ivmМеждународный вестник ветеринарииInternational Journal of Veterinary Medicine2072-2419SpbGUVM Publishing House10.52419/issn2072-2419.2025.3.563ivm-1852Research ArticleНЕЗАРАЗНЫЕ БОЛЕЗНИNON-COMMUNICABLE DISEASEВлияние методологических решений на результаты метагеномного секвенирования бактериальных сообществThe influence of methodological solutions on the results of metagenomic sequencing of bacterial communitieshttps://orcid.org/0000-0001-8924-2273ПрасоловаО. В.PrasolovaO. V.

канд. ветеринар. наук, вед. науч. сотр. 

Candidate of Sciences (Veterinary medicine), Leading researcher of the Molecular Biology Department 

o.prasolova@vgnki.ruФГБУ «Всероссийский государственный центр качества и стандартизации лекарственных средств для животных и кормов»РоссияThe Russian State Center for Animal Feed and Drug Standardization and QualityRussian Federation20250701202603563568Copyright © Прасолова О.В., 20252025Прасолова О.В.Prasolova O.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vetjournal.spbguvm.ru/jour/article/view/1852

Термин микробиом охватывает совокупность всех генов, принадлежащих микроорганизмам (бактериям, вирусам, грибам), которые населяют определённую среду. Секвенирование участка гена 16S рРНК позволяет изучить таксономический состав микробиоты, выявляя бактерии и археи, в том числе сложно поддающиеся культивированию. Однако данный метод до сих пор не имеет стандартизированной процедуры. Множество доступных методологических вариантов усложняют воспроизведение результатов и, как правило, ограничивают сопоставимость результатов между независимыми исследованиями, использующими разные методики, измерительные и биоинформатические конвейеры. Интерпретация, обсуждение и визуализация результатов исследования микробиома животных представляют собой сложную задачу из-за отсутствия единых стандартных параметров и справочных данных для сбора и сравнения. Стандартизированные методологии при исследовании сообществ микроорганизмов необходимы для упрощения и сравнения результатов различных исследований. В данном анализе представлены основные причины расхождений в получаемых данных на всех этапах работ. К ним относятся отбор проб (место отбора проб, метод, транспортировка и хранение образца), извлечение материала нуклеиновой кислоты, выбор праймера 16S рРНК, амплификация, подготовка библиотеки, секвенирование и конвейер биоинформатического анализа. Проблемы, связанные с таксономическим и функциональным профилированием на основе метагеномных данных, включают в себя вопросы точности классификации в условиях систематических ошибок в базах данных, сложности прогнозирования функций и метаболических взаимодействий в различных микробных сообществах, а также отсутствие единого методологического подхода к проведению исследования. Преодоление этих препятствий потребует междисциплинарного сотрудничества, развития вычислительных инструментов и совершенствования аналитических методов.

The term microbiome encompasses the totality of genes belonging to microorganisms (bacteria, viruses, fungi) that inhabit a particular environment. Sequencing a region of the 16S rRNA gene allows us to study the taxonomic composition of the microbiota, identifying bacteria and archaea, including those that are difficult to cultivate. However, this method still does not have a standardized procedure. The many available methodological options complicate the reproducibility of results and, as a rule, limit the comparability of results between independent studies using different methodologies, measurement and bioinformatics pipelines. Interpretation, discussion and visualization of animal microbiome research results are a complex task due to the lack of uniform standard parameters and reference data for collection and comparison. Standardized methodologies in the study of microorganism communities are needed to simplify and compare the results of different studies. This analysis presents the main reasons for discrepancies in the data obtained at all stages of the work. These include sampling (sampling location, method, sample transport and storage), nucleic acid extraction, 16S rRNA primer selection, amplification, library preparation, sequencing and bioinformatics pipeline. Challenges associated with metagenomic data-based taxonomic and functional profiling include issues of classification accuracy in the face of systematic database errors, difficulties in predicting functions and metabolic interactions in different microbial communities, and the lack of a unified methodological approach to conducting the study. Overcoming these obstacles will require interdisciplinary collaboration, development of computational tools and improvement of analytical methods.

микробиомстандартизациявалидациясеквенированиегенетикаmicrobiomestandardizationvalidationsequencinggeneticsReferencesThe effect of 16S rRNA region choice on bacterial community metabarcoding results. / Y. Bukin, Y. Galachyants, I. Morozov [et al.] // Sci Data 6, 190007 (2019). https://doi.org/10.1038/sdata.2019.7.The effect of 16S rRNA region choice on bacterial community metabarcoding results. / Y. Bukin, Y. Galachyants, I. Morozov [et al.] // Sci Data 6, 190007 (2019). https://doi.org/10.1038/sdata.2019.7.Characterization of the gut microbiome using 16S or shotgun metagenomics / J. Jovel , J. Patterson, W. Wang // Frontiers in microbiology. – 2016. – №7– С.459.Characterization of the gut microbiome using 16S or shotgun metagenomics / J. Jovel , J. Patterson, W. Wang // Frontiers in microbiology. – 2016. – №7– С.459.Towards standards for human fecal sample processing in metagenomic studies / P.I. Costea, G. Zeller, S. Sunagawa [et al.] // Nature biotechnology. – 2017. – Т. 35. – №. 11. – С. 1069-1076.Towards standards for human fecal sample processing in metagenomic studies / P.I. Costea, G. Zeller, S. Sunagawa [et al.] // Nature biotechnology. – 2017. – Т. 35. – №. 11. – С. 1069-1076.Variation in the metagenomic analysis of fecal microbiome composition calls for a standardized operating approach / Z. Xu, Y.K. Yeoh, H.M. Tun [et al.] //Microbiology Spectrum. – 2024. – Т. 12. – №. 12. – С. e01516-24.Variation in the metagenomic analysis of fecal microbiome composition calls for a standardized operating approach / Z. Xu, Y.K. Yeoh, H.M. Tun [et al.] //Microbiology Spectrum. – 2024. – Т. 12. – №. 12. – С. e01516-24.Determination of effect sizes for power analysis for microbiome studies using large microbiome databases / G. Rahman, D. McDonald, A. Gonzalez [et al.] // Genes. – 2023. – Т. 14. – №. 6. – С. 1239.Determination of effect sizes for power analysis for microbiome studies using large microbiome databases / G. Rahman, D. McDonald, A. Gonzalez [et al.] // Genes. – 2023. – Т. 14. – №. 6. – С. 1239.Analysis of metagenomic data / S. Liu, J.S. Rodriguez, V. Munteanu [et al.] //Nature Reviews Methods Primers. – 2025. – Т. 5. – №. 1. – С. 5. https://doi.org/10.1038/s43586-024-00376-6Analysis of metagenomic data / S. Liu, J.S. Rodriguez, V. Munteanu [et al.] //Nature Reviews Methods Primers. – 2025. – Т. 5. – №. 1. – С. 5. https://doi.org/10.1038/s43586-024-00376-6Comparison of methods to collect fecal samples for microbiome studies using wholegenome shotgun metagenomic sequencing / D. A. Byrd, R. Sinha, K. L. Hoffman [et al.] // Msphere. – 2020. – Т. 5. – №. 1. – С. 10.1128/msphere. 00827-19, https://doi.org/10.1128/msphere.00827-19.Comparison of methods to collect fecal samples for microbiome studies using whole -genome shotgun metagenomic sequencing / D. A. Byrd, R. Sinha, K. L. Hoffman [et al.] // Msphere. – 2020. – Т. 5. – №. 1. – С. 10.1128/msphere. 00827-19, https://doi.org/10.1128/msphere.00827-19.Reproducibility, stability, and accuracy of microbial profiles by fecal sample collection method in three distinct populations / D. A. Byrd, J. Chen, E. Vogtmann [et al.] // PLoS One. – 2019. – Т. 14. – №. 11. – С. e0224757.Reproducibility, stability, and accuracy of microbial profiles by fecal sample collection method in three distinct populations / D. A. Byrd, J. Chen, E. Vogtmann [et al.] // PLoS One. – 2019. – Т. 14. – №. 11. – С. e0224757.Variability and bias in microbiome metagenomic sequencing: an interlaboratory study comparing experimental protocols / S. P. Forry, S. L.Servetas, J. G. Kralj [et al.] // Scientific reports. – 2024. – Т. 14. – №. 1. – С. 9785. https://doi.org/10.1038/s41598-024-57981-4.Variability and bias in microbiome metagenomic sequencing: an interlaboratory study comparing experimental protocols / S. P. Forry, S. L.Servetas, J. G. Kralj [et al.] // Scientific reports. – 2024. – Т. 14. – №. 1. – С. 9785. https://doi.org/10.1038/s41598-024-57981-4.Прасолова, О. В. Депонирование патогенных штаммов микроорганизмов как основа биобезопасности / О.В. Прасолова // Нормативно-правовое регулирование в ветеринарии. — 2024. — № 3. — С. 39– 43. — DOI 10.52419/issn2782-6252.2024.3.39.Prasolova, O. V., Deposit of pathogenic microbial strains as a basis for biosafety / O. V. Prasolova // Legal regulation in veterinary medicine. — 2024. — № 3. — P. 39– 43. — DOI 10.52419/issn2782-6252.2024.3.39.Library construction for next-generation sequencing: overviews and challenges / S. R. Head, H. K Komori, S. A. LaMere [et al.] //Biotechniques. – 2014. – Т. 56. – №. 2. – С. 61-77. 12.Benchmarking short-read metagenomics tools for removing host contamination / Y. Gao, H. Luo, H. Lyu [et al.] // GigaScience. – 2025. – Т. 14. – С. giaf004.Library construction for next-generation sequencing: overviews and challenges / S. R. Head, H. K Komori, S. A. LaMere [et al.] //Biotechniques. – 2014. – Т. 56. – №. 2. – С. 61-77.Benchmarking short-read metagenomics tools for removing host contamination / Y. Gao, H. Luo, H. Lyu [et al.] // GigaScience. – 2025. – Т. 14. – С. giaf004.Benchmarking short-read metagenomics tools for removing host contamination / Y. Gao, H. Luo, H. Lyu [et al.] // GigaScience. – 2025. – Т. 14. – С. giaf004.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.