Bilgi

2.4: İnsan Derisi Mikrobiyom Projesi - Biyoloji

2.4: İnsan Derisi Mikrobiyom Projesi - Biyoloji


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Proje Amaçları ve Amaçları

İnsan Derisi Mikrobiyomu Projesi, klasik mikrobiyolojik araştırmaların ilke ve uygulamalarının bir uygulamasıdır. Ardından, cilt kültürünüzden bakteri türlerinden birinin kolonyal, hücresel ve metabolik özelliklerini büyütmek ve araştırmak için genişleyen bir dizi mikrobiyoloji laboratuvarı becerilerini uygulayacaksınız.

Daha spesifik olarak, şunları yapacaksınız:

  • cildinizden bir birincil kültür hazırlayın ve üzerinde büyüyen bakterilerin kolonyal ve hücresel özelliklerini gözlemleyin;
  • daha fazla araştırmak istediğiniz bir cilt izolatını belirleyin ve onu uzun bir süre boyunca saf bir kültürde muhafaza edin;
  • cilt izolatınızın hücresel ve metabolik özelliklerini araştırmak için mikrobiyolojik yöntemler kullanın;
  • Taksonominin temel ilkelerini ve bilgilerin nasıl uygulanacağını anlamak Bergey'in Belirleyici Bakteriyoloji El Kitabı cilt izolatınızı tahminen tanımlamak için.

Biyogüvenlik Hususları

Cildinizde sonsuza kadar taşıdığınız bakterilerin artık potansiyel bir biyolojik tehlike olarak sınıflandırılması ve risk değerlendirmesi ve laboratuvar sınırlama uygulamalarına tabi tutulması biraz ironik görünse de, yine de önemli bir husustur.

Bu projenin birincil kültür aşamasında karşılaşılabilecek çeşitli bakteri türlerinin çoğu BSL-1 ve bazı BSL-2'dir. Kimliği bilinmeyen bakterilerle çalışmanın risklerini en aza indirmek için bu proje yalnızca Gram pozitif bakteri, ve BSL-2 uygulamaları izolatınızın kültürleri ile çalışırken istihdam edilecektir.

Bergey'in El Kitabı

Bakteri taksonomisi ve tanımlaması için kesin referans kitabı, Bergey'in El Kitabı. İki versiyon vardır: Sistematik Bakteriyolojibakteri taksonomisi ve sistematiği (DNA'daki benzerliklere/farklılıklara göre bakterileri taksonlara yerleştirme) ve el kitabı konuları ile ilgilenen Belirleyici Bakteriyoloji Bölümü, özellikle bakteri taksonomisinin tanımlama yönleriyle ilgilenir. İkinci kitap, bu proje için birincil kaynağımız olacaktır. Kılavuza ve nasıl kullanılacağına genel bir bakış için, Bölüm I, II, III, IV ve V'i okuyun.

İnsan Derisi Mikrobiyomu

İnsan derisinde yaşayan bakteri ve diğer mikroplar, mevcut koşullarda hayatta kalmak için en iyi adapte olanlardır. İnsan vücudunun bölgeleri farklı ekosistemler olarak düşünülebilir. Önkol gibi cildin açıkta kalan kuru bölgeleri, birçok Gram pozitif bakteri için tercih edilen bir ortam olan kurak bir çöl ortamına benzer. Koltuk altı veya perine gibi genellikle koyu, sıcak ve nemli cilt bölgeleri, ılıman veya tropikal ekosistemlere benzer; genel olarak daha fazla mikrop barındırma eğilimindedirler ve daha büyük bir Gram-negatif bakteri yüzdesine sahip olmaları daha olasıdır.

Bu bölgelerde bulunan nicel farklılıklar, nem miktarı, vücut sıcaklığı ve deri yüzeyi lipidlerinin değişen konsantrasyonları ile ilgili olabilir. Çoğu mikroorganizma derinin yüzeysel katmanlarında (stratum corneum) ve saç köklerinin üst kısımlarında yaşar. Bununla birlikte, bazı bakteriler, sıradan dezenfeksiyon prosedürlerinin (yüzünüzü sabun/su veya bir antibakteriyel ürünle yıkamak gibi) erişemeyeceği saç köklerinin daha derin bölgelerinde bulunur. Bu erişilemeyen bakteriler, yüzey bakterileri çıkarıldıktan sonra cilt ortamının yeniden kolonizasyonu için bir rezervuar görevi görür.

Şekil 1, insan derisinin çeşitli bölgelerinde yaygın olarak bulunan bakteri türlerini göstermektedir. Bu bakterilerin tümü kültürlenebilir değildir, çünkü hayatta kalmaları için gerekli büyüme koşullarının yapay bir ortamda çoğaltılması zordur. Bu laboratuvar için oluşturulan kültür koşullarını kullanarak, birincil kültürünüzde yetiştirilen bakteriler büyük olasılıkla Actinobacteria olacaktır (mikrokok, Corynebacterium, Mycobacterium), Firmicutes (Stafilokok veya diğer Gram pozitif bakteriler) veya Proteobacteria (Gram negatif bakteriler).

Şekil 1. İnsan derisinde bulunan bakteri türleri

Deri mikrobiyomu, bakterilerin yanı sıra mayalar ve küfler gibi mantarları da içerebilir. İlginç olmakla birlikte, bu ökaryotik mikroorganizmalar bu projenin kapsamı dışındadır. Küfler, kökeninde mantar olarak tanımlanması kolay olacak ve bu nedenle önlenmesi kolay olacak çok belirgin koloniler oluşturur. Bununla birlikte, mayalar, tipik olarak daha küçük ve farklı renkte olmalarına rağmen, bakterilerinkine benzeyen koloniler üretirler. Koloniyi seçip saf kültür oluşturduğunuzda, küf (tüylü, bulanık veya tozlu) veya maya (çok küçük, çok yavaş büyüyen - yalnızca bir hafta veya daha fazla inkübasyondan sonra ortaya çıkan, ve parlak renkli—kırmızı, turuncu, pembe ve hatta parlak beyaz koloniler).

Birkaç hafta boyunca, kolonyal, hücresel ve metabolik özelliklerini ve nihayetinde "varsayımsal" kimliğini belirlemek için testler yaparken bakteri suşunuzu saf kültürde tutacaksınız. Fenotipik yöntemler, doğrudan DNA analizine dayanan yöntemlerden daha az kesin olduğu için "varsayımsal" terimi kullanılır.

Tüm gözlemleri, test sonuçlarını ve yorumları eğitmeniniz tarafından sağlanan talimatlara göre İnsan Derisi Mikrobiyom Projesi Çalışma Sayfalarına kaydedin.

Bilinmeyen Bir Bakterinin Tanımlanması

Bergey'in El Kitabı Bilinen tüm bakteri türlerinin özellikleri hakkında, çoğunlukla tablo şeklinde sunulan muazzam miktarda bilgi içerir. Cilt izolatınızın kimliğini belirlemek için bu tablolardaki bilgileri kullanacaksınız. Bu sürece yardımcı olmak ve diğer tüm olası bakteri türlerini nasıl elediğinizi göstermenin bir yolu olarak, olasılıkları daraltmak için ikili anahtar (aynı zamanda tanı anahtarı veya sıralı anahtar olarak da adlandırılır) adı verilen bir taksonomik araç kullanılacaktır.

Şekil 2. İkili anahtar örneği

İkili bir anahtar, birbirini dışlayan iki olası yanıtı olan bir soru dizisidir (evet veya hayır, olumlu veya olumsuz, koklar veya basiller gibi bir "bez"). Büyük bir bakteri grubuyla başlayarak (bu durumda, insan derisinde bulunabilen tüm olası Gram-pozitif bakteriler), ilk soru, iki seçeneğin olduğu gözlemlenebilir bir özellik ile ilgili olmalı, ardından ek sorular gelmelidir. olasılıklar tek bir seçeneğe daraltılıncaya kadar. Kısa bir örnek Şekil 2'de gösterilmektedir.

Bergey'in Belirleyici Bakteriyoloji El Kitabı öncelikle fenotipik gözlemlere dayalı bakterilerin sınıflandırılmasını değil, tanımlanmasını kolaylaştırmak için tasarlanmıştır. Bergey'de, en geniş gruplandırma dört grupla temsil edilir. Ana kategoriler. Cilt mikropunuz için Ana Kategoriyi belirlemenin birincil kriteri, hücre duvarının doğası olacaktır. Gram pozitif bir bakteri seçmekle sınırlı olduğunuzu unutmayın; bu nedenle, bu projenin başlangıç ​​noktası, içinde bulunan bakteriler olacaktır. Ana Kategori II: Hücre duvarlarına sahip Gram pozitif öbakteriler. Bu projede kullanacağımız kültür yöntemleri ve koşulları nedeniyle, izolatınızın Kategori III (hücre duvarı olmayan öbakteriler) veya IV (arkeobakteriler) olması pek olası değildir; bu nedenle, bunlar hariç tutulur.

Bu noktada seçeneklerinizi tüm bakterilerden sadece Kategori II olarak sınıflandırılanlara kadar daralttınız. Bir sonraki adım, aşağıdakileri tanımlamaktır: Grup, izolatınızın ait olduğu Ana Kategori içinde. Bergey'deki Bölüm V, her Kategorideki Gruplardaki bakterilerin bir listesini ve kısa bir özetini sunar; Tablo V.2 spesifik olarak Kategori II bakterilere atıfta bulunur. Hücresel morfoloji (örneğin, hücre şekli ve endosporların varlığı) ve fizyoloji (özellikle izolatınızın fizyolojik oksijen gereksinimleri ve göreli sonuçlarla ilgili olarak) bir Gruba karar vermenize yardımcı olacaktır. Bu kararı verdikten sonra, Bergey'deki tanımlama tablolarının ilk sayfasını bulmak için Tablo V.2'de verilen yönergeleri takip edebilirsiniz.

Seçimlerinizi tek bir seçenekle daraltmaya devam edin cins Grup içinde ve bir cinse karar verdiğinizde, farklı cinsleri belirten tanımlama tablosunu bulun ve başvurun. Türler o cins içinde. Tablolar ayrıca türler arasında ayrım yapmak için rutin olarak gerçekleştirilen laboratuvar testlerini ve cinsteki her bakteri türü için bu testlerin beklenen sonuçlarını listeler.

bölümünde listelenen tüm testleri yapamayabilirsiniz. Bergey'in. Çalıştığınız laboratuvara bağlı olarak gerçekleştirmeniz için farklı testler mevcut olabilir. Cilt mikropunuzu belirlemek amacıyla, aşağıda kimlik sürecinde kullanabileceğiniz testlerin bir listesi bulunmaktadır.

  • Gram boyama ve endospor boyama
  • %7,5 tuz toleransı (MSA)
  • Mannitol fermantasyonu (tuza dayanıklı bakteriler için MSA)
  • Safra toleransı ve eskülin hidrolizi (BE)
  • Kanlı agarda hemoliz
  • Glikoz fermantasyonu (MR; VP; TSI)
  • Laktoz/sükroz fermantasyonu (TSI)
  • Diğer karbonhidratların fermantasyonu (eğitmene bakın)
  • Antibiyotiklere duyarlılık veya direnç
  • Asetoin üretimi (VP)
  • katalaz
  • oksidaz
  • H üretimi2S (TSI; SIM)
  • İndol (SIM)
  • Hareketlilik (SIM)
  • sitrat kullanımı
  • Nitrat azaltma
  • Koagülaz (YALNIZCA stafilokoklar için)
  • üreaz

Eğitmeniniz tarafından belirtildiği gibi başka testler de mevcut olabilir.

Gözlemler, Sonuçlar ve Sonraki Adımlar

Aşağıdaki görevler birkaç hafta boyunca gerçekleştirilecektir:

Proje Adım 1: Bir TSA plakasında cildinizden birincil kültür yapın ve oda sıcaklığında bir haftaya kadar inkübe edin.

Proje Adımı 2: İnkübasyondan sonra, cildinizden alınan birincil kültürü içeren TSA plakası büyük olasılıkla iyi izole edilmiş birçok koloniyi barındıracaktır.

Bunlar arasından alt kültür ve ileri inceleme için 3 koloni seçin. Küf (tipik olarak büyük, yeşil veya kahverengi ve bulanık) veya maya gibi görünen kolonilerden kaçınmayı unutmayın (çok küçük ve canlı beyaz veya kırmızının bir tonu). Steril bir aşılama öznesi ile, daha önce yaptığınız ve Şekil 3'te gösterildiği gibi, saf bir kültür oluşturmak için her koloniyi bir TSA plakasının bir bölümüne alt kültürleyin. Bakteri üremesi bol olana kadar plakayı oda sıcaklığında inkübe edin.

Şekil 3. Bir TSA plakasının farklı bölümlerindeki alt kültürler

Proje Adım 3: Üç saf kültürün her birinin gram boyaması. Proje bakteriniz (cilt mikropunuz veya HSM) olarak Gram pozitif (basil veya kok) birini seçin. HSM'nizi bir TSA eğimine göre alt kültürleyin ve inkübe edin. Yüzeyde bol miktarda büyüme olduğunda, TSA slant kültürünü buzdolabında saklayın. Eğimin adınızla açıkça etiketlendiğinden emin olun.

Koloni ve Hücresel Morfoloji (CCM) Çalışma Sayfasını tamamlayın.

Proje Adım 4: Yaptığınız gözlemlerden ve laboratuvar testlerinin sonuçlarından, HSM'nizin Ana Kategorisini, Grubunu ve ardından Cinsini belirlemek için Bergey Kılavuzunu referans olarak kullanın.

Cins Tanımlama (GID) Çalışma Sayfasını tamamlayın.

Proje Adım 5: Seçeneklerinizi tek bir cinse indirdikten sonra, bireysel türlerin tanımlanması için Bergey'in El Kitabındaki belirli tabloyu bulun. Tablodaki bilgilere dayanarak, tür tanımlamasını kolaylaştıracak uygun testlerin bir listesini derleyin. Laboratuar eğitmeniniz tarafından belirtildiği gibi gerçekleştirmeniz için uygun olanları seçin. Uygun testleri yapın ve sonuçları kaydedin.

Proje Adımı 6: İnsan derisi mikropunuzun Türlerini belirlemek için sonuçlarınızı Bergey Kılavuzundan beklenen test sonuçlarıyla karşılaştırın.

TamamlayınızTür Tanımlama (SID) Çalışma Sayfası.

İsim __________________________________________ Son tarih _________________

Şimdiye kadar elde edilen gözlemleri/sonuçları aşağıya kaydedin. NOT: Eğitmeniniz bu çalışma sayfasını bir kurs yönetim sistemi aracılığıyla size elektronik olarak sunabilir ve yazdırıp teslim etmeden önce yanıtlarınızı çalışma sayfasına yazmanızı isteyebilir.

1. Birincil kültür için numuneyi aldığınız vücudunuzun bölgesini adlandırın.

2. Koloni görünümüne bağlı olarak, birincil kültürünüzün TSA çizgi plakasında cildinizden yaklaşık olarak kaç farklı bakteri türü temsil edilmektedir?

3. Bir görünümün temelinde izole koloni ve uygun mikrobiyoloji terminolojisini kullanarak, üç bakteri alt kültürünün her birinin kolonyal morfolojisini tanımlayın.

Koloni Tipi 1
koloni boyutu
Doku
şeffaflık
Pigmentasyon
Form (şekil, kenar boşluğu, yükseklik)
Koloni Tipi 2
koloni boyutu
Doku
şeffaflık
Pigmentasyon
Form (şekil, kenar boşluğu, yükseklik)
Koloni Tipi 3
koloni boyutu
Doku
şeffaflık
Pigmentasyon
Form (şekil, kenar boşluğu, yükseklik)

4. Üç bakteriyel saf kültürün her biri için uygun mikrobiyoloji terminolojisini kullanarak Gram boyamanın sonucunu tanımlayın:

Gram Leke Sonucuhücre şekliAranjman
koloni 1
koloni 2
Koloni 3

5. Araştırdığınız üç bakteriden proje bakteriniz olarak Gram pozitif olanı seçin. Aşağıda, üçünden hangisini seçtiğinizi belirtin ve Gram boyama sonucunu yeniden ifade edin.

Koloni # ve Gram boyama sonucu (hücre şekli ve düzeni dahil):

_____________________________________________________________________

6. İzolatınız gibi Gram pozitif bir bakterinin hücre duvarının kimyasal bileşimini ve yapısını Gram negatif bir bakterinin hücre duvarı ile karşılaştırın ve karşılaştırın.

7. Gram boyama işlemi uygulandıktan sonra neden Gram pozitif hücrelerin mor, Gram negatif hücrelerin pembe göründüğünü kısaca tartışın.

8. Bakteri hücrelerinin mikroskopla gözlemleyebileceğimiz “düzenlemeleri” nasıl ürettiğini kısaca tartışın.

9. İzolatınız üzerinde bir endospor boyaması yapmanızın sizin için gerekli olup olmayacağını belirtin ve izolatınızı tanımlamak için bu boyama yöntemini neden kullanmanız veya kullanmamanız gerektiğini açıklamak için özel bir neden belirtin.

10. Genel Gram boyama prosedürüne iyot ve potasyum iyodür (Gram's İyot) karışımının neden dahil edilmesi gerektiğini kısaca açıklayın.

Bu çalışma sayfasına ek olarak, eğitmeninize bir çalışma sayfası hazırlamanız ve sağlamanız da istenebilir. Gram boyalı slayt Tekniğinizi değerlendirmek için çevresel izolatınızdan hazırlanan bir yayma. Değerlendirilirse, aşağıdaki kriterler kullanılacaktır: tek hücre katmanı elde edilir, hücre morfolojisi ve düzeni kolayca belirlenir, tüm hücreler aynı renk, şekil ve düzende görünür ve görünür kirleticiler yoktur.

Gram Boyalı Slaytın Eğitmen Değerlendirmesi:

Eğitmen tarafından gözlemlenen gram boyama sonucu: _______________________________________

Tekniğin değerlendirilmesi: ________________________________________________________

Kriterler: Tek hücre katmanı elde edilir; hücre morfolojisi ve düzeni kolayca belirlenir; tüm hücreler aynı renk, şekil ve düzende görünür; ve görünür kirleticiler yoktur. Eğitmenin hücresel morfoloji tanımıyla uygunluk derecesi de not edilecektir.

İsim __________________________________________ Son tarih _________________

1. CCM çalışma sayfanızdan, cilt izolatınız için Gram boyama sonuçlarını (reaksiyon, morfoloji ve düzenleme) yeniden ifade edin:

2. Taksonomik Sınıflandırma: İhtisas ve filum İzolatınız için, şimdiye kadar biriktirdiğiniz kanıtlara göre.

3. Çevresel izolatınız üzerinde gerçekleştirilen aşağıdaki fizyolojik testlerin sonuçlarını bildirin:

ÖlçekBetimlemek detayda aşağıdaki testlerin sonuçları (yani, doğrudan gözlemlediğiniz şey: H'den sonraki kabarcıklar gibi)2Ö2 eklendi; eğik üzerinde kırmızı renk ve çatlaklar ile popo üzerinde sarı; vesaire.)Gözlemlenen sonucun yorumlanması (örneğin; pos veya neg; K/A, gaz, vb.)
katalaz
oksidaz
TSI ağarı
Nitrat Azaltma

4. Bu noktaya kadar bakteriyel büyüme özellikleri ve fizyolojik testler hakkındaki gözlemlerinizden, cilt bakterinizin ATP yapmak için kullandığı TÜM enerji metabolizması yol(lar)ını belirtin. Ardından, kararlılığınızı desteklemek için gözlemleriniz ve test sonuçlarınız arasından ikna edici kanıtlar sağlayın.

Enerji Metabolizması yoluGözlemleriniz ve/veya yukarıdaki testlerin sonuçları, EI'nizin bu yolu kullandığını gösteriyor mu? (EVET veya NUMARA)Bu yol için bilimsel kanıt sağlayan bir gözlem ve/veya test sonucunu SÖYLEYİN ve sonucun EI bakterinizin bu yolu kullandığını neden/nasıl gösterdiğini açıklayın.
aerobik solunum
anaerobik solunum
fermantasyon

5. Oksijen için Büyüme Kategorisi

Yukarıda gözlemlenen büyüme modellerine ve test sonuçlarına dayanarak, EI bakteriniz için fizyolojik oksijen gereksinimini (katı aerob, mikroaerofil, katı anaerob, fakültatif anaerob veya aerotolerant anaerob) belirtin.

6. Bergey'in Grubu

Bergey'deki Tablo V, her bir Ana bakteri Kategorisi için bir tane olmak üzere dört bölüme ayrılmıştır. EI'niz olarak Gram pozitif bir bakteri seçmeniz istendiğini unutmayın, bu nedenle EI'nizin Ana Kategori II'de hangi Gruba atanacağını belirlemek için Tablo V.2'ye bakın. Bu noktaya kadar gözlemlediğiniz EI bakterinizin özelliklerine göre:

(a) belirtmek Grup (grup sayı ve isim) Bergey's Manual tanımlama sistemine göre EI'niz için.

(B)sağlayan İKİ gözlemi belirtin bilimsel kanıt yukarıdaki (a)'dan Grup ataması seçiminizi desteklemek için.

7. Cins atamak için testler

Eğer gerekliyse (ve bu noktada gerekli olmayabilir), çevresel izolatınızın cinsini belirlemek için ek testler yapın. Bu testleri ve sonuçlarını aşağıdaki tabloda açıklayın. Ek testler yapmadan cinsi belirleyebilirseniz, bu tabloya hiçbir şey koymayın.

Test/GözlemAşağıdaki testlerin sonuçlarını ayrıntılı olarak açıklayın (anlamı, doğrudan gözlemlediğiniz): örneğin H'den sonra kabarcıklar2Ö2 eklendi; eğik üzerinde kırmızı renk ve çatlaklar ile popo üzerinde sarı; vesaire.)Gözlemlenen sonucun yorumlanması (örneğin; pos veya neg; K/A, gaz, vb.)

8. Cins Kimliği Akış Şeması (ikili anahtar)

İkili bir anahtarın nasıl oluşturulacağına ilişkin kısa bir örnek daha önce bu laboratuvarda sağlanmıştı. Geliştirdiğiniz anahtarın, seçtiğiniz cinsin sürecini ve mantığını gözden geçirmek için eğitmeniniz tarafından kullanılacağını unutmayın.

Nasıl devam edeceğinize dair bazı tavsiyeler: Amacınızın KURAL DIŞI EI bakteriniz için gözlemlediğiniz özelliklerle uyumlu olmayan cinsler. Listeleyerek başlayın HERŞEY Bergey Grubundaki olası cinslerin Ardından çeşitli cinsleri birbirinden ayıran özelliklere (hücre şekli, endospor üretimi, insan derisinde büyüme vb.) bakın. İlk beyitiniz olarak, izole ettiğiniz ve diğer türlerin çoğunda eksik olan bir özellik seçin. Ardından, ekarte edilmeyen cinsler için, bir sonraki beyit olarak, yine mümkün olduğu kadar çok cinsi ekarte eden bir özellik seçin. Bu noktaya kadar yaptığınız tüm gözlemlerinizle tutarlı olan tek bir cins kalana kadar devam edin.

belirtmek varsayımsal cins EI bakterinizin sayısı: ____________________________________

İsim ____________________________________________ Vade Tarihi _______________

1. Şimdiye kadar belirlenen EI'nizin gözlemlerinin/özelliklerinin gözden geçirilmesi:

Kolonilerin pigmentasyonu (SADECE renkli)
Gram boyama reaksiyonu
Hücresel morfoloji
Hücresel düzenleme
Gözlenen endosporlar (evet veya hayır)
Katalaz testi sonucu (+ veya -)
Oksidaz testinin sonucu (+ veya -)
TSE sonucu
Nitrat indirgeme testi sonucu (+ veya -)
Belirtilen TÜM enerji yollarını listeleyin
Oksijen için büyüme kategorisi
Bergey Grubu (# ve isim)
Cins Adı

2. Tür Kimliği için Testler

İzolatınızın farklılaşması ve tanımlanması için gerekli testleri ve cins içindeki türleri gösteren Bergey Kılavuzundaki spesifik Tabloyu bulun. Aşağıda, izolatınızı varsayımsal olarak tanımlamak için yapmanız gereken testleri (zaten yapılmış olanlara ek olarak) listeleyin. Laboratuvarınızda mevcut olan testlerin listesine çapraz referans verin (önceden eğitmeniniz tarafından sağlanmıştır).

3. Aşağıdaki tabloyu EI bakteriniz için gözlemlediğiniz testler/sonuçlar ile tamamlayın. Tablodaki satır sayısı isteğe bağlıdır - yalnızca izolatınızı tanımlamak için gerektiği kadar test yapın. Gerekirse ek satırlar ekleyin).

Testin adıTest(ler)in sonucunun doğrudan gözlemlenmesi (medya, slayt, tüp vb. Baktığınızda nasıl GÖRÜNÜYOR?)Sonuç/Sonuç (konum veya olumsuz, K/A, vb.)

4. Daha önce yaptığınız gibi, çevresel izolatınızı varsayımsal olarak tanımlamak için kullanılan süreci ve mantığı göstermek için ikili bir anahtar oluşturun. Aşağıda, cins içindeki TÜM türleri listeleyerek başlayın. Alt türlerin (varsa) ayrı ayrı listelenmesi gerektiğini unutmayın.

5. Aşağıdaki A veya B'yi tamamlayın:

A. Tüm olası testleri tamamladıktan sonra tek bir türü tanımlayabildiyseniz: Çevresel izolatınız için tam binom adını (bilimsel terminolojiyi kullanarak) aşağıya yazın:

B. Tüm testlerinizi tamamladıktan sonra tek bir türü ayırt edemediyseniz: Kalan TÜM türlerin tam iki terimli adını yazın ve EI'nize neden tek bir tür atayamadığınızı belirtin.

6. Büyüme Özellikleri

EI'niz için aşağıdaki büyüme özellikleriyle ilgili belirli kategoriyi belirtmek için biyoloji/mikrobiyoloji terminolojisini kullanın. Dahil olmak üzere her kategorinin seçimi için gerekçenizi belirtin. özel örnekler Gözlemleriniz ve testlerinizden izolatınız için gözlemlenen büyüme paternlerinin

Fizyolojik KategoriGözlemleriniz/test sonuçlarınızdan destekleyici kanıtlar
beslenme
Sıcaklık
Ozmotik (tuz) toleransı

7. Tamamen sınıflandırmak uygun terminoloji ve bilimsel terminolojiyi kullanarak aşağıdaki bilgileri sağlayarak izolatınız:

taksonCilt izolatınız için sınıflandırma
İhtisas
filum
Sınıf
Emir
Aile
cins
Türler

Birlikte Yaşayan Çiftlerin Cilt Mikrobiyomu

Farklı mikrobiyal topluluklar, insan derisi mikrobiyomunun bir parçası olarak bireylerde yaşar ve sürekli olarak çevreye saçılır. Birlikte yaşamanın bireyin cilt mikrobiyomunu etkileyip etkilemediğini test etmek için cinsel olarak aktif 10 çiftin (20 kişi) 17 cilt bölgesinden mikrobiyal topluluklar örneklendi ve ortak çiftler arasında ortak cilt mikrobiyotasına yol açtı. Toplam 340 cilt sürüntüsünden elde edilen bakteri ve arkelerin 16S rRNA genleri, yüksek verimli dizileme ile analiz edildi ve sonuçlar, birlikte yaşamanın mikrobiyal topluluk bileşimi ile önemli ölçüde ilişkili olduğunu gösterdi, ancak bu ilişki vücut konumu ve bireysellik özellikleri tarafından büyük ölçüde aşıldı. . Rastgele orman modellemesi, ortakların zamanın %86'sında tahmin edilebileceğini gösterdi (P < 0,001), her zaman yanlış eşleştirilmiş ortakların kombinasyonlarından daha büyük olan cilt mikrobiyom profillerine dayanmaktadır. Bray-Curtis mesafelerine göre, birlikte yaşayan çiftlerin ayaklarında en benzer genel mikrobiyal cilt toplulukları vardı. Buna karşılık, uyluk mikrobiyal toplulukları, birlikte yaşamaktan ziyade biyolojik cinsiyetle güçlü bir şekilde ilişkiliydi. Belirli vücut konumlarının cilt mikrobiyomu ile ilişkili ek faktörler arasında cilt bakım ürünlerinin kullanımı, evcil hayvan sahipliği, alerjiler ve alkol tüketimi yer aldı. Bu temel veriler, cilt mikrobiyomu ile birlikte yaşayan bireyler arasındaki günlük etkileşimler arasındaki bağlantıları belirleyerek, insan mikrobiyomunu şekillendiren bilinen faktörlere ve buna bağlı olarak insan sağlığı ile olan ilişkisine katkıda bulundu. ÖNEM Çalışmamız, cilt mikrobiyomunun bileşimini etkileyen bir faktör olarak birlikte yaşamanın etkisini karakterize ediyor. Vücut bölgesi ve örneklenen birey, bu çalışmada meta veri olarak toplanan diğer faktörlerden daha güçlü etkiler olmasına rağmen, tespit edilen mikrobiyal taksonların modellenmesinin, makine öğrenimi yaklaşımlarını kullanarak cilt mikrobiyomu profillerine dayalı olarak birlikte yaşayan ortakların doğru tanımlanmasına yardımcı olabileceğini gösteriyoruz. Bu sonuçlar, birlikte yaşayan bir partnerin mikrobiyotamızı önemli ölçüde etkileyebileceğini göstermektedir. Takip çalışmaları, paylaşılan mikrobiyotanın dermatolojik sağlık üzerindeki etkilerini ve birlikte yaşayan ebeveynlerin bebeklerinin mikrobiyom profillerine katkılarını araştırmak için önemli olacaktır.

Anahtar Kelimeler: birlikte yaşama yüksek verimli dizileme insan derisi mikrobiyomu rastgele orman modellemesi.

Rakamlar

10 mikrobiyal çeşitlilik…

Örneklenen 10 vücut lokasyonunun mikrobiyal çeşitliliği. (A) Aşağıdakileri gösteren pasta grafikler…

Kullanılarak oluşturulan ordinations (PCoA)…

Her biri için Bray-Curtis farklılık metriği kullanılarak oluşturulan ordinasyonlar (PCoA)…

Örnekler başka biriyle eşleştirildi…

Örnekler, veri setinde bulunan başka bir örnekle eşleştirildi…

Önemli olanı özetleyen ısı haritası (…

Önemli olanı özetleyen ısı haritası ( P < 0.05) toplanan meta veri faktörleri…

Doğru çift kompozisyonu ile veri setinin çubuk grafikleri…


NIH Mikrobiyom Bulut Projesi

Araştırmacıların Mikrobiyom Verilerini Keşfetmesine Yardımcı Olacak Yeni Bir Kaynak

Ulusal Alerji ve Bulaşıcı Hastalıklar Enstitüsü (NIAID) ve Ulusal İnsan Genomu Araştırma Enstitüsü (NHGRI) tarafından yönetilen NIH Mikrobiyom Bulut Projesi (MCP), mikrobiyom bilim adamlarının karşılaştığı en büyük zorluklardan birini ele alıyor: büyük ölçekli veri analizleri. NIH, akademi ve endüstriden bilim adamlarından oluşan bir ekip, İnsan Mikrobiyom Projesi (HMP) verilerini ve analiz araçlarını bir araya getiren bulut veya İnternet tabanlı bir platform geliştiriyor. HMP, vücudumuzu doğal olarak kolonize eden mikroplar hakkında 14 terabaytlık genetik bilgi üretti. Bu, 3.000'den fazla standart DVD'yi doldurmak için yeterli veridir.

"Şu anda üretilebilecek veri miktarı, sadece birkaç yıl önce yapılabileceklerden çok daha yüksek" dedi. John TsangNIAID'in Sistem Biyolojisi Laboratuvarı'nda Sistem Genomik ve Biyoinformatik Birimi şefi. Tsang'ın araştırması, mikrobiyota ve insan vücudu arasındakiler gibi biyolojik etkileşimleri anlamaya odaklanıyor. Laboratuvarının deneysel mikrobiyom sıralama verilerini analiz etmek ve bunları HMP verileriyle karşılaştırmak için bulut platformunu kullanmayı planlıyor.

Madencilik mikrobiyomu veri kümeleri, bilim insanlarının mikrobiyotanın sağlık ve hastalıktaki rolünü daha iyi anlamalarına ve ilaçlar ve aşılar için yeni hedefler belirlemelerine yardımcı olmayı vaat ediyor, ancak bilim adamlarının bu karmaşık verileri anlamlandırmak için uygun araçlara ihtiyacı var. Birçok araştırmacının yüksek performanslı bilgi işlem kaynaklarına, veri analiz araçlarına veya büyük ölçekli mikrobiyom veri kümelerini bir araya getirmek ve incelemek için gereken teknik uzmanlığa erişimi yoktur. Verileri ve araçları bulutta bir araya getiren MCP, araştırmacılara yüksek performanslı bilgi işlem gücüyle çok büyük miktarda veriye erişim sağlayacak.

Tsang, "Merkezi veri analizi kaynaklarına erişim sağlayan bir bulut platformu ileriye doğru atılmış büyük bir adımdır" dedi. "Birden fazla araştırmacı tarafından kullanılan yerleşik bir araç setinin mevcudiyeti, büyük veri kümelerini keşfetme yeteneğimizi kolaylaştıracak."

Eylül 2013'te, NIAID ve NHGRI, HMP sıralama verilerinin beş terabaytlık bir bölümünü Amazon Web Hizmetleri bulutunda herkese açık hale getiren MCP'nin ilk aşamasını başlattı. Bulut depolama, zaman alan veri indirme ihtiyacını azaltarak analizi kolaylaştırır. MCP ekibi, analiz araçları, daha fazla veri ve çevrimiçi eğitimler gibi destekleyici belgeler ekleyecek olan projenin bir sonraki aşamasını geliştiriyor. Platform halka açıklanmadan önce, NIH bilim adamlarından ve okul dışı araştırmacılardan oluşan bir ekip onu değerlendirecek ve işlevselliği ve kullanılabilirliği hakkında geri bildirim sağlayacaktır.

MCP'nin bulut ortamı, NIH okul içi ve okul dışı araştırmacıları ve meslektaşları arasında daha fazla işbirliğini ve veri paylaşımını teşvik etmeyi vaat ediyor. Bilim insanlarının MCP ile deneyimleri, biyomedikal araştırmalar için bulut teknolojilerini kullanmak için NIH'nin en iyi uygulamalarını bilgilendirmeye de yardımcı olacaktır.


Sonuçlar

İnsan derisi mikrobiyomunun özellik bileşimi

Şekil 1a, cilt mikropları için ikili özellikleri sunar. Spor oluşumu, özellikle genel olarak deri mikroplarından beş kat daha az sporlanma olasılığı olan bol türler arasında nadirdir. Buna karşılık, deri taksonlarının yarısından fazlası en az bir pigment üretir. Enzim aktiviteleri çeşitlidir. Katalaz cilt bakterilerinin hemen altında bulunurken, oksidaz, üreaz, alkalin fosfataz, jelatinaz ve aeskülin hidrolizi daha az yaygın iken asit fosfataz, α-galaktosidaz, arilsülfataz, pirazinamidaz ve tellürit redüktaz nadirdir. Katalaz, bol taksonlarda daha yaygın olan tek enzimdir. Deri bakterilerinin gaz üretimi sınırlıdır: küçük bir kısmı hidrojen sülfür ve indol üretmesine rağmen neredeyse hiçbir mikrop metan üretmez. Nitrat azaltımı nispeten yaygındır. Bu, cilt kommensallerinin terdeki nitratı sıklıkla azalttığına dair önceki bulgularla uyumludur [49, 50].

İnsan derisi mikrobiyomunda (a) bir dizi farklı ikili özellik, (B) farklı oksijen kullanım türleri, (C) farklı motilite türleri, (NS) farklı şekiller, (e) farklı Gram boyaları ve (F) farklı toplama kalıpları

Şekil 1b–f, cilt mikropları için kategorik özellikleri sunar. Kesinlikle aerobik ve kesinlikle anaerobik organizmaların büyük bir kısmı olmasına rağmen, cilt mikroplarının çoğu fakültatif olarak anaerobiktir. Çoğu deri mikropları da hareketsizdir ve bu özellikle bol taksonlar için geçerlidir. Yine de, beklenmedik şekilde büyük bir oranda (yaklaşık %40) kamçı bulunur. Diğer motilite biçimleri güçlü bir şekilde temsil edilmez. Çoğu cilt bakterisi çubuk şeklindedir ve kümeler halinde oluşur. Genel olarak, cilt mikropları ağırlıklı olarak Gram negatiftir, ancak bol miktarda bakteri Gram negatif ve Gram pozitif taksonlar arasında eşit olarak bölünür.

Kantitatif mikrobiyal özellikler Tablo 1'de verilmiştir. Büyüme için optimum sıcaklık 33.2 ve 35.0 °C arasındadır, bu da 32.5–35.5°C'deki ortalama cilt yüzey sıcaklığı aralığına yakındır [51]. Optimum pH, bol bakteri türleri için bile nötre yakındır. Bu şaşırtıcıdır, çünkü cilt, pH değerleri 4.0 ile 7.0 arasında değişen, ancak genellikle pH civarında konsantre olan asidik bir ortamdır.

5.0 [52,53,54]. Aslında, düşük pH'ın, asidik koşullar altında cilt yüzeyine daha iyi yapışan ortak cilt mikroplarına fayda sağladığı düşünülmektedir [54]. Optimal tuz konsantrasyonları ve tuz konsantrasyon aralıkları da aynı şekilde terde ölçülen tuz konsantrasyonlarının oldukça üzerindedir [55]. Bunun deri yüzeyindeki ter buharlaşması ile açıklanabileceğini varsayıyoruz, bu da tuzu terden konsantre edebilir. Ortalama GC içeriği yaklaşık %50'dir.

Şekil 2, deri bakterileri tarafından karbon substratların kullanımını göstermektedir. Burada hidroliz ve fermantasyon dahil tüm kullanım biçimlerini dahil ediyoruz. Çok çeşitli karbon substratları, çoklu cilt taksonları tarafından tüketilir. Bu özellikle amino asitler için geçerlidir, veritabanımızdaki amino asitlerin %50'sinden fazlası bol deri taksonlarının %70'inden fazlası tarafından kullanılır. Monosakkaritler ve organik asitlerin kullanım oranları daha düşüktür, ancak yine de kayda değerdir.

%40'ı, bol cilt taksonlarının %70'i tarafından kullanılır. Alkollerin ve oligosakkaritler/polisakkaritlerin kullanımı daha az yaygın olarak dağıtılır, oligosakkaritlerin %22'si ve bol taksonların >%70'i tarafından kullanılan (%0) alkol yoktur. Dikkate alınan karbon bileşiklerinden, bol taksonlar tarafından en sık kullanılan substratlar glutamat (%95), asparagin (%95), valerat (%92) ve glukozdur (%91). Footnote 1 The substrates used least are gelatin (3%), urea (17%), and xylitol (17%).

Proportion of all taxa (> 0.001% of reads in at least one sample white) and abundant taxa (> 0.1% of reads in at least one sample gray) in the human skin microbiome that utilize particular (a) organic acids, (B) amino acids, (C) monosaccharides, (NS) oligosaccharides and polysaccharides, (e) alcohols and (F) other compounds

Comparing abundant versus rare skin bacteria, abundant taxa are more likely to use amino and organic acids. Eight amino acids (alanine, asparagine, aspartate, glutamate, glycine, leucine, proline, and serine see Additional file 1: Supplemental Information II Table S2.3) are used more by abundant microbes than by the skin community as whole. Similarly, nine organic acids (acetate, citrate, formate, gluconate, malate, malonate, pyruvate, succinate, and valerate see Additional file 1: Supplemental Information II Table S2.3) are used more by abundant microbes. For both amino acids and organic acids, all significant differences indicate that abundant skin taxa use these compounds more than skin taxa as a whole. Differences in consumption of other compounds, including alcohols and saccharides, are less biased toward overuse by abundant species. Indeed, two complex sugars (xylose and cellobiose) are used less by abundant taxa. Glucose, a simple sugar, on the other hand, is used more by abundant taxa (see Additional file 1: Supplemental Information II Table S2.3).

It is well known that certain taxonomic groups, for example Actinobacteria, are overrepresented among skin microbes and, in particular, among abundant skin microbes. While these groups are likely overrepresented because they have traits that make them uniquely adapted to the skin environment, it is possible that the traits that are important for living on skin are not those that we measured. Instead, the skin relevant traits may be other traits and the differences that we observe in the traits that we did measure may merely exist as a result of phylogenetic conservation. For this reason, we performed an additional analysis regressing the probability of a taxon being abundant versus rare against each trait individually, both for a naïve logistic regression and for a regression where phylogenetic relatedness was accounted for using the phylolm package in R [56]. To test the overall significance of a fitted regression, we compared it to a null model using a likelihood ratio test. In general, we found that many of the differences between abundant and rare taxa were preserved when phylogeny was accounted for. For instance, oxygen use, spore formation, Gram stain, type of motility, H2S production, the presence of catalase, aesculin hydrolysis and urease, and use of succinate, acetate, gluconate (organic acids), serine, proline, and glutamate (amino acids) were significantly different among abundant and rare taxa, whether or not phylogeny was considered. A few traits were not significant once phylogeny was included, for example cell shape, the presence of alkaline phosphatase, pyrazinamidase and gelatinase, and use of xylose, glucose, cellobiose (saccharides), malonate, formate, valerate, pyruvate, citrate, aspartate (organic acids), asparagine, alanine, leucine, and glycine (amino acids). Finally, use of 2-ketogluconate (organic acid) and the ability to perform nitrate reduction were only significant when accounting for phylogeny (see Additional file 1: Supplemental Information II, Table S2.1–S2.3).

Trait overrepresentation on human skin

Without comparison to prevalence in the world as a whole, it is impossible to know which traits are generally common versus preferentially selected for in skin environments. Figure 3a presents a comparison of binary traits among abundant skin bacteria versus bacteria more broadly (see “Materials and methods” section see also Additional file 1: Supplemental Information III Fig. S3.1). Although there is a correlation between prevalence of a trait on skin and in the world as a whole, several traits are underrepresented among abundant skin taxa. Spore formation, for example is 7.5 times less likely among skin taxa as compared to general bacteria. Meanwhile, there is a 4.5-fold reduction in the likelihood of a skin taxon possessing acid phosphatase and a 1.5-fold reduction in the likelihood of a skin taxon possessing alkaline phosphatase as compared to bacteria more broadly. General bacteria are also 23% more likely to produce a pigment, 21% more likely to possess catalase, and 87% more likely to possess oxidase. For categorical traits, we again see significant differences between skin taxa and taxa from the world more broadly. Abundant skin bacteria (see Fig. 3b) are approximately half as likely to be aerobic, favoring, instead, a more flexible, facultative strategy. Likewise, abundant skin bacteria are 8-fold less likely to exhibit gliding motility, and none possess axial filaments, whereas these occur in

0.1% of bacteria overall. Abundant skin taxa are also less likely to be spirillum or rod-shaped, whereas the fraction of cocci and coccibacilli on skin is inflated more than 2-fold. Finally, abundant skin bacteria are half as likely to grow in chains, preferring to aggregate as clumps instead.

Qualitative trait comparison for abundant taxa (> 0.1% of reads in at least one sample see also Supplementary Information I). a Proportion of taxa with a specific, qualitative trait in skin microbial communities (x-axis) versus the world as a whole (y-eksen). Filled symbols represent traits that are significantly different in skin environments open circles represent traits that are not significantly different marker size reflects significance. B Plots of trait proportions among skin bacteria (pink) and world bacteria (green). Open red circles denote traits that are overrepresented on skin filled green circles denote traits that are overrepresented in the world (underrepresented on skin)

Figure 4 compares quantitative traits among world and skin bacteria (see also Additional file 1: Supplemental Information III, Figure S3.2). Abundant skin bacteria have more difficulty at high pH, tolerating, on average, a pH maximum of 7.97 versus 9.03 for the world in general. Abundant skin taxa also have a smaller range of pH values (2.41 versus 3.38) over which growth occurs. We speculate that this is because skin is a largely acidic environment with a relatively stable pH. Interestingly, however, optimal pH values for skin microbes do not reflect pH ranges measured on skin. Abundant skin bacteria also prefer warmer temperatures, can tolerate warmer temperatures, and have more difficulty at cold temperatures (with all three skin metrics being

+ 2 °C) as compared to bacteria more broadly. Again, we hypothesize that this is because the skin is, at least relatively speaking, a warmer environment [48]. With respect to salt requirements, abundant skin bacteria are much less resilient to hypotonic conditions, requiring on average 1.1% NaCl, whereas average requirements in the world as a whole are closer to 0.02%. We speculate that this is because the skin is subject to constant excretion of salts through sweating. Finally, skin bacteria have a lower GC content (see also Additional file 1: Supplemental Information I, Figure S2), consistent with previous findings that host-associated organisms are AT-rich [57, 58].

Boxplots comparing quantitative traits among skin bacteria (pink) and bacteria from the world in general (green) for abundant skin microbes (> 0.1% of reads in at least one sample see also Supplemental Information I). Blue stars are used to denote significant differences between a trait value in the world versus on skin. Box width indicates the relative number of microbes used for the comparison

We do not consider differences in carbon substrate usage between skin and the world because this information was collected differently in the skin database relative to the world database, making comparison impossible (see “Materials and methods” section).

Phylum level differences

As suggested above, one explanation for observed trends in functional traits on human skin is that these result from certain phyla (aktinobakteriler, Bacteroidetes, Firmicutes, ve proteobakteriler) being the predominant constituents of the skin microbiome. To address this possibility, we used two separate approaches. First, we determined whether differences in functional traits between skin microbes and microbes more broadly persist when considering each phylum separately (see Tables 2, 3, and 4 and Additional file 1: Supplemental Information IV). For many traits—specifically, spore formation, pigment production, acid phosphatase, catalase (except for aktinobakteriler), oxidase (see Table 2, Additional file 1: Table S4.1–S4.3), oxygen requirements, cell aggregation (see Table 3, Additional file 1: Table S4.4–S4.6), GC content, pH, and temperature requirements (see Table 4, Additional file 1: Table S4.7–S4.9)—biases that were apparent at the kingdom level are also apparent across multiple phyla. For other traits—for example, alkaline phosphatase, aeculin hydrolysis, and α-galactosidase (see Table 2, Additional file 1: Table S4.1–S4.3)—biases from the global composition appear driven by a single phylum, usually proteobakteriler, which is the most diverse phylum (see Additional file 1: Table S1.2) and thus most likely to impact overall results. Finally, for a few traits—most notably H2S and indole production (see Table 2, Additional file 1: Table S4.1–S4.3), motility, Gram stain, and cell shape (see Table 3, Additional file 1: Table S4.4–S4.6)—trends vary among phyla. Second, similar to our comparison of abundant versus rare taxa, we regressed the probability of a taxon being on the skin versus in the world more broadly against each trait individually using both a naïve logistic regression and a regression where phylogenetic relatedness was accounted for [56]. We then tested the overall significance of a fitted regression based on a null model using a likelihood ratio test. This analysis showed that all traits significantly over/underrepresented on skin relative to the world remained significant when accounting for phylogeny, while three traits (urease, pyrazinamidase, and nitrate reduction) were only significant under phylogenetic correction (see Additional file 1: Supplemental Information IV, Figure S4.10 and S4.11).

Trait differences among skin sites

Human skin microbiomes generally structure according to skin environment, with three environments—dry, moist, and sebaceous—represented (see Additional file 1: Supplemental Information I, Table S1.1). Because taxonomic composition differs among these three environments, functional diversity may vary as well. To test this hypothesis, we performed pairwise comparisons (dry vs. moist, dry vs. sebaceous, and moist vs. sebaceous) for all traits and substrate utilizations in our database (see Supplemental Information V). Surprisingly, not one difference emerged among skin environments for enzyme activities, gas production, spore formation, pigment production, nitrate reduction, Gram stain, cell aggregation, or pH, temperature, and NaCl requirements (see Additional file 1: Figure S5.1i, iii, S5.2i, iii, S5.3i, iii). Abundant bacteria at sebaceous sites are less likely to be rods as compared to abundant taxa at moist sites (49% versus 68%, see Additional file 1: Figure S5.3iv). As well, anaerobes are slightly underrepresented at dry sites as compared to sebaceous sites (see Additional file 1: Figure S5.2ii), and GC content is slightly lower at dry sites as compared to moist sites (see Additional file 1: Figure S5.5), although these latter two trends only emerge when considering the full skin microbiome, not just abundant taxa. Unfortunately, when accounting for phylogeny, the model for cell shape was degenerate for abundant taxa. However, variation in oxygen use between dry and sebaceous sites was observed even with phylogenetic correction. We did not attempt to control for phylogeny for GC content, since this was a quantitative trait.

Substrate usage (see Additional file 1: Supplementary Information V, Figure S5.6–S5.11) is similarly constant among skin environments, and what few differences do exist only occur between moist and sebaceous sites. Specifically, bacterial use of three organic acids—quinate, malonate, and caprate—as well as glucosamine (a monosaccharide) is overrepresented at sebaceous sites. By contrast, bacterial use of three saccharides—rhamnose, xylose, and cellobiose—as well as glycine (an amino acid) and urea are overrepresented at moist sites.

Our finding of high similarity among skin sites is in keeping with previous studies [6], but contrasts with a KEGG analysis performed in Oh et al. [59]. The discrepancy between our trait database analysis and the KEGG analysis may be because we considered a different set of functions. Alternatively, it may be because of differences in our definition of function prevalence. In particular, Oh et al. [59] quantified commonness of pathways across samples, whereas we quantify commonness of functions across taxa. Defining prevalence across species is not possible using pathway analysis, highlighting a distinction and benefit of our trait-based approach.


Skin microbiome and formulation of cosmetics with Pro-, Pre-, and Post-biotics ingredients – Definitions and key considerations. Opportunities and challenges for cosmetic formulators and companies

The human skin is inhabited by large and diverse microbial communities (bacteria, fungi, viruses). Advanced analytical study approaches such as metagenomics and recent research projects have increased our understanding of their composition and dynamics. The human skin microbiome and microbiota have been in recent years the subject of a lot of interest as key components of a healthy skin. Sometimes presented as the “second barrier”, the skin microbiome is an exciting area for the cosmetic industry as it leads to a new generation of products and marketing opportunities. Translating our better understanding, formulations of cosmetic products with pro-, pre-, and post-biotics ingredients are meant to protect, optimize, and restore skin microbial balance for skin health. After defining the microbiome, microbiota, and these ingredients, the article provides key considerations about them. The article also reviews the challenges associated with formulating and marketing this new branch of cosmetics.

This article follows a presentation given at the 2018 Society of Cosmetic Chemists Annual Scientific Meeting, NYC.

The skin is critical to our general health and an effective “healthy” skin acts as a protective physical and biological barrier between the environment and the inside of the body (1). It reduces the effects of harmful UV radiation, prevents the entry of hazardous substances (allergens, chemicals, pollution particles, etc.) and the invasion of pathogens into the skin, while controlling the loss of water and nutrients from the skin.

A healthy skin surface has an acidic pH and maintaining its level is critical for an effective skin barrier function and defensive mechanism against pathogenic microorganisms (2-4). It is a complex and dynamic biology system involving a wide array of components in order to maintain the skin homeostasis.


SKIN MICROBIOME & MICROBIOTA AND SKIN HEALTH

Part of this biology system is the skin microbiota, a highly diverse collection of microorganisms (bacteria, fungi, viruses) that densely colonizes the skin, and a co .


Sonuçlar

The main focus of our research was to identify the dynamics of the skin microbiota and recolonization behavior after skin damage. In addition to these findings, our study provides a first overview of the specific bacterial players involved, which should be considered as leads for larger and more detailed analysis. Based on our findings we here present a working model that there is a short-lived recolonization of the damaged skin with microbial constituents (frequently propionibakteri) from the surrounding superficial skin layer (bacteria from adjacent skin) and that this transient microbiome is replaced by the microbiome that inhabits the deeper layers of the stratum corneum (Figure 8). During the recolonization process the microbial communities of the host and invading bacteria from the environment trigger the skin to express antimicrobial proteins and inflammatory molecules. These host-specific innate immune responses may help the skin in closing the wound, resulting in a restored barrier function in which epidermal keratinocytes are in homeostasis with the local microbiome.

Model for skin injury, microbial recolonization, and host response. Details in Discussion and Conclusion sections. Recolonization is done by bacteria from the deeper layers of the adjacent skin (black arrows). During this process the microbial communities of the host and invading bacteria from the environment trigger the skin to express antimicrobial proteins and inflammatory molecules (yellow arrows). SC = stratum corneum SG = stratum granulosum SS = stratum spinosum.

In a recent review by Virgin and Todd [54], it was hypothesized that microbial communities influence our resistance and susceptibility to multifactorial inflammatory diseases like type 1 diabetes, ulcerative colitis and Crohn's disease. It was postulated that disease genetics may be combinatorial with different host-gene-microbial interactions, contributing to the pathogenesis of disease in subsets of patients. It is known that there are different pathways to the same diagnosis in complex diseases, which is supported by the observation that subsets of patients respond differently to mechanistically distinct interventions. These considerations also apply to common skin diseases such as atopic dermatitis and psoriasis. Both diseases show clinical variability with respect to disease manifestation and therapeutic responses, which could be linked to differential involvement of skin microbiota (stafilokok aureus and group A streptococci, respectively). Understanding of host-gene-microbial interactions could possibly lead to the identification of mechanistically important interactions that enable more accurate interpretation of genetics, pathogenesis, and therapeutic success [54]. The finding that null alleles of the epidermis-expressed filaggrin (FLG) gene are a major risk factor for atopic dermatitis [52], and our observation that copy number variation of epidermis-expressed genes such as β-defensins and LCE3B/C predispose to psoriasis [51, 55], indicate that epidermal biology and stratum corneum homeostasis play an important role in these common inflammatory diseases. Our present study demonstrates quantitative and qualitative differences between the microbiomes of the various stratum corneum layers. Most bacteria reside in the upper layers as bacterial DNA was undetectable in the deeper layers (> 15 times stripping Additional file 9). Whereas intact stratum corneum appears to be an effective barrier to colonization of the deeper stratum corneum layers, this may be quite different in skin conditions with disturbed barrier function (for example, atopic dermatitis and psoriasis). The question is if genetically determined variation of stratum corneum properties leads to shifts in bacterial communities at a high hierarchical level (for example, phylum) or rather favors the colonization by particular species. Microbiota may be differently distributed or even qualitatively different, as suggested by a recent study on psoriasis [35]. Speculatively, this may lead to abnormal exposure of the epidermal keratinocytes or Langerhans cells to live bacteria or bacterial components. Continuous exposure to pathogen-associated molecular patterns (PAMPs) may lead to uncontrolled stimulation of pattern recognition receptors (PRR) some of which were shown to be abnormally expressed in lesional psoriasis skin [56]. Stimulation of the innate and adaptive immune system by PAMPs or by specific antigens could be a driving force for the chronic inflammatory process, but such a scenario clearly requires experimental confirmation.

The study we present here provides essential leads and suggestions for the design of more in-depth studies. Such investigations could include targeted identification of microbial taxa and host factors that regulate the microbiome composition in normal skin, but also during wound healing or in skin diseases. Such studies will contribute to understand the relationship between host and microorganisms, and may lead to novel strategies in prevention and development of new therapies for treatment. Selective modulation of skin microbiota composition by pre- and/or probiotica [57] could be interesting future strategies to achieve beneficial effects in patients.


Xeroderma (Dry Skin)

Multiple studies have demonstrated that ceramides play an important role in keeping the skin hydrated and intact in a healthy stratum corneum. 2 6 It has been proposed that damage to the stratum corneum correlated with aging could be the result of a ceramide deficiency. 26 Streptokok termofil has been shown to enhance levels of ceramides in keratinocytes. 2 7 A study investigating the topical treatment of a S termofil-containing cream in elderly women demonstrated an improved lipid barrier and increased resistance to aging-related dry skin. 2 8


Microorganism identification methods: culture vs. nonculture tools

The culture of microorganisms is a historical method for studying their characteristics and properties. With recent advances in molecular biology, this fundamental tool has been shelved in favor of next-generation sequencing methods, which are more sensitive and faster than culture. However, next-generation sequencing does not provide all the information needed to understand the habits of microorganisms in vivo for example, it provides no information about the viability of the detected organisms [98]. A goal that is as important as the improvement of sampling and storage methods is the improvement of culture parameters in efforts aimed at isolating the viable and culturable fraction of the skin microbiome, which presents its own particularities and shows certain consistent traits [64]. For example, Myles et al. [7] showed that when using a low-nutrient culture medium (R2A), inhibition of the gram-positive fraction by treating the sample with vancomycin and a reduced incubation temperature led to the isolation of the gram-negative fraction of the skin microbiota. Moreover, other parameters of the protocol could be adjusted to obtain more efficient culture media for the growth of diverse skin microorganisms and to improve the methods of colony identification [101, 102]. In these efforts, the culturomics method was improved by Lagier et al. [103], which allowed the discovery of multiple unknown bacteria. By using these methods (i.e., the combination of multiple culture media and conditions), Timm et al. [104] collected more than 800 strains, including more than 30 bacterial genera and 14 fungal genera. However, because this technique requires fastidious and time-consuming work, an increasing number of scientific teams have reinstated this method uniquely or with the use of complementary metagenomic tools [30, 105, 106].

The democratization of metagenomic technologies has induced a shift in interest related to human-associated microorganisms. The skin microbiota has been largely underestimated in terms of diversity, which has persisted because of culture techniques that induce bias due to the growth of microbes in artificial settings [106]. To apply this kind of method for skin microbiome analyses, particular attention is needed at each step of the protocol, including the DNA extraction method, library construction, sequencing step (e.g., primer selection, the chosen platform [88], and the use of blanks and controls), and subsequent analysis (e.g., the selected database and software) [27, 106,107,108]. Furthermore, advanced methods to isolate and cultivate difficult strains by reverse genomics have been recently proposed [109].


Referanslar

Gill, S. R. et al. Metagenomic analysis of the human distal gut microbiome. Bilim 312, 1355–1359 (2006).

The Committee on Metagenomics. Yeni Metagenomik Bilimi: Mikrobiyal Gezegenimizin Sırlarını Ortaya Çıkarmak (The National Academies Press, Washington DC, 2007).

MacArthur, R.H. ve Wilson, E.O. Ada Biyocoğrafyası Teorisi (Princeton Univ. Press, Princeton, 1967).

Ambramsky, Z. & Rosenzweig, M. L. The productivity diversity relationship: Tilman's pattern reflected in rodent communities. Doğa 309, 150–151 (1984).

Ley, R. E. et al. Obesity alters gut microbial ecology. Proc. Natl Acad. bilim Amerika Birleşik Devletleri 102, 11070–11075 (2005).

Rawls, J. F., Mahowald, M. A., Ley, R. E. & Gordon, J. I. Reciprocal gut microbiota transplants from zebrafish and mice to germ-free recipients reveal host habitat selection. Hücre 127, 423–433 (2006).

Ludwig, W. ve ark. ARB: dizi verileri için bir yazılım ortamı. Nükleik Asitler Araş. 32, 1363–1371 (2004).

Cole, J. R. et al. The Ribosomal Database Project (RDP-II): sequences and tools for high-throughput rRNA analysis. Nükleik Asitler Araş. 33, D294–D296 (2005).

Schloss, P. D. & Handelsman, J. DOTUR, a computer program for defining operational taxonomic units and estimating species richness. Uygulama Çevre. Mikrobiyol. 71, 1501–1506 (2005).

DeSantis, T. Z. et al. NAST: a multiple sequence alignment server for comparative analysis of 16S rRNA genes. Nükleik Asitler Araş. 34, W394–W399 (2006).

Lozupone, C., Hamady, M. & Knight, R. UniFrac — an online tool for comparing microbial community diversity in a phylogenetic context. BMC Biyoinformatik 7, 371 (2006).

Gao, Z. et al. Molecular analysis of human forearm superficial skin bacterial biota. Proc. Natl Acad. bilim Amerika Birleşik Devletleri 104, 2927–2932 (2007).

Pei, Z. et al. Bacterial biota in the human distal esophagus. Proc. Natl Acad. bilim Amerika Birleşik Devletleri 101, 4250–4255 (2004).

Bik, E. M. et al. Molecular analysis of the bacterial microbiota in the human stomach. Proc. Natl Acad. bilim Amerika Birleşik Devletleri 103, 732–737 (2006).

Eckburg, P. B. et al. Diversity of the human intestinal microbial flora. Bilim 308, 1635–1638 (2005).

Ley, R. E., Turnbaugh, P. J., Klein, S. & Gordon, J. I. Microbial ecology: Human gut microbes associated with obesity. Doğa 444, 1022–1023 (2006).

Hyman, R. W. et al. Microbes on the human vaginal epithelium. Proc. Natl Acad. bilim Amerika Birleşik Devletleri 102, 7952–7957 (2005).

Hubbell, S. P. Neutral theory and the evolution of ecological equivalence. Ekoloji 87, 1387–1398 (2006).

Turnbaugh, P. J. et al. An obesity-associated gut microbiome with increased capacity for energy harvest. Doğa 444, 1027–1031 (2006).

Tringe, S. G. et al. Comparative metagenomics of microbial communities. Bilim 308, 554–557 (2005).

Venter, J.C. ve ark. Sargasso Denizi'nin çevresel genom av tüfeği dizilimi. Bilim 304, 66–74 (2004).

Kanehisa, M., Goto, S., Kawashima, S., Okuno, Y. & Hattori, M. The KEGG resource for deciphering the genome. Nükleik Asitler Araş. 32, D277–D280 (2004).

Gordon, J. I. et al. Extending our view of self: the Human Gut Microbiome Initiative (HGMI). Ulusal İnsan Genomu Araştırma Enstitüsü &lthttp://www.genome.gov/Pages/Research/Sequencing/SeqProposals/HGMISeq.pdf (2005).

Xu, J. ve ark. Evolution of symbiotic bacteria in the distal human intestine. PLoS Biol. 5, e156 (2007).

Podar, M. et al. Targeted access to the genomes of low abundance organisms in complex microbial communities. Uygulama Çevre. Mikrobiyol. 73, 3205–3214 (2007).

Zengler, K. et al. Cultivating the uncultured. Proc. Natl Acad. bilim Amerika Birleşik Devletleri 99, 15681–15686 (2002).

Teeling, H. et al. TETRA: a web-service and stand-alone program for the analysis and comparison of tetranucleotide usage patterns in DNA sequences. BMC Biyoinformatik 5, 163 (2004).

McHardy, A. C. et al. Accurate phylogenetic classification of variable-length DNA fragments. Doğa Yöntemleri 4, 63–72 (2007).

von Mering, C. et al. Quantitative phylogenetic assessment of microbial communities in diverse environments. Bilim 315, 1126–1130 (2007).

International HapMap Consortium. A haplotype map of the human genome. Doğa 437, 1299–1320 (2005).

Lozupone, C. & Knight, R. UniFrac: a new phylogenetic method for comparing microbial communities. Uygulama Çevre. Mikrobiyol. 71, 8228–8235 (2005).

Lozupone, C. A., Hamady, M., Kelley, S. T. & Knight, R. Quantitative and qualitative β diversity measures lead to different insights into factors that structure microbial communities. Uygulama Çevre. Mikrobiyol. 73, 1576–1585 (2007).

Wu, L. et al. Development and evaluation of functional gene arrays for detection of selected genes in the environment. Uygulama Çevre. Mikrobiyol. 67, 5780–5790 (2001).

Gentry, T. J. et al. Microarray application in microbial ecology research. Mikrop. ekol. 52, 159–175 (2006).

Gao, H. et al. Microarray-based analysis of microbial community RNAs by whole-community RNA amplification. Uygulama Çevre. Mikrobiyol. 73, 563–571 (2007).

Poretsky, R. S. et al. Analysis of microbial gene transcripts in environmental samples. Uygulama Çevre. Mikrobiyol. 71, 4121–4126 (2005).

Grant, S. et al. Identification of eukaryotic open reading frames in metagenomic cDNA libraries made from environmental samples. Uygulama Çevre. Mikrobiyol. 72, 135–143 (2006).

Ram, R. J. et al. Community proteomics of a natural microbial biofilm. Bilim 308, 1915–1920 (2005).

Wishart, D. S. et al. HMDB: the human metabolome database. Nükleik Asitler Araş. 35, D521–D526 (2007).

de Hoon, M. J., Imoto, S., Nolan, J. & Miyano, S. Open source clustering software. biyoinformatik 20, 1453–1454 (2004).

Saldanha, A. J. Java Treeview — extensible visualization of microarray data. biyoinformatik 20, 3246–3248 (2004).

Backhed, F. et al. The gut microbiota as an environmental factor that regulates fat storage. Proc. Natl Acad. bilim Amerika Birleşik Devletleri 101, 15718–15723 (2004).

Backhed, F., Manchester, J. K., Semenkovich, C. F. & Gordon, J. I. Mechanisms underlying the resistance to diet-induced obesity in germ-free mice. Proc. Natl Acad. bilim Amerika Birleşik Devletleri 104, 979–984 (2007).

Martin, F. J. et al. A top-down systems biology view of microbiome–mammalian metabolic interactions in a mouse model. Mol. Sist. Biol. 3, doi:10.1038/msb4100153 (2007).

Sidhu, H., Allison, M. J., Chow, J. M., Clark, A. & Peck, A. B. Rapid reversal of hyperoxaluria in a rat model after probiotic administration of Oxalobacter formigenes . J. Urol. 166, 1487–1491 (2001).

Chu, F. F. et al. Bacteria-induced intestinal cancer in mice with disrupted Gpx1 ve Gpx2 genler. Kanser Araş. 64, 962–968 (2004).

Pull, S. L., Doherty, J. M., Mills, J. C., Gordon, J. I. & Stappenbeck, T. S. Activated macrophages are an adaptive element of the colonic epithelial progenitor niche necessary for regenerative responses to injury. Proc. Natl Acad. bilim Amerika Birleşik Devletleri 102, 99–104 (2005).

Hooper, L. V., Stappenbeck, T. S., Hong, C. V. & Gordon, J. I. Angiogenins: a new class of microbicidal proteins involved in innate immunity. Doğa İmmünol. 4, 269–273 (2003).

Mazmanian, S. K., Liu, C. H., Tzianabos, A. O. & Kasper, D. L. An immunomodulatory molecule of symbiotic bacteria directs maturation of the host immune system. Hücre 122, 107–118 (2005).

Wellcome Trust Case Control Consortium. Genome-wide association study of 14,000 cases of seven common diseases and 3,000 shared controls. Doğa 447, 661–678 (2007).

Cash, H. L., Whitham, C. V., Behrendt, C. L. & Hooper, L. V. Symbiotic bacteria direct expression of an intestinal bactericidal lectin. Bilim 313, 1126–1130 (2006).

Braun-Fahrlander, C. et al. Environmental exposure to endotoxin and its relation to asthma in school-age children. N. İngilizce J. Med. 347, 869–877 (2002).

Kozyrskyj, A. L., Ernst, P. & Becker, A. B. Increased risk of childhood asthma from antibiotic use in early life. Göğüs 131, 1753–1759 (2007).

Wostmann, B. S., Bruckner-Kardoss, E. & Pleasants, J. R. Oxygen consumption and thyroid hormones in germfree mice fed glucose–amino acid liquid diet. J. Nutr. 112, 552–559 (1982).


2.4: The Human Skin Microbiome Project - Biology

A new understanding has emerged of links between human physiology and skin microbiota.

Microbial diversity is governed by genetics and diverse skin environments.

Host and microbe interactions shape and influence skin health.

Commensal microorganisms exhibit unique behaviors that permit tolerance.

An abundant and diverse collection of bacteria, fungi, and viruses inhabits the human skin. These microorganisms vary between individuals and between different sites on the skin. The factors responsible for the unique variability of the skin microbiome are only partly understood, but results suggest that host genetic and environmental influences play a major role. Today, the steady accumulation of data describing the skin microbiome, combined with experiments designed to test the biological functions of surface microbes, has provided new insights into links between human physiology and skin microbiota. This review describes some of the current information regarding the skin microbiome and its impact on human health. Specifically, we summarize the present understanding of the function of microbe–host interactions on the skin and highlight some unique features that distinguish skin commensal organisms from pathogenic microbes.


Videoyu izle: Rahatsızlıklarınızın Sebebi Ağır Metal Zehirlenmesi Olabilir Mi? - Ümit Aktaş ile İlaçsız Yaşam (Haziran 2022).


Yorumlar:

  1. Askuwheteau

    Gerektiği kadar.

  2. Tomuro

    Katılıyorum. Olur. Bu konuyu tartışalım. Burada veya PM'de.

  3. Cruadhlaoich

    Yazık ki şimdi ifade edemiyorum - ayrılmak zorunda kalıyor. Ama serbest bırakılacağım - mutlaka bu soru üzerine düşündüğümü yazacağım.

  4. Nalar

    Ben yanıldığını düşünüyorum. Hadi tartışalım. Bana PM'de e -posta gönderin, konuşacağız.



Bir mesaj yaz