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Rise of Clinical Microbial Proteogenomics: A Multiomics Approach to Nontuberculous Mycobacterium—The Case ofMycobacterium abscessusUC22

蛋白质基因组学 基因组 脓肿分枝杆菌 非结核分枝杆菌 生物 全基因组测序 计算生物学 背景(考古学) 基因 分枝杆菌 基因组学 遗传学 细菌 古生物学
作者
Jayshree Advani,Renu Verma,Oishi Chatterjee,Rex Devasahayam Arokia Balaya,Mohd Altaf Najar,Namitha Ravishankara,Sneha Suresh,Praveen Kumar Pachori,Umesh Gupta,Sneha M. Pinto,Devendra Singh Chauhan,Srikanth Tripathy,Harsha Gowda,T. S. Keshava Prasad
出处
期刊:Omics A Journal of Integrative Biology [Mary Ann Liebert, Inc.]
卷期号:23 (1): 1-16 被引量:8
标识
DOI:10.1089/omi.2018.0116
摘要

Nontuberculous mycobacterial (NTM) species present a major challenge for global health with serious clinical manifestations ranging from pulmonary to skin infections. Multiomics research and its applications toward clinical microbial proteogenomics offer veritable potentials in this context. For example, the Mycobacterium abscessus, a highly pathogenic NTM, causes bronchopulmonary infection and chronic pulmonary disease. The rough variant of the M. abscessus UC22 strain is extremely virulent and causes lung upper lobe fibrocavitary disease. Although several whole-genome next-generation sequencing studies have characterized the genes in the smooth variant of M. abscessus, a reference genome sequence for the rough variant was generated only recently and calls for further clinical applications. We carried out whole-genome sequencing and proteomic analysis for a clinical isolate of M. abscessus UC22 strain obtained from a pulmonary tuberculosis patient. We identified 5506 single-nucleotide variations (SNVs), 63 insertions, and 76 deletions compared with the reference genome. Using a high-resolution LC-MS/MS-based approach (liquid chromatography tandem mass spectrometry), we obtained protein coding evidence for 3601 proteins, representing 71% of the total predicted genes in this genome. Application of proteogenomic approach further revealed seven novel protein-coding genes and enabled refinement of six computationally derived gene models. We also identified 30 variant peptides corresponding to 16 SNVs known to be associated with drug resistance. These new observations offer promise for clinical applications of microbial proteogenomics and next-generation sequencing, and provide a resource for future global health applications for NTM species.

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