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食源性致病菌基因组学研究在食品微生物安全中的应用

放大字体  缩小字体 发布日期:2018-03-28
核心提示:基因组测序技术已经广泛应用于食源性致病菌的特征检测。比如沙门氏菌属、埃希氏菌属、李斯特菌属、弯曲杆菌属和弧菌属等食源性致病菌的基因组信息为更好地了解这些病原菌的遗传组成提供了新的视角。
   基因组测序技术已经广泛应用于食源性致病菌的特征检测。比如沙门氏菌属、埃希氏菌属、李斯特菌属、弯曲杆菌属和弧菌属等食源性致病菌的基因组信息为更好地了解这些病原菌的遗传组成提供了新的视角。许多政府机构,工厂和学术机构基于全基因组测序已经在开发食品安全领域的新应用,如应用在疫情爆发检测和识别,溯源追踪,污染调查,对致病菌进行致病性和毒性分析,耐药性监测,微生物检验的质控,以及其他方面。
 
  鉴于基因组测序数据的数字化和客观性,通过基因组信息的收集和分享,NCBI的创始人兼董事David Lipmans博士希望能够构建一个全球性的唯一健康(One health)的全基因组数据库。在这个数据库中,新的致病菌的基因组数据被不断的积累和解析,从而得到相近菌属关系,重现致病菌的进化史,跟踪和溯源食源性疫情爆发,提升食品安全和公共卫生。
 
  为OneHealth愿景建立的结合环境和临床数据的全基因组网络平台- PulseNet/GenomeTrakr
 
  美国食品药品监督管理局(FDA)联合NCBI建立了第一个连接各个州、联邦实验室、美国疾病控制和预防中心和美国农业部全基因组测序实验室的分布式网络,用于病原菌全基因组测序与鉴定,叫GenomeTrakr。基因组数据来源于美国平时的监测工作中,然后收集得到数据立即上传,并及时在NCBI病原体检测网站上公开(NCBIURL: https:// www.ncbi.nlm.nih.gov/pathogens/),在这里NCBI以进化树的形式每日进行分析,确定与新提交数据最匹配的数据。遗传关联性揭示了在食品、环境和临床上分离病原菌的潜在的进化关系。然而遗传上的匹配基于一个共同的祖先,但这不足以使政府采取行动。在获得产品或者设备污染独立调查证据之前,FDA无法推进任何监管行动。目前,FDA正在对所有检测收集到的阳性菌进行测序,并上传到GenomeTrakr数据库。早期的全基因组测序技术将成为更好的证据,有助于加快调查,实时共享的数据使得疫情可以在更早的时候被发现。
 
  在疫情爆发和其他污染事件中,结合特殊致病菌基因型信息与地理空间信息所带来的作用
 
  随着全球经济发展,食品进出口的日常化,传统溯源可能需要数周才能完成,这就导致在这期间,污染的食物可能还在消费者的货架上,或为了预防疾病发生,对可能未受污染的食品也进行大量召回,这些情况都是不容乐观的。全基因组测序结合系统发生学和每个分离株的元数据可以实现更快、更准确的跟踪溯源。2012年发生的鸡蛋壳含有致病菌的事件中,全基因组测序和系统发生学分析能够清晰的区分疾病来源于哪几个农场。这些分析可以准确地区分出超过400种肠道沙门氏菌血清型的来源。这也正好说明了需要一个综合了食品元数据(如位置、收集时间、食品生产商等)的数据库,使得能够确切的找出受到污染的农场或地点。从而提高对污染食品的溯源跟踪,并了解疾病暴发或污染事件的根源。
 
  基因组学可以快速显示潜在的关系并根据遗传关联性启动调查,工厂或者食品污染的独立证据,是FDA采取行动的基准。发现任何新的污染机制都需要进一步检测,然后加入到指导方针中(GMPsGFPs),让所有的食品生产商和制造商能够从中学到相关知识。
 
  病原微生物识别的单一微生物学工作流程
 
  传统微生物检测方法如血清分型和噬菌体分型都是相对繁琐的,而基因和基因组检测方案正在逐渐被开发利用。基于全基因组测序数据建立单一微生物病原体鉴定工作流程需要建立一个包含病原体的基因型、表型特征的智能数据库。收集细菌耐药性测试结果用于抗菌药物监测系统,NCBI病原体检测网站和DTU CGE上的一些在线工具可以结合耐药基因数据库自动分析耐药性。
 
  基因型对其他表型的预测的方法也需要开发,包括对致病性和毒力的识别。同样的,了解致病菌抗性机理对预测和监控致病菌也是非常重要的。例如,一些特殊基因可以使病原菌对高温,低温,清洁剂和消毒剂产生抗性,从而在食品生产的环境中适应和生存。能从基因组草图中预测这些基因的在线工具还较少,如CGE和Ridom。由于无法获知这些基因是否具有活性以及其他等位基因变异等的可能,目前预测耐药性的准确性大概只有95%,所以需要更多的工作验证和构建相关数据库。
 
  表型研究,功能基因研究和全基因组测序在研究沙门氏菌独特适应性中的应用
 
  从最近爆发的金枪鱼沙门氏菌污染事件中分离到一株沙门氏菌,从中发现一个新的基因岛,含有一个独特的砷抗性操纵子。这个基因岛增加了该菌的生存和进化能力。随着长读长的测序技术的发展,使得我们可以充分了解这些基因的性质和排列顺序。除此之外,其他对重金属和化学物质具有抗性的基因也可能存在食物病原菌中。目前,病原菌对季铵盐氯化物,农药,氯气,重金属,抗生素,高温,高盐,强酸等越来越具有抗性。长读长测序可以跨过细菌基因组的一些复杂区域(如一些长的串联重复序列)从而发现一些新的基因。全基因组也可以准确得到更多关于某些基因的存在和缺失信息。
 
  宏基因组学在食品安全中的诸多应用——可直接从食物中对病原菌进行测序
 
  虽然全基因组测序具有先进的精密性和快速的溯源追踪,但是还是需要分离纯化培养。宏基因组测序可以直接从复杂食品中检测一些特殊病原菌株,由于需要较高的数据量才能实现,所以仍然需要较高的成本。一种行之有效的办法是通过传统微生物富集结合宏基因组测序来进行操作。这种类宏基因组学(qMGS) 的方法已经被很好的用来检测单核增生李斯特氏菌(Listeriamonocytogenes),能在受污染的冰淇淋样本中快速的检测与溯源追踪(是传统方法的一半时间)。
 
  基因序列之外:从转录方面研究病原菌的适应和进化能力
 
  光知道哪些基因存在是不够的,因为需要更好的了解这些病原体通过RNA表达来做什么;转录组测序可以通过对大量生物转录过程进行评估,帮助我们更深入地了解病原菌是如何适应和应对环境改变的。关于食源性病原菌已有许多转录组方面研究,随着新的转录组测序方法的改进,如结合组学工具,利用双重RNA-seq去评估宿主和病原菌转录组相关性,利用宏转录组测序获得微生物菌群的功能模式,从而揭示食物病原菌和食品基质之间的互作,从而可以开发一种更好的防范策略。
 
  全基因组测序技术可以提高食品安全性
 
  在食品和畜牧产品中故意投放致病微生物对公共健康是一个巨大威胁,会导致高死亡率,发病率和恐慌。通过全基因组测序数据可以给调查人员在判断疫情是自然爆发还是人为造成的提供方向。通过检测得到的特性,如是否有基因操作迹象,突变偏差,地理模式偏差,耐药性或毒力模式,以及产生这些不寻常毒素的基因。一旦基础被建立起来,基因组数据可以大大提高自然发生,还是操作不当,或是恐怖行动的辨别能力。
 
  目前,FDA正和世界卫生组织(WorldHealth Organization,WHO),联合国粮食农业组织(Food and Agriculture Organization ,FAO),泛美卫生组织(Pan American Health Organization)和全球微生物识别(GlobalMicrobial Identifier,GMI)一起合作,建立一些指导准则,目的是在发展中国家和中等收入国家,实现全基因组测序在食源性疾病监测。从而建立一个紧密相联的全球性微生物基因组数据库,提高应对和预防食源性疾病、了解药物敏感性、解决耐药性、病原菌的鉴别和响应能力。高通量测序技术在全面了解微生物本身和微生物怎么影响周围环境方面都是至关重要工具。这些公开的数据库将继续建设以支持在食品安全和公共卫生方面的新应用。
 
 
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