques telles que les activités métaboliques et les interactions entre l’hôte et le microbiome, qui complètent les instantanés statiques de la composition et du potentiel de la communauté obtenus par séquençage shotgun WGS ou 16S/18S/ITS.

De plus, une méthode de séquençage métagénomique permet l’assemblage de novo du génome d’organismes nouveaux (comme le SARS-CoV-2 au début de la pandémie), la finalisation des génomes des organismes connus ou la comparaison des génomes de centaines d’organismes grâce à la puissance du séquençage à haut débit.

Limites des méthodes actuelles

Si les méthodes de séquençage métagénomique, comme le WGS, le séquençage 16S/18S/ITS et la métatranscriptomique, offrent de puissants outils pour l’étude des communautés microbiennes, elles présentent toutefois certaines limites. 

Le séquençage shotgun du génome entier peut souffrir de biais, tels qu’une couverture non uniforme du génome, ce qui affecte la précision des estimations de l’abondance microbienne ⁽⁴⁾.

L’étape d’amplification du séquençage 16S/18S/ITS peut introduire des biais dus aux différences dans le nombre de copies des gènes ribosomaux et au potentiel des artefacts de PCR. Cela peut fausser la représentation des abondances microbiennes ⁽⁵⁾. De plus, les amorces universelles utilisées dans le séquençage 16S/18S/ITS peuvent ne pas correspondre aussi bien à toutes les séquences cibles, entraînant une détection incomplète ou biaisée de certains taxons ⁽⁶⁾.

La métatranscriptomique est gratifiante, mais complexe. Vous pouvez rencontrer des problèmes de sensibilité lors du séquençage d’ARN d’échantillons de communautés microbiennes complexes. La conséquence ? L’absence de lectures sur cible et l’incapacité à capturer les transcriptions d’ARNm de faible abondance. Cela signifie des heures d’optimisation du séquençage d’ARN pour remédier au problème. Cet article résume comment éviter de gaspiller des lectures de séquençage d’ARN lors d’une analyse métatranscriptomique. 

Références :

1. National Research Council (US) Committee on Metagenomics: Challenges and Functional Applications. The New Science of Metagenomics: Revealing the Secrets of Our Microbial Planet. Washington (DC): National Academies Press (US); 2007.
2. Jovel, J. et al. (2016) Characterization of the gut microbiome using 16S or shotgun metagenomics. Front Microbiol. 7, 459.
3. Janda, J. M. and Abbott, S. L. (2007) 16s rRNA gene sequencing for bacterial identification in the diagnostic laboratory: pluses, perils, and pitfalls. Clin. Microbiol. 45(9), 2761–2764.
4. Chouvarine, P., Wiehlmann, L., Losada, P., DeLuca, D., & Tümmler, B. (2016). Filtration and Normalization of Sequencing Read Data in Whole-Metagenome Shotgun Samples. PLoS ONE, 11.
5. Khachatryan, L., Leeuw, R., Kraakman, M., Pappas, N., Raa, M., Mei, H., Knijff, P., & Laros, J. (2020). Taxonomic classification and abundance estimation using 16S and WGS-A comparison using controlled reference samples. Forensic science international. Genetics, 46, 102257.
6. Losada, P., Tümmler, B., Wiehlmann, L., & Chouvarine, P. (2014). Whole metagenome shotgun sequencing analysis of microbiome of cystic fibrosis- and COPD patients. European Respiratory Journal, 44, 1212.