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A Robust Metatranscriptomic Technology for Population-Scale Studies of Diet, Gut Microbiome, and Human HealthUna tecnología metatranscriptómica robusta para estudios a escala poblacional de la dieta, el microbioma intestinal y la salud humana

Resumen

Es necesario disponer de una lectura funcional del microbioma intestinal para poder controlar con precisión sus funciones, que favorecen la salud humana y previenen o minimizan una amplia gama de enfermedades crónicas. El análisis metatranscriptómico de las heces ofrece una visión funcional completa del microbioma intestinal, pero a pesar de su utilidad, rara vez se ha utilizado en estudios clínicos debido a su complejidad, coste y dificultades bioinformáticas. Este método también ha recibido críticas debido a la posible variabilidad entre muestras, los cambios rápidos y la degradación del ARN. Aquí describimos un método metatranscriptómico de heces robusto y automatizado, denominado Viomega, desarrollado específicamente para estudios a escala poblacional. Viomega incluye la recogida de muestras, la conservación de muestras a temperatura ambiente, la extracción de ARN total, la eliminación física de los ARN ribosómicos (ARNr), la preparación de bibliotecas direccionales Illumina, la secuenciación Illumina, la clasificación taxonómica basada en una base de datos de >110.000 genomas microbianos y el análisis cuantitativo de la expresión génica microbiana utilizando una base de datos de ~100 millones de genes microbianos. Aplicamos este método a 10.000 muestras de heces humanas y realizamos varios estudios a pequeña escala para demostrar la estabilidad y consistencia de las muestras. En resumen, Viomega es una plataforma tecnológica metatranscriptómica de muestras de heces barata, de alto rendimiento, automatizada y precisa para estudios a gran escala y una amplia gama de aplicaciones.

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Información del documento

  • Titulo:A Robust Metatranscriptomic Technology for Population-Scale Studies of Diet, Gut Microbiome, and Human Health
  • Autor:Andrew, Hatch; James, Horne; Ryan, Toma; Brittany L., Twibell; Kalie M., Somerville; Benjamin, Pelle; Kinga P., Canfield; Matvey, Genkin; Guruduth, Banavar; Ally, Perlina; Helen, Messier; Niels, Klitgord; Momchilo, Vuyisich
  • Tipo:Artículo
  • Año:2019
  • Idioma:Inglés
  • Editor:Hindawi
  • Materias:Ácido ribonucleico (ARN) Biosíntesis Genética vegetal Genómica Biología computacional
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