УДК 579.61:616.9-078
DOI: 10.36871/vet.zoo.bio.202601207

Авторы

Сергей Владимирович Лаптев,
Марина Викторовна Селина,
Московская государственная академия ветеринарной медицины и биотехнологии – МВА имени К. И. Скрябина, Москва, Россия
Николай Иванович Воробьев,
ФГБНУ ВНИИ сельскохозяйственной микробиологии, Санкт-Петербург, Россия

Аннотация

Состав микробиома влияет на устойчивость к инфекциям и подверженность сепсису. Анализ гена 16S рРНК позволяет изучать микробиом, например, кишечную и вагинальную микрофлору, а также выявлять возбудителей инфекций. Этот ген используется для идентификации бактерий, оценки биоразнообразия и построения филогенетических деревьев. Методика анализа включает сбор образцов, выделение ДНК с геном 16S рРНК, амплификацию гена методом ПЦР, секвенирование для определения последовательности нуклеотидов и последующий анализ данных для идентификации таксонов. Для проведения секвенирования используются платформы NGS и различные наборы реагентов. Важно выбирать вариабельный участок гена, учитывать количество копий гена 16S рРНК и различия в платформах и методах обработки данных. Для сохранения микробиома образца рекомендуется транспортировка при низкой температуре и хранение при -80 °C с последующей экстракцией нуклеиновых кислот. Нуклеиновые кислоты выделяют с помощью механического лизиса, затем секвенируют участки V3/V4 16S рРНК. Для идентификации и классификации микроорганизмов используют операционные таксономические единицы (OTЕ), определяемые с помощью программных пакетов QIIME или MOTHUR. Это позволяет получить подробное описание структуры микробного сообщества и обеспечить достоверные результаты.

Ключевые слова

секвенирование, маркеры, ген 16S рРНК, вариабельные участки, микробиом, животные

Список литературы

  1. Современные подходы в лечении послеродовых гнойно-септических заболеваний / Иванников Н. Ю., Митичкин А. Е., Димитрова В. И., и др.// Медицинский совет. 2019; 7: 58–69.
  2. Dapeng Zhang , Sha Li , Ning Wang , HorYue Tan , Zhimin Zhang , Yibin Feng The Cross-Talk Between Gut Microbiota and Lungs in Common Lung Diseases Front Microbiol. 2020. Feb 25;11:301. DOI: 10.3389/ fmicb.2020.00301
  3. Chen C., Zhou Y., Fu H., et al. Nat Commun. 2021 Feb 17; 12(1): 1106.
  4. Патогенез и маркеры сепсиса / С. В. Лаптев, Н. А. Татарникова, К. А. Сидорова, О. В. Новикова // Известия сельскохозяйственной науки Тавриды. 2023. № 35(198). С. 182–197.
  5. К вопросу о роли доминирующей микробиоты в выборе пути развития патогенеза септических заболеваний / С. В. Лаптев, Н. В. Пименов, К. Ю. Пермякова, С. Н. Марзанова // Сборник научных трудов двенадцатой международной межвузовской конференции по клинической ветеринарии в формате Partners : материалы конференции, Москва, 17–18 ноября 2022 года. – Москва: Сельскохозяйственные технологии, 2022. С. 454–463.
  6. Катионные белки гранулоцитов в прогностике гнойно-септических патологий в ветеринарной пропедевтике генерализации бактериозов / Н. В. Пименов, С. В. Лаптев, С. Н. Марзанова [и др.]. – Москва: Издательский дом «НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА», 2023. 172 с.
  7. Биосистемная самоорганизация и фрактальная структура частотно-таксономических профилей микробиоты кишечника бройлеров под влиянием кормовых пробиотиков/Н.И. Воробьев, И. А. Егоров, И. И. Кочиш и др.// Сельскохозяйственная биология. 2021. Т. 56. № 2. С. 400–410 doi: 10.15389/agrobiology.2021.2.400rus
  8. Макаров В. В. Сапронозы, факторные и оппортунистические инфекции (к истории этиологических воззрений в отечественной эпидемиологии и эпизоотологии / Макаров В. В.// Ветеринарная патология. №1. 2008. С. 7–17.
  9. Barman M., Unold D., Shifley K., et al. (2008). Enteric salmonellosis disrupts the microbial ecology of the murine gastrointestinal tract. Infect. Immun. 76. 907–915.
  10. Генетическое разнообразие бактерий кишечника крупного рогатого скота, выявленное с помощью высокопроизводительного секвенирования / А. А. Сухинин, А. Ю. Краснопеев, А. С. Горшкова [и др.] // Международный вестник ветеринарии. 2022. № 3. С. 27–36.
  11. Лайшев К. А. Особенности микробиома рубца у северных оленей при некробактериозе / К. А. Лайшев, Л. А. Ильина, А. А. Южаков // Международный вестник ветеринарии. 2023. № 2. С. 18–24.
  12. Власенко Л. В. оценка воздействия ванилина и кверцетина на степень переваримости корма и микробиом рубца крупного рогатого скота / Л. В. Власенко, К. Н. Атландерова, Г. К. Дускаев // Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture. – 2024. – Т. 16, № 6. – С. 52- 65. – DOI 10.12731/2658-6649-2024-16-6- 1013. – EDN BTYGUO.
  13. Состав и прогнозируемые функции эндометриального и рубцового микробиома дойных коров на фоне хронического эндометрита / Е. А. Йылдырым, В. А. Филиппова, Л. А. Ильина [и др.] // Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture. 2025. Т. 17, № 1. С. 26–49. – DOI 10.12731/2658-6649-2025-17-1-1042. – EDN QWWMIL.
  14. Овчинников Р. С. Метагеномное секвенирование для индикации и идентификации грибковых и бактериальных ассоциаций при маститах крупного рогатого скота / Р. С. Овчинников, В. А. Савинов // Труды Кубанского государственного аграрного университета. 2024. № 115. С. 195-202. – DOI 10.21515/1999-1703-115- 195-202. – EDN WMMKAA.
  15. Гены устойчивости к антибиотикам в микробиоте кишечника крупного рогатого скота: влияние условий содержания / Ш. А. Бегматов, А. В. Белецкий, А. Л. Ракитин [и др.] // Молекулярная биология. 2024. Т. 58, № 6. С. 996–1006. – DOI 10.31857/ S0026898424060105. – EDN IALWAS.
  16. Фекальная микробиота забайкальских верблюдов (Camelus bactrianus) при различных условиях содержания / Е. В. Лаврентьева, Т. Г. Банзаракцаева, Д. Д. Цыренова [и др.] // Микробиология. 2024. Т. 93, № 2. С. 217–222. – DOI 10.31857/ S0026365624020224. – EDN QBOLTL.
  17. Антонова Т. А. Влияние антигельминтиков широкого спектра действия на микробиом кишечника собак / Т. А. Антонова // Проблемы ветеринарной санитарии, гигиены и экологии: сборник научных трудов. 2025. № 123. С. 140–143. – DOI 10.31016/vet.san.2025-123-29. – EDN WLHOEP.
  18. Метагеномный анализ биоразнообразия микробиома кишечника птицы до и после медикаментозной нагрузки антибиотиком / О. В. Прасолова, Н. И. Малик, И. А. Тимофеева [и др.] // Ветеринария сегодня. 2024. Т. 13, № 4. С. 373–381. – DOI 10.29326/2304- 196X-2024-13-4-373-381. – EDN FGAXHR.
  19. Метаногенная деградация азокрасителя Ponceau S микробными сообществами из кишечника млекопитающих / Ю. В. Тактарова, Л. И. Ширинкина, Е. Ю. Ходжаев [и др.] // Микробные биотехнологии: фундаментальные и прикладные аспекты: Сборник научных трудов. Т. 14. Минск: Республиканское унитарное предприятие «Издательский дом «Белорусская наука», 2022. С. 409–435.
  20. Fadrosh D. W., Ma B., Gajer P., Sengamalay N., Ott S., Brotman R. M., Ravel J. An improved dual-indexing approach for multiplexed 16S rRNA gene sequencing on the Illumina MiSeq platform // Microbiome. 2014. V. 2. 6 р.
  21. Merkel A. Yu. Analysis of 16S rRNA Primer Systems for Profiling of Thermophilic Microbial Communities / A. Yu. Merkel [et al.] // Microbiology. 2019. Vol. 13. P. 671–680.
  22. Bolyen E., Reproducible, interactive, scalable and extensible microbiome data science using QIIME 2 / E. Bolyen // Nat. Biotechnol. 2019. Vol. 37. Pр. 852–857.
  23. Sobhani I., Tap J., Roudot-Thoraval F., Roperch J. P. et al. (2011). Microbial dysbiosis in colorectal cancer (CRC) patients. PLoS ONE 6:e16393.
  24. Новые штаммы лактобацилл, выделенные из природных источников, как потенциальные пробиотики / Т. А. Чердынцева [и др.] // Современное состояние и перспективы развития микробиологии и биотехнологии: материалы VII Междунар. конф., Минск, 31 мая – 4 июня 2010 г. Минск, 2010. С. 76–77.
  25. Особенности микробиоты цервикального канала во втором триместре беременности при истмико-цервикальной недостаточности с клиникой вульвовагинита в зависимости от рH влагалищного содержимого / Н. В. Спиридонова, М. А. Каганова, О. О. Девятова, А. А. Безрукова // Гинекология. Том 20, № 6 (2021). С. 17–24.
  26. Катионные белки нейтрофильных гранулоцитов в прогностике гнойно-септических послеродовых осложнений у коров / Н. В. Пименов, К. Ю. Пермякова, С. Н. Марзанова [и др.] // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2023. № 1(219). С. 81–87.
  27. Грачикова А. Ю. Прогноз сепсиса при пиометре у собак / А. Ю. Грачикова, С. В. Лаптев // Актуальные проблемы ветеринарной медицины, товароведения и экспертизы сырья и продуктов животного и растительного происхождения, зоотехнии и биотехнологии: материалы X научно-практической конференции в рамках XII Всероссийского фестиваля науки : сборник научных трудов студентов и молодых ученых, Москва, 30 ноября 2022 года / Министерство сельского хозяйства Российской Федерации; ФГБОУ ВО «Московская государственная академия ветеринарной медицины и биотехнологии – МВА имени К. И. Скрябина». – Москва: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московская государственная академия ветеринарной медицины и биотехнологии – МВА имени К.И. Скрябина», 2022. С. 31–33.
  28. Критерии в прогностике генерализации бактериозов у собак с воспалением матки / Н. В. Пименов, С. В. Лаптев, К. Ю. Пермякова [и др.] // Международный вестник ветеринарии. 2022. № 3. С. 11–21.
  29. Эндофенотипы предрасположенности к сепсису / Лаптев С. В., Пименов Н. В., Марзанова С. Н., Пермякова К. Ю. // Cборник научных трудов Междунар. науч.-практ. конф. «Генетические ресурсы животноводства и растениеводства: состояние и перспективы в сфере сельского хозяйства», Махачкала, 3-4 ноября 2022 г.- Махачкала: ФГБНУ ФАНЦРД, 2022. С. 364–373.
  30. Эвристические подходы к оценкам риска и прогнозам развития сепсиса у собак / С. В. Лаптев, Н. В. Пименов, С. Н. Марзанова [и др.] // Международный вестник ветеринарии. 2023. № 3. С. 35–50.
  31. Лактобациллы как члены метаногенных сообществ, разрушающих азокрасители и их производные / Ю. В. Тактарова, А. Т. Дьяконова, М. А. Гладченко [и др.] // Микробные биотехнологии: фундаментальные и прикладные аспекты: Сборник научных трудов. Том 11. Минск: Республиканское унитарное предприятие «Издательский дом «Белорусская наука», 2019. С. 164–189.
  32. Брюханов А. Л. Молекулярная микробиология: учебн. для вузов / А. Л. Брюханов, К. В. Рыбак, А. И. Нетрусов. М.: Изд-во Моск. ун-та. 2012. 476 с.
  33. BiEdit [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://jwbrown.mbio. ncsu.edu/BioEdit/ bioedit.html. – Дата доступа: 10.01.2024].
  34. Van de Peer Y. TREECON for Windows: a software package for the construction and drawing of evolutionary trees for the Microsoft Windows environment / Y. van de Peer, R. de Wachter // Comput. Applic. Biosci. 1994. No 10. Pр. 569–570.
  35. Идентификация генов резистентности в рамках ветеринарного мониторинга / О. В. Прасолова, Е. В. Крылова, И. В. Солтынская [и др.] // Международный вестник ветеринарии. 2023. № 2. С. 77–85.
  36. Методика определения гена 16S pРНК бактерий в изучении респираторного микробиома / Д. Ю. Рузанов, Н. П. Митьковская, Е. В. Воропаев [и др.] // БГМУ в авангарде медицинской науки и практики: рецензируемый ежегодный сборник научных трудов / Министерство здравоохранения Республики Беларусь; Белорусский государственный медицинский университет. Том Выпуск 11. – Минск: Белорусский государственный медицинский университет, 2021. С. 415–420.
  37. Анализ систем праймеров на ген 16S рРНК для профилирования термофильных микробных сообществ/ Меркель А. Ю., Тарновецкий И. Ю., Подосокорская О. А., Тощаков С. В. // Микробиология. 2019. Т. 88. С. 655–654.
  38. Структура микробных матов в прибрежных районах Мраморной бухты / Пименов Н. В., Меркель А. Ю., Тарновецкий И. Ю., [и др.]. // Микробиология. 2018. Т. 87. С. 561–572.
  39. Анализ микробиомов кольчатых червей семейств Trichobranchidae и Orbiniidae Кандалакшского залива Белого моря / П. А. Щербакова, Л. А. Гавирова, А. А. Попова [и др.] // Труды IX Международной научно-практической конференции «Морские исследования и образование (MARESEDU-2020)»: Сборник, Москва, 26–30 октября 2020 года. Том I (III). — Москва: ООО «ПолиПРЕСС», 2020. С. 124–127.
  40. Wu N., Yang X., Zhang R. et al. (2013). Dysbiosis signature of fecal microbiota in colorectal cancers patients. Microb. Ecol. 66, 462–470.
  41. Baxter N. T., Ruffin M. T., Rogers M. A., and Schloss P. D. (2016). Microbiota-based model improves the sensitivity of fecal immunochemical test for detecting colonic lesions. Genome Med. 8:37. doi: 10.1186/ s13073-016-0290-3
  42. Taylor M., Wood H. M., Halloran S. P., and Quirke P. (2017). Examining the potential use and long-term stability of guaiac faecal occult blood test cards for microbial DNA 16S rRNA sequencing. J. Clin. Pathol. 70. 600–606.
  43. Choo J. M., Leong L. E. X., and Rogers G. B. (2015). Sample storage conditions significantly influence faecal microbiome profiles. Sci. Rep. 5:16350. doi: 10.1038/srep16350.
  44. Blekhman R., Tang K., Archie E. A., et al. (2016). Common methods for fecal sample storage in field studies yield consistent signatures of individual identity in microbiome sequencing data. Sci. Rep. 6:31519. doi: 10.1038/srep31519.
  45. Brown L., Wolf J. M., Prados-Rosales R., and Casadevall A. (2015). Through the wall: extracellular vesicles in Gram-positive bacteria, mycobacteria and fungi. Nat. Rev. Microbiol. 13. 620–630. doi: 10.1038/nrmicro3480).
  46. Tremblay J., Singh K., Fern A. et al. (2015). Primer and platform effects on 16S rRNA tag sequencing. Front. Microbiol. 6:771. doi: 10.3389/fmicb.2015.00771
  47. Caporaso J. G., Lauber C. L., Walters W. A. et al. (2011). Global patterns of 16S rRNA diversity at a depth of millions of sequences per sample. Proc. Natl Acad. Sci. U.S.A. 108(Suppl. 1), 4516–4522. doi: 10.1073/ pnas.1000080107
  48. Mizrahi-Man O., Davenport E. R., and Gilad Y. (2013). Taxonomic classification of bacterial 16S rRNA genes using short sequencing reads: evaluation of effective study designs. PLoS ONE 8:e53608. doi: 10.1371/ journal.pone.0053608.
  49. Loman N. J., Misra R. V., Dallman T. Jet al. (2012). Performance comparison of benchtop high-throughput sequencing platforms. Nat. Biotechnol. 30, 434–439.
  50. Balvočiute M., and Huson D. H. (2017). SILVA, RDP, Greengenes, NCBI and OTT–how do these taxonomies compare? BMC Genomics 18(Suppl. 2):114. doi: 10.1186/s12864- 017-3501-4
  51. Kostic A. D., Chun E., Robertson L., Glickman J. N., Gallini C. A., Michaud M., et al. (2013). Fusobacterium nucleatum potentiates intestinal tumorigenesis and modulates the tumor-immune microenvironment. Cell Host Microbe 14, 207–215.
  52. Plummer E., Twin J., Bulach D. M., Garland S. M., and Tabrizi S. N. (2015). A comparison of three bioinformatics pipelines for the analysis of preterm gut microbiota using 16S rRNA gene sequencing data. J. Proteomics Bioinform. 8, 283–291.
  53. Fractal model of microorganisms bio consolidation into laying hens intestines by feeding shungite mineral additive / I. I. Kochish, N. Vorobyov, I. N. Nikonov, M. V. Selina // International Transaction Journal of Engineering, Management and Applied Sciences and Technologies. 2020. Vol. 11, No. 16. 1116 р. – DOI 10.14456/itjemast.2020.321. – EDN EPWNVQ.
  54. Яковлева О. А. Опыт использования метода проверки статистических гипотез в малых выборках для зоотехнических исследований с использованием IBM SPSS Statistics 22 / О. А. Яковлева, Г. Р. Локтионова, О. В. Лисейкина // Ветеринария, зоотехния и биотехнология. 2018. № 6. С. 103–108. – EDN XVQXED.
  55. Лаптев С. В. Некоторые аспекты трансплантации фекальной микробиоты для нормализации микробиома и предупреждения развития септических процессов у животных / С. В. Лаптев, С. Ю. Пигина, М. В. Селина // Ветеринария, зоотехния и биотехнология. 2024. № 3. С. 23–31. – DOI 10.36871/vet.zoo.bio.202403003. – EDN BJDRLP.
  56. Лаптев С. В. Некоторые аспекты эпизоотологии и патогенеза субклинического и клинического мастита / С. В. Лаптев, С. Ю. Пигина, М. В. Селина // Ветеринария, зоотехния и биотехнология. 2023. № 12. С. 91–108. – DOI 10.36871/vet.zoo. bio.202312111. – EDN AVAHCI.
  57. Кочиш И. И. Моделирование процессов взаимодействия микроорганизмов в кишечнике кур / И. И. Кочиш, И. Н. Никонов, М. В. Селина // Ветеринария, зоотехния и биотехнология. 2022. № 4. С. 23–34. – DOI 10.36871/vet.zoo.bio.202204003. – EDN CTJIPU.