Заинтересованный наблюдатель за исследованиями в мире вирома и микробиома

0 Базы данных вирусов кишечника человека

0.1 (https://www.ivirus.us/ -> https://datacommons.cyverse.org/browse/iplant/home/shared/iVirus/Gregory_and_Zablocki_GVD_Jul2020)

• Изображение 1
• Изображение 2
• Изображение 3

0.2 Анализ данных файла 3260_viruses.xls

• Изображение 1
  Poxvirus-driven
  human diseases
  and emerging
  therapeutics
  

0.3

0.4

A catalogue of 1,167 genomes from the human gut archaeome

Metagenomic analysis reveals unexplored diversity of archaeal virome in the human gut

The human gut archaeome: identification of diverse haloarchaea in Korean subjects

Novel Siphoviridae Bacteriophages Infecting Bacteroides uniformis Contain Diversity Generating Retroelement

Exploring the Novel Lederbergvirus: Specificity for Enterotoxigenic E. coli K88 and Insights into its Genomic Composition

Thousands of previously unknown phages discovered in whole-community human gut metagenomes

Human anelloviruses: diverse, omnipresent and commensal members of the virome

Ⅰ Микробиом человека

Ⅰ.1 Микробиом ЖКТ Акакия Акакиевича Акакиева

Ⅰ.1.1 Бактерии: род -> соответствующие видовые названия в виде текстового файла на основе данных "summary_3260_king.xls"

Ⅰ.1.2 Бактерии патогенности 2 по классификации ВОЗ на основе данных "Классификация патогенности.xlsx"

Ⅰ.2 Микробиота ЖКТ здорового человека в виде дерева

По ссылке ниже находится представленное с расширяемыми и сворачиваемыми списками дерево
Микробиота ЖКТ здорового человека

Ⅰ.3 Структуры микробного сообщества дыхательных путей человека у здоровых детей
и детей с муковисцидозом

Составная гистограмма медианной относительной численности (в %) по возрастным группам у здоровых детей
и детей с МВ

Относительная численность рассчитана на основе соотношения бактериальных и человеческих клеток. Столбцы и названия родов отсортированы в алфавитном порядке. Цвета представляют таксономическую классификацию на уровне рода. Белые линии, разделяющие блоки одного цвета, обозначают среднюю относительную численность видов. Порядок видов на цветных полосах алфавитный. Числовые данные и статистически значимые различия в зависимости от уровня вида представлены в Таблице в pdf-файле ниже. Общее количество детей (n) в каждой группе указано в верхней части полосы.

По ссылке ниже находится представленное с расширяемыми и сворачиваемыми списками дерево
Микробиота дыхательных путей детей

Ⅰ.4 В общедоступных данных о микробиоме человека преобладают высокоразвитые страны

℺ txid1630596 human bile metagenome ℺ txid1504969 human blood metagenome ℺ txid539654 human brain metagenome ℺ txid1774142 human eye metagenome ℺ txid2705415 human feces metagenome ℺ txid408170 human gut metagenome ℺ txid2364087 human hair metagenome ℺ txid433733 human lung metagenome ℺ txid646099 human human metagenome ℺ txid1633571 human milk metagenome ℺ txid1131769 human nasopharyngeal metagenome ℺ txid447426 human oral metagenome ℺ txid1842734 human reproductive system metagenome ℺ txid1679718 human saliva metagenome ℺ txid1837932 human semen metagenome ℺ txid1892068 human skeleton metagenome ℺ txid1892068 human skeleton metagenome: Представление в виде дерева ℺ txid1892068 human skeleton metagenome: Представление в виде дерева с расширяемыми и сворачиваемыми списками ℺ txid539655 human skin metagenome ℺ txid2517771 human sputum metagenome ℺ txid1712573 human tracheal metagenome ℺ txid2516875 human urinary tract metagenome ℺ txid1632839 human vaginal metagenome ℺ txid2489051 human viral metagenome ℺ txid1676987 blood metagenome ℺ txid1861841 feces metagenome ℺ txid749906 gut metagenome ℺ txid1729361 lung metagenome ℺ txid1227552 oral metagenome ℺ txid1338477 skin metagenome ℺ txid1549736 vaginal metagenome

Важность отбора проб из глобально репрезентативных популяций хорошо известна в геномике человека. Однако в исследованиях микробиома человека не хватает полного понимания глобального распределения образцов в научных исследованиях. Эта информация имеет решающее значение для лучшего понимания глобальных закономерностей заболеваний, связанных с микробиомом, и распространения пользы этого исследования для здоровья на все группы населения. Ниже приведён анализ страны происхождения всех 444 829 образцов микробиома человека, которые доступны из трех крупнейших в мире хранилищ геномных данных, включая Sequence Read Archive (SRA). Образцы взяты из 2592 исследований 19 участков тела, включая 220 017 образцов микробиома кишечника. Выяснилось, что более 71% образцов известного происхождения происходят из Европы, США и Канады, в том числе 46,8% только из США, несмотря на то, что в этой стране проживает лишь 4,3% мирового населения. Также обнаружилось, что Центральная и Южная Азия являются наиболее недопредставленным регионом: на такие страны, как Индия, Пакистан и Бангладеш, приходится более четверти мирового населения, но они составляют лишь 1,8% образцов микробиома человека. Эти результаты демонстрируют острую необходимость обеспечить более глобальное представительство участников исследований микробиома.
Код для работы с данными представлен.

Ⅱ Микробиом животных

CRAMdb (база данных о составе и роли микробиома животных) представляет собой комплексный ресурс тщательно подобранных и последовательно аннотированных метагеномов животных, отличных от человека. Основное внимание уделяется составу и роли микробиома у различных видов животных. Основная цель CRAMdb — облегчить повторное использование метагеномных данных животных и обеспечить возможность сравнения между хозяевами и фенотипами. С этой целью были последовательно аннотированы микробиомы (включая 16S, 18S, ITS и данные метагеномного секвенирования) 516 животных из 475 проектов, охватывающих 43 пары фенотипов, для создания базы данных, включающей 9430 бактерий, 278 архей, 2216 грибов и 458 вирусов. CRAMdb предоставляет два основных содержания: данные о составе микробиома, иллюстрирующие ландшафт микробиоты (бактерии, археи, грибы и вирусы) у различных видов животных, и данные ассоциации микробиома, раскрывающие взаимосвязь между микробиотой и различными фенотипами у разных видов животных. Что еще более важно, пользователи могут быстро сравнить состав интересующей микробиоты разных хозяев или участков тела и связанных с ними таксонов, которые различаются между парами фенотипов разных хозяев или разных фенотипов.
CRAMdb находится в свободном доступе по адресу http://www.ehbio.com/CRAMdb.
Тщательно подобраееые метаданные для проектов и коды анализа общедоступны по адресу https://github.com/Tong-Chen/CRAMdb