Eine neue Studie des U.S. Department of Energy Joint Genome Institute (JGI) ermöglicht dank einer neuen Methode einen besseren Einblick in mikrobielle Gemeinschaften. Das Team analysierte über 1,3 Milliarden Proteine aus dem Integrated Microbial Genomes & Microbiomes (IMG/M) Datenbank und erstellte damit den Novel Metagenome Protein Families (NMPF) Katalog. Dieser ermöglicht Wissenschaftlern, neue Datensätze mit vorhandenen Protein-Familien zu vergleichen oder neue Funktionen basierend auf diesen Familien vorherzusagen. Dabei entdeckten die Forscher eine Vielzahl von bisher unbekannten Protein-Familien und Funktionen, wodurch sich die Anzahl der bekannten Protein-Familien verdoppelte. Sie identifizierten auch Protein-Familien mit neuartigen Strukturen. Die Studie nutzte Methoden der künstlichen Intelligenz, um Erkenntnisse über Protein-Sequenzen und ihre Funktionen zu gewinnen. Bisherige Untersuchungen waren auf bekannte Protein-Sequenzen beschränkt, aber diese Studie erforscht die unbekannte Welt der funktionellen Vielfalt. Die Forscher stellten fest, dass die Diversität der Protein-Familien in mikrobiellen Gemeinschaften viel größer ist als bisher angenommen und großes Potenzial für neue Entdeckungen bietet. Das Team teilte die Protein-Familien nach Umgebungen auf und stellte fest, dass nur 7% der Protein-Familien in allen Umgebungen geteilt wurden, was auf ihre spezifische Bedeutung in bestimmten Lebensräumen hinweist. Bakterien und Viren waren für den Großteil der Protein-Familien verantwortlich, wobei einige Sequenzen nicht klassifiziert werden konnten. Für die Studie wurde auch die Rechenleistung des National Energy Research Scientific Computing Center genutzt. Insgesamt bietet diese Forschung neue Erkenntnisse über die funktionelle Vielfalt mikrobieller Gemeinschaften und das große ungenutzte Potenzial für neue Entdeckungen.
Einführung
Eine kürzlich in Nature veröffentlichte Studie von Wissenschaftlern des U.S. Department of Energy Joint Genome Institute (JGI) stellt einen neuen Ansatz zur Erforschung von Mikroben-Gemeinschaften vor: die Analyse von Protein-Funktionen. Die Studie nutzte die Integrated Microbial Genomes & Microbiomes (IMG/M) Datenbank, um über 1,3 Milliarden Proteine zu analysieren und den Katalog der Novel Metagenome Protein Families (NMPF) zu erstellen. Dieser Katalog ermöglicht es Forschern, neue Datensätze mit vorhandenen Protein-Familien zu vergleichen oder neue Funktionen basierend auf diesen Familien vorherzusagen. Die Studie nutzte Methoden der künstlichen Intelligenz, um Einblicke in Proteinsequenzen und ihre Funktionen zu gewinnen, was zur Entdeckung einer Vielzahl neuer Protein-Familien und -Funktionen führte.
Der Katalog der Novel Metagenome Protein Families (NMPF)
Der NMPF-Katalog wurde durch die Analyse von über 1,3 Milliarden Proteinen in mikrobiellen Gemeinschaften erstellt. Dieser Katalog stellt eine wertvolle Ressource für Forscher dar, um neue Datensätze mit vorhandenen Protein-Familien zu vergleichen oder neue Funktionen basierend auf diesen Familien vorherzusagen. Die Studie identifizierte eine Verdopplung der bekannten Anzahl von Protein-Familien und entdeckte auch Protein-Familien mit neuen Strukturen. Durch die Nutzung des NMPF-Katalogs können Forscher wertvolle Erkenntnisse über die funktionelle Vielfalt von Mikroben-Gemeinschaften gewinnen und neue Entdeckungen machen.
Vielfalt der Protein-Familien in mikrobiellen Gemeinschaften
Durch die Analyse von Protein-Familien in mikrobiellen Gemeinschaften zeigte die Studie, dass die Vielfalt der Protein-Familien viel größer ist als bisher angenommen. Die Forscher fanden eine Vielzahl neuer Protein-Familien, die unser Wissen über die funktionelle Vielfalt in mikrobiellen Gemeinschaften erweitern. Diese Entdeckung zeigt das Potenzial zur Entdeckung neuer Funktionen und Wege innerhalb dieser Gemeinschaften auf.
Wichtigkeit der Umgebung für Protein-Familien
Die Studie klassifizierte Protein-Familien basierend auf Umgebungen und stellte fest, dass nur 7% der Protein-Familien in allen Umgebungen gemeinsam vorkommen. Dies deutet darauf hin, dass bestimmte Protein-Familien spezifisch für bestimmte Lebensräume sind und in diesen Umgebungen wichtige Funktionen haben. Das Verständnis der Bedeutung bestimmter Protein-Familien in unterschiedlichen Umgebungen kann wertvolle Einblicke in die funktionelle Vielfalt und Anpassungsfähigkeit von mikrobiellen Gemeinschaften liefern.
Erkenntnisse aus der künstlichen Intelligenz
Die Studie nutzte Methoden der künstlichen Intelligenz, um Einblicke in Proteinsequenzen und ihre Funktionen zu gewinnen. Bisherige Bemühungen beschränkten sich auf bekannte Proteinsequenzen, diese Studie jedoch erforschte den unbekannten Bereich der funktionellen Vielfalt. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz konnten die Forscher neue Protein-Familien und -Funktionen aufdecken und unser Verständnis für mikrobielle Gemeinschaften erweitern.
Aufdeckung neuer Protein-Familien
Dank künstlicher Intelligenz konnten die Forscher eine Vielzahl neuer Protein-Familien identifizieren. Diese zuvor unbekannten Protein-Familien tragen zur funktionellen Vielfalt von mikrobiellen Gemeinschaften bei und eröffnen Möglichkeiten für neue Entdeckungen.
Vorhersage von Funktionen basierend auf Protein-Familien
Mithilfe des NMPF-Katalogs können Forscher Funktionen von Proteinen basierend auf ihrer Beziehung zu vorhandenen Protein-Familien vorhersagen. Dies ermöglicht es Forschern, neue Funktionen und Wege in mikrobiellen Gemeinschaften zu entdecken. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz bietet diese Studie ein mächtiges Werkzeug, um die vielfältigen Funktionen in mikrobiellen Gemeinschaften zu erforschen.
Berechnungsleistung im National Energy Research Scientific Computing Center
Die Studie nutzte die Berechnungsleistung des National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC), um die große Menge an Daten in der IMG/M-Datenbank zu analysieren. Diese Berechnungsleistung ermöglichte es den Forschern, über 1,3 Milliarden Proteine zu verarbeiten und zu analysieren, was zur Entdeckung neuer Protein-Familien und -Funktionen führte. Die Nutzung der Ressourcen des NERSC zeigt die Bedeutung von Hochleistungsrechnern für wissenschaftliche Entdeckungen.
Schlussfolgerung
Die von Wissenschaftlern des U.S. Department of Energy’s Joint Genome Institute durchgeführte Studie beleuchtet die funktionelle Vielfalt mikrobieller Gemeinschaften. Durch den Einsatz der Integrated Microbial Genomes & Microbiomes-Datenbank und Methoden der künstlichen Intelligenz entdeckten die Forscher eine Vielzahl neuer Protein-Familien und -Funktionen, was unser Verständnis von mikrobiellen Gemeinschaften erweitert. Die Studie zeigte auch, dass die Vielfalt der Protein-Familien viel größer ist als bisher angenommen, was auf das Potenzial für neue Entdeckungen hinweist. Diese Forschung unterstreicht die Bedeutung der Protein-Funktionsanalyse, um das ungenutzte Potenzial mikrobieller Gemeinschaften zu erschließen, und liefert wertvolle Erkenntnisse für zukünftige Untersuchungen.
