Microbiome

espace specialement adapté aux microbiotes il ne peut-être utilisé qu'avec les microbiotes
Phytobiome (ou microbiome d'un végétal) occupant l'endosphère (toute la plante) et ici aussi représenté compartimenté, dont en rhizosphère (sur et à proximité des racines), et phyllosphère (sur et sous les feuilles uniquement).
On retrouve aussi sur (voire dans) la plante des microbes plus ou moins ubiquistes et opportunistes, éventuellement pathogènes provenant de l'air et du sol.
La muqueuse de l'estomac (ici vue en coupe, au microscope) abrite certains micro-organismes, en dépit de l'extrême acidité du milieu stomacal.
L'une de ces espèces (Helicobacter pylori) joue un rôle dans l'ulcère gastro-duodénal.

Le microbiome (du grec micro, « petit », et bios, « vie ») est l'« aire biotique » (aire de vie) du microbiote, le mot microbiote désignant ici les espèces autrefois regroupées sous le terme « microflore », c'est-à-dire celles qui prédominent ou sont durablement adaptées à la surface et à l'intérieur d'un organisme vivant[1].

Ce terme est introduit en 2001 par le généticien et microbiologiste américain Joshua Lederberg pour intégrer la notion d'une communauté écologique comprenant symbiotes, commensaux et pathogènes partageant l'espace corporel humain, dans le but de reconnaître leur fonction de déterminants de la santé et de la maladie[2].

En anglais, le terme microbiome fait référence aux génomes (données génétiques) d'un microbiote. Cette définition ne semble cependant pas faire consensus parmi les auteurs français : d'après Pascale Cossart « on parle de "microbiote" pour désigner l'ensemble des espèces microbiennes présentes dans un environnement, et de "microbiome" quand il s'agit de l'ensemble des gènes présents dans ce microbiote »[3].

Concepts scientifiques mobilisésModifier

Le microbiome est l'expression des conditions écologiques de ces milieux (température, pH, teneurs hormonales, en graisses, en protéines, etc. exposition aux UV, absence de lumière, type de muqueuse, etc.), conditions auxquelles vont répondre les communautés microbiennes en cause, individuellement et/ou collectivement, et qu'elles peuvent modifier ou entretenir à court et moyens termes, mais aussi sur le long terme, c'est-à-dire celui de l'évolution, ou plus précisément de la coévolution du microbiote avec ses hôtes.

Ce concept embrasse les notions de communauté microbienne, de biodiversité microbienne (en nombre d'individus, les microbes sont les organismes les plus nombreux sur terre[4]), d'écologie microbienne et d'interactions durables et fonctionnelles entre micro-organismes, entre eux et l'organisme, ou entre eux et différents organes (allant du simple commensalisme jusqu'à la symbiose, endo- ou ectosymbiose).

Ce concept a, de plus en plus, aussi des bases génétiques. Par extension, le microbiome peut aussi désigner la somme des génomes des micro-organismes vivant dans ou sur un organisme animal ou végétal (hors état pathologique). Un séquençage collectif de ces organismes est possible (métagénomique), applicable à un écosystème complet[5].

Ce concept est issu du concept de commensalisme théorisé par Pierre-Joseph van Beneden durant la seconde moitié du dix-neuvième siècle[6].

Le mycobiome est la partie du microbiome qui ne concerne que les microchampignons, on parle par exemple de mycobiome humain[7], de mycobiome intestinal (qui pourrait jouer un rôle dans la maladie de Crohn) ou du mycobiome pulmonaire[8]. Il joue un rôle majeur chez de nombreuses plantes[9].

ConnaissanceModifier

Microbiotes non-humainsModifier

Depuis quelques décennies, des chercheurs étudient avec attention le microbiome d'espèces qui nous sont éloignées et qui présentent des capacités particulières de digestion ou de symbiose avec des écosystèmes microbiens particulier, (termites[10] mangeuses de bois, insectes herbivores[11] ou reptiles par exemple[12] ou oiseaux comme l'autruche[13] réputée pour son régime alimentaire éclectique) ou proches (primates[14],[15] par exemple) et d'animaux de rentes (le microbiote des ruminants en particulier[16], qui joue un rôle important pour leur santé)...

Un microbiote des plantes, notamment associé à la rhizosphère est connu depuis plusieurs décennies (composé de bactéries et de champignons dits mycorhyziens), notamment chez les plantes vasculaires. Et des chercheurs ont récemment montré que certains arbres (salicacés) disposent aussi d'endosymbioses dans leur partie aérienne, avec des bactéries fixatrices d'azote qui les aident efficacement à pousser dans des lieux oligotrophes carencés en azote bioassimilable.

Des études ont récemment montrés qu'un écosystème à haute diversité biologique est plus stable et que la biodiversité végétale augmente la productivité d'un milieu[17],[18]. À des niveaux trophiques "inférieurs", le microbiome végétal a aussi une influence sur la fitness de leurs plantes hôtes[19],[20] et une hypothèse est que les microbes associés à leurs hôtes végétaux peuvent même influencer le fonctionnement et l'état de l'écosystème via leur rôle dans le modelage du phénotype étendu de leurs organismes hôtes[21],[22]. Si le degré d'importance du microbiome végétal pour le fonctionnement de l'écosystème n'a pas encore pu être quantifié, une expérience récente (2017) ayant porté sur le lien entre la biodiversité des arbres et le fonctionnement de l'écosystème boisé a néanmoins fortement plaidé en faveur de l'hypothèse que la diversité des bactéries trouvées sur les feuilles de ces arbres est positivement liée à la productivité de l'écosystème entier (même après pris en compte le rôle de la diversité végétale)[23]. Cette étude a aussi conclu que l'identité des espèces hôtes, leur identité fonctionnelle et leur diversité fonctionnelle étaient les principaux déterminants de la structure et de la diversité des communautés bactériennes foliaires. Les auteurs concluent dans ce cas à une corrélation positive entre la diversité microbienne associée à la plante et la productivité de l'écosystème et ils invitent à prendre en compte ce mécanisme pour améliorer les modèles de relations entre biodiversité et écosystème[23].

Etude du microbiome humainModifier

Le microbiote humain, encore très mal connu, fait l'objet de recherches internationales[24],[25]. Ce n'est qu'en décembre 2007, qu'aux États-Unis a été lancé[26], par le NIH un vaste projet scientifique dénommé Human Microbiome Project visant à séquencer tous les gènes ou génomes, des micro-organismes vivant normalement chez l'homme, à partir d'échantillons, prélevés dans la bouche, la gorge et le nez, sur la peau, dans le tube digestif, et dans le tractus urogénital féminin ainsi (plus récemment) que dans le tractus urogénital masculin[27].

On a montré que ce microbiome est personnel[28] ; il provient en partie de la mère mais aussi du père[27], même s'il est aussi influencé par l'alimentation[29],[30] et qu'il se diversifie en vieillissant[31]. Il peut aussi acquérir des gènes de bactéries extérieures, par exemple de bactéries marines, qui ont pu être transférées à des bactéries du microbiome de japonais et y persister[32], probablement sélectionnés pour leur intérêt pour le microbiome et/ou pour l'hôte.

Une base de données conçue pour un accès gratuit et facilitant le travail collaboratif, répertoriant le microbiome oral a été ouverte début 2008 par l'Institut américain de recherche dentaire et crâniofaciale (NIDCR) en partenariat avec des chercheurs d'autres pays. Elle contenait déjà 600 micro-organismes.
Grâce au séquençage de l'ARNr 16S, les chercheurs pourront peu à peu classer ces micro-organismes dans un arbre généalogique et mieux comprendre leur importance, par exemple pour l'expression des caries dentaires ou de divers troubles de la digestion.

Outils d'étude métagénomique et phylogénétique du bactériomeModifier

Ces « pipelines de données » visent l'analyse de la composition relative d'un échantillon en bactéries, avec par exemple :

Outils généralistes (métagénomiques) de profiling taxonomiqueModifier

Un autre type de « pipeline de données » vise à étudier tous les taxons (connus) d'un même échantillon

Outils d'étude du viromeModifier

Les rôles bénéfiques et parfois pathogènes du microbiome bactérien sont maintenant reconnus, et de plus en plus étudié[37],[38] mais le rôle des virus (virome, qui peut affecter la santé de l'hôte (humain ou animal), mais aussi des bactéries[39],[40] y compris avec les virus de virus) sont encore très mal connus. D'importants changements du virome sont notés par exemple lors du syndrome d'immunodéficience acquise et de la maladie inflammatoire chronique de l'intestin[41]. Au sein du microbiote, le virome a des liens probablement encore sous-estimés avec la santé et la maladie, chez l'Homme comme dans le reste de la faune chez le planes et dans les relations écosystémiques. Une meilleure connaissance du virome est aussi un enjeu pour la santé animale et vétérinaire, pour l'approche One Health recommandée par l'OMS et l'OIE alors que le risque de pandémie zoonotique croît et que les écosystèmes qui nécessitent de nouveaux outils pour comprendre et étudier la virosphère[37].

L'identification de virus (connus ou inconnus) dans un échantillon composé de multiples microorganismes est plus difficile que celle des bactéries, car les séquences virales sont extrêmement diverses et divergentes[37], souvent sans similitude nucléotidique avec aucune séquence virale connue ou existante[42],[43]. La bioinformatique utilise alors des comparaisons d'acides aminés, plus difficile à établir, basées sur des méthodes encore émergentes ; la découverte de séquences virales se base sur un long travail d'alignement des séquences avec d'autres séquences virales stockées dans les grandes bibliothèques des bases de données génomiques, car à la différence des bactéries chez lesquelles l'ARN 16S est toujours présente (dans tous les taxons), les virus n'ont pas un tel gène distinctif qui signerait la présence d'un virus, quelque soit sont taxon[37].

Les nouveaux outils de la bioinformatiques de profilage taxonomique et métagénomique de la biodiversité virale (pipelines d'annotation de données intégrant des algorithmes de traitement dédiés) appliqués au big data qui émergera de l'étude par Séquençage de l'ADN ou de l'ARN de la virosphère pourront contribuer à l'analyse de la composition des viromes. Il devient progressivement possible d'évaluer les types viraux et leur abondance relative dans les échantillons. Les pipelines de données construits pour l'étude de virus sont par exemple

  • VirusSeeker[44],
  • Viral Informatics Resource for Metagenome Exploration (VIROME)[45],
  • viGEN[46], `
  • le Viral MetaGenome Annotation Pipeline (VMGAP)[47],
  • MetaVir [48],
  • Lazypipe, développé par l'Université d'Helskinki qui sous-traite et automatise la recherche d'homologies de gènes viraux à un serveur distinct, permettant ainsi l'utilisation des toutes dernières séquences virales. Cet outil (qui intègre les contigs viraux) utilise le moteur SANSparallel[49] pour rechercher des homologues d'acides aminés dans la base de données UniProtKB[50] ; SANSparallel étant globalement 100 fois plus rapide que le moteur de recherche blastp (utilisé par la plupart des autres pipelines d'annotation selon Somervuo et Holm, 2015)[51].

Des pipelines et algorithmes d'études génomiques sont aussi dédiés au signalement de nouveaux virus encore inconnus de la science[37], avec par exemple :

Évolution des microbiomesModifier

L'évolution des microbiomes se traduit par l'existence de patrons de phylosymbiose[58], dans lesquels les compositions du microbiote de deux espèces sont d'autant plus similaires que ces espèces sont proches phylogénétiquement. Ce phénomène a été retrouvé pour différents genres d'arthropodes, chez les grands singes[59].

La co-évolution mammifères-microbes constitue un « paradoxe immunologique », appelé aussi « inflammation physiologique ». Ce paradoxe revient à se demander par quels mécanismes les mammifères peuvent en même temps conjuguer une tolérance[60] aux microorganismes symbiotes / commensaux (symbiontes) et une élimination des microorganismes pathogènes (pathobiontes). D'où l'émergence d'un nouveau paradigme scientifique selon lequel le développement du système immunitaire est lié au maintien du microbiome[61].

Les microbes se reproduisent et évoluent à un rythme plus rapide que celui des cellules de leurs hôtes, et ils évoluent ou co-évoluent en fonction de facteurs qui sont encore difficiles à appréhender[4], souvent sous le contrôle de l'hôte[62] et/ou d'équilibres entretenus par la diversité de la flore et certains virus[63], tant qu'il est en bonne santé.
Ils peuvent en outre bénéficier de transferts horizontaux de gènes (entre cellules, mais aussi entre espèces différentes[64],[65]) notamment dans le microbiome intestinal[66], transferts qui semblent plus rares et difficiles entre les organismes plus complexes, notamment animaux[4].

La connaissance de l'évolution des microbiomes est encore lacunaire. Les connaissances dans ce domaine proviennent souvent de modèles très simplificateurs et d'observations biologiques basées sur des observations limitées de communautés très simplifiées[4].

La science est en train de vérifier si les modèles de sélection et d'évolution des théories écologiques et écosystémiques classiques (issues de l'observation et de l'étude des relations entre macro-organismes et leurs écosystèmes) conviennent aussi, ou pas, aux microbiomes pour lesquels les pressions de sélections semblent s'appliquer différemment ou à des rythmes différents[67],[4],[68].

Un des enjeux d'une meilleure compréhension du fonctionnement des microbiomes est la santé, humaine et animale, car les déséquilibres ou "maladies du microbiome" semblent aussi pouvoir affecter la santé des hôtes (par exemple concernant la production endogène par la flore intestinale de certaines vitamines[69], la santé sexuelle - avec le microbiome vaginal[70] ou prépucial et du pénis[71] - ou le risque d'obésité[72],[73]).

Notes et référencesModifier

  1. Stéphane Blanc, Gilles Boëtsch, Martine Hossaert-McKey, François Renaud, Écologie de la santé, Cherche Midi, , p. 184.
  2. (en) Joshua Lederberg & Alexa T. McCray, « 'Ome sweet 'omics : a genealogical treasury of Words », Scientist, vol. 15, no 7,‎ , p. 8 (lire en ligne)
  3. Cossart 2016, p. 90.
  4. a b c d et e Yeoman, C.J.; Chia, N.; Yildirim, S.; Miller, M.E.B.; Kent, A.; Stumpf, R.; Leigh, S.R.; Nelson, K.E.; White, B.A.; Wilson, B.A.(2011) Towards an Evolutionary Model of Animal-Associated Microbiomes ; Entropy 2011, 13, 570-594 (résumé), article publié en licence CC-BY-SA
  5. Glossaire Futura Sciences
  6. Poreau Brice, Biologie et complexité : histoire et modèles du commensalisme. Thèse de doctorat, Université Lyon 1, soutenue le 4 juillet 2014.
  7. Botterel, F., Angebault, C., & Bougnoux, M. E. (2015). Le mycobiome humain: actualités et perspectives. Revue Francophone des Laboratoires, 2015(469), 67-73 (résumé).
  8. Nguyen, L., & Delhaes, L. (2015). nouveau concept-Le mycobiome pulmonaire. médecine/sciences, 31(11), 945-947.
  9. Hata, K., Futai, K., & Tsuda, M. (1998). Seasonal and needle age-dependent changes of the endophytic mycobiota in Pinus thunbergii and Pinus densiflora needles. Canadian Journal of Botany, 76(2), 245-250.
  10. Warnecke, F.; Luginbühl, P.; Ivanova, N.; Ghassemian, M.; Richardson, T.H.; Stege, J.T.; Cayouette, M.; McHardy, A.C.; Djordjevic, G.; Aboushadi, N.; et al. (2007) Metagenomic and functional analysis of hindgut microbiome of a wood-feeding higher termite. Nature , 450, 560–565.
  11. Suen, G.; Scot, J.J.; Aylward, F.O.; Adams, S.M.; Tringe, S.G.; Pinto-Tomàs, A.A.; Foster, C.E.; Pauly, M.; Weimer, P.J.; Barry, K.W.; et al (2010) An insect herbivore microbiome with high plant biomass-degrading capacity. PLoS Genet, 6, e1001129.
  12. Costello, E.K.; Gordon, G.I.; Secor, S.M.; Knight, R. (2010), Postprandial remodeling of the gut microbiome in Burmese pythons. Int. Soc. Microb. Ecol. , 4, 1375–1385
  13. Matsui, H.; Kato, Y.; Chikaraishi, T.; Moritani, M.; Ban-Tokuda, T.; Wakita, M. (2010) Microbial diversity in ostrich ceca as revealed by 16s ribosomal RNA gene clone library and detection of novel Fibrobacter species. Anaerobe , 16, 83–93.
  14. Yildrim, S.; Yeoman, C.J.; Sipos, M.; Torralba, M.; Wilson, B.A; Goldberg, T.; Stumpf, R.; Leigh, S.; Nelson, K.; White, B.A (2010) Characterization of fecal microbiome from non-human primates reveals species specific microbial communities. PLoS ONE , 5, e13963.
  15. Rivera, A.J.; Frank, J.A.; Stumpf, R.; Salyers, A.A.; Wilson, B.A.; Olsen, G.J.; Leigh, S (2010) Differences between normal vaginal bacterial community of baboons and that of humans. Am. J. Primatol., 71, 1–8.
  16. Brulc, J.M.; Antonopoulos, D.A.; Miller, M.E.; Wilson, M.K.; Yannarell, A.C.; Dinsdale, E.A.; Edwards, R.E.; Frank, E.D.; Emerson, J.B.; Wacklin, P.; et al. (2009) Gene-centric metagenomics of the fiber-adherent bovine rumen microbiome reveals forage specific glycoside hydrolases. Proc. Natl. Acad. Sci. USA , 106, 1948–1953.
  17. Tilman, D., Reich, P. B. & Isbell, F. Biodiversity impacts ecosystem productivity as much as resources, disturbance, or herbivory. Proc. Natl Acad. Sci. USA 109, 10394–10397 (2012)
  18. Liang, J. et al. Positive biodiversity-productivity relationship predominant in global forests. Science 354, aaf8957 (2016)
  19. Vandenkoornhuyse, P., Quaiser, A., Duhamel, M., Le Van, A. & Dufresne, A. The importance of the microbiome of the plant holobiont. New Phytol. 206, 1196–1206 (2015)
  20. Vorholt, J. A. Microbial life in the phyllosphere. Nat. Rev. Microbiol. 10, 828–840 (2012)
  21. Bringel, F. & Couée, I. Pivotal roles of phyllosphere microorganisms at the interface between plant functioning and atmospheric trace gas dynamics. Front. Microbiol. 6, 486 (2015)
  22. Müller, D. B., Vogel, C., Bai, Y. & Vorholt, J. A. The plant microbiota: systems biology insights and perspectives. Annu. Rev. Genet. 50, 211–234 (2016)
  23. a et b Isabelle Laforest-Lapointe, Alain Paquette Christian Messier & Steven W. Kembel (2017) Leaf bacterial diversity mediates plant diversity and ecosystem function relationships ; Nature ; doi:10.1038/nature22399, mis en ligne le 24 mai 2017
  24. Turnbaugh, P.J.; Ley, R.E.; Hamady, M.; Fraser-Liggett, C.M.; Knight, R.; Gordon, J.I (2007) The human microbiome project. Nature, 449, 804–810
  25. Human Microbiome Jumpstart Reference Strains Consortium. A catalog of reference genomes from the human microbiome. Science 2010, 328, 994–999.
  26. « Scientists Launch First Comprehensive Database of Human Oral Microbiome » ; Communiqué de presse du NIH, daté du 25 mars 2008
  27. a et b Angela B. Javurek, William G. Spollen, Amber M. Mann Ali, Sarah A. Johnson, Dennis B. Lubahn, Nathan J. Bivens, Karen H. Bromert, Mark R. Ellersieck, Scott A. Givan & Cheryl S. Rosenfeld (2016)Discovery of a Novel Seminal Fluid Microbiome and Influence of Estrogen Receptor Alpha Genetic Status; Scientific Reports 14 mars 2016 ; doi:10.1038/srep23027
  28. Benson, A.K.; Kelly, S.A.; Legge, R.; Ma, F.; Low, S.J.; Kim, J.; Zhang, M.; Oh, P.L.; Nehrenberg, D.; Hua, K.; et al. (2010) Individuality in gut microbiome composition is a complex polygenic trait shaped by multiple environmental and host genetic factors. Proc. Natl. Acad. Sci. USA , 107, 18933–18938
  29. Turnbaugh, P.J.; Ridaura, V.; Faith, J.J.; Rey, F.; Knight, R.; Gordon, J.I (2009) The effect of diet on the human gut microbiome: a metagenomic analysis in humanized gnotobiotic mice. Sci. Transl. Med, 1, 6–14
  30. De Filippo, C.; Cavalieri, D.; Di Paola, M.; Ramazzotti, M.; Poullet, J.B.; Massart, S.; Collini, S.; Pieraccini, G.; Lionetti, P. (2010) Impact of diet in shaping gut microbiome revealed by a comparative study in children from Europe and rural Africa. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 107, 14691–14696.
  31. Mihajlovski, A.; Doré, J.; Levenez, F.; Monique, A.; Brugère, J (2010) Molecular evaluation of the human gut methanogenic archaeal microbiome reveals an age-associated increase in diversity. Environ. Microbiol. Rep, 2, 272–280
  32. Hehemann, J.H.; Correc, G.; Barbeyron, T.; Helbert, W.; Czjzek, M.; Michel, G. (2010) ; Transfer of carbohydrate-active enzymes from marine bacteria to Japanese gut microbiome. Nature , 464, 908–912.
  33. Meyer,F. et al. (2008) The metagenomics RAST server - a public resource for the automatic phylogenetic and functional analysis of metagenomes. BMC Bioinformatics, 9, 386.
  34. Truong,D.T. et al. (2015) MetaPhlAn2 for enhanced metagenomic taxonomic profiling. Nat. Methods, 12, 902.
  35. Wood,D.E. et al. (2019) Improved metagenomic analysis with Kraken 2. Genome Biol., 20, 25
  36. Kim,D. et al. (2016a) Centrifuge: rapid and sensitive classification of metagenomic sequences. Genome Res., 26, 1721–1729.
  37. a b c d et e (en) Ilya Plyusnin, Ravi Kant, Anne J. Jaaskelainen et Tarja Sironen, « Novel NGS Pipeline for Virus Discovery from a Wide Spectrum of Hosts and Sample Types », BioRxiv, Bioinformatics,‎ (DOI 10.1101/2020.05.07.082107, lire en ligne, consulté le 12 mai 2020)
  38. Biedermann,L. and Rogler,G. (2015) The intestinal microbiota: its role in health and disease. Eur. J. Pediatr., 174, 151–167.
  39. Lim,E.S. et al. (2015) Early life dynamics of the human gut virome and bacterial microbiome in infants. Nat. Med., 21, 1228–1234.
  40. Neil,J.A. and Cadwell,K. (2018) The Intestinal Virome and Immunity. J. Immunol., 201, 1615–1624
  41. Norman,J.M. et al. (2015) Disease-specific alterations in the enteric virome in inflammatory bowel disease. Cell, 160, 447–460.
  42. a et b Wang,Q. et al. (2013) VirusFinder: software for efficient and accurate detection of viruses and their integration sites in host genomes through next generation sequencing data. PloS One, 8, e64465
  43. Takeuchi,F. et al. (2014) MePIC, metagenomic pathogen identification for clinical specimens. Jpn. J. Infect. Dis., 67, 62–65.
  44. Zhao,G. et al. (2017) VirusSeeker, a computational pipeline for virus discovery and virome composition analysis. Virology, 503, 21–30
  45. Wommack,K.E. et al. (2012) VIROME: a standard operating procedure for analysis of viral metagenome sequences. Stand. Genomic Sci., 6, 427–439
  46. Bhuvaneshwar,K. et al. (2018) viGEN: An Open Source Pipeline for the Detection and Quantification of Viral RNA in Human Tumors. Front. Microbiol., 9, 1172
  47. Lorenzi,H.A. et al. (2011) TheViral MetaGenome Annotation Pipeline(VMGAP):an automated tool for the functional annotation of viral Metagenomic shotgun sequencing data. Stand. Genomic Sci., 4, 418–429
  48. Roux,S. et al. (2014) Metavir 2: new tools for viral metagenome comparison and assembled virome analysis. BMC Bioinformatics, 15, 76.
  49. Roux,S. et al. (2014) Metavir 2: new tools for viral metagenome comparison and assembled virome analysis. BMC Bioinformatics, 15, 76.
  50. Zhao,G. et al. (2017) VirusSeeker, a computational pipeline for virus discovery and virome composition analysis. Virology, 503, 21–30.
  51. Somervuo,P. and Holm,L. (2015) SANSparallel : interactive homology search against Uniprot. Nucleic Acids Res., 43, W24–W29
  52. Vilsker,M. et al. (2019) Genome Detective: an automated system for virus identification from high- throughput sequencing data. Bioinforma. Oxf. Engl., 35, 871–873.
  53. Li,Y. et al. (2016) VIP: an integrated pipeline for metagenomics of virus identification and discovery. Sci. Rep., 6, 23774.
  54. Kostic,A.D. et al. (2011) PathSeq: software to identify or discover microbes by deep sequencing of human tissue. Nat. Biotechnol., 29, 393–396
  55. Ho,T. and Tzanetakis,I.E. (2014) Development of a virus detection and discovery pipeline using next generation sequencing. Virology, 471–473, 54–60
  56. Naeem,R. et al. (2013) READSCAN: a fast and scalable pathogen discovery program with accurate genome relative abundance estimation. Bioinforma. Oxf. Engl., 29, 391–392.
  57. Fosso,B. et al. (2017) MetaShot: an accurate workflow for taxon classification of host-associated microbiome from shotgun metagenomic data. Bioinformatics, 33, 1730–1732.
  58. (en) Brucker RM, Bordenstein SR, « The hologenomic basis of speciation: gut bacteria cause hybrid lethality in the genus Nasonia », Science, vol. 341, no 6246,‎ , p. 667-669 (DOI 10.1126/science.1240659).
  59. Thierry Lefevre, Michel Raymond, Frédéric Thomas, Biologie évolutive, De Boeck Superieur, , p. 625.
  60. Mécanismes de tolérogénèse passive (furtivité des microbiotes) et active (production d'anticorps, compartimentalisation).
  61. (en) Eric T. Harvill, « Cultivating our "frienemies": viewing immunity as microbiome management », mBio, vol. 4, no 2,‎ (DOI 10.1128/mBio.00027-13).
  62. Oh, P.L.; Benson, A.K.; Peterson, D.A.; Patil, P.B.; Moriyama, E.N.; Roos, S.; Walter, J. (2010) Diversification of the gut symbiont Lactobacillus reuteri as a result of host-driven evolution. ISME , 4, 377–387.
  63. Pal, C.; Maciá, M.D.; Oliver, A.; Schachar, I.; Buckling, A. (2007), Coevolution with viruses drives the evolution of bacterial mutation rates. Nature, 450, 1079–1081
  64. Garcia-Vallvé, S.; Romeu, A.; Palau, J. (2000) Horizontal gene transfer in bacterial and archaeal complete genomes. Genome Res, 10, 1719
  65. Cohen, O.; Pupko, T. (2010), Inference and characterization of horizontally transferred gene families using stochastic mapping. Mol. Biol. Evol, 27, 703
  66. Qu, A.; Brulc, J.M.; Wilson, M.K.; Law, B.F.; Theoret, J.R.; Joens, L.A.; Konkel, M.E.; Angly, F.; Dinsdale, E.A.; Edwards, R.E.; Nelson, K.E.; White, B.A. (2008), Comparative metagenomics reveals host-specific metavirulomes and horizontal gene transfer elements in the chicken cecum microbiome. PLoS ON, 3, e2945
  67. Prosser, J.I.; Bohannan, B.J.M.; Curtis, T.P.; Ellis, R.J.; Firestone, M.K.; Freckleton, R.P.; Green, J.L.; Green, L.E.; Killham, K.; Lennon, J.J.; et al. (2007), The role of ecological theory in microbial ecology. Nat. Rev. Microbiol, 5, 384–392
  68. Foster, J.A.; Krone, S.M.; Forney, L.J. (2008), Application of ecological network theory to the human microbiome. Interdiscip. Perspect. Infect. Dis. doi:10.1155/2008/839501
  69. Hill, M.J. Intestinal flora and endogenous vitamin synthesis. Eur. J. Cancer Prev. 1997, 6 (Suppl. 1), S43–S45.
  70. Wilson, B.A.; Thomas, S.M.; Ho, M (2010) The human vaginal microbiome. In Metagenomics of The Human Body; Nelson, K.E., Ed.; Springer: New York, NY, USA
  71. Price, L.B.; Liu, C.M.; Johnson, K.E.; Aziz, M.; Lau, M.K.; Bowers, J.; Ravel, J.; Keim, P.S.; Serwadda, D.; Wawer, M.J.; Gray, R.H (2010) The effects of circumcision on the penis microbiome. PLoS ON, 5, e8422
  72. Schwiertz, A.; Taras, D.; Schäfer, K.; Beijer, S.; Bos, N.A.; Donus, C.; Hardt, P.D. (2010) Microbiome and SCFA in lean and overweight healthy subjects. Obesity, 18, 190–195.
  73. Turnbaugh, P.J.; Hamady, M.; Yatsunenko, T.; Cantarel, B.L.; Duncan, A.; Ley, R.E.; Sogin, M.; Jones, W.J.; Roe, B.A.; Affourtit, J.P.; et al. (2008) A core gut microbiome in obese and lean twins. Nature, 453, 480–484.

Voir aussiModifier

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BibliographieModifier

Ouvrages en françaisModifier

  • Pascale Cossart, La nouvelle microbiologie : des microbiotes aux CRISPR, Paris, Odile Jacob, (ISBN 9782738133311, OCLC 951677729, lire en ligne)
  • Debré, Patrice, L'Homme microbiotique, Éd. Odile Jacob, 2015, 288 p.

Ouvrages en anglaisModifier

  • Fraune, S.; Bosch, T.C.G (2007) Long-term maintenance of species-specific bacterial microbiome in the basal metazoan Hydra. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 104, 32.
  • Zaura, E.; Keijser, B.J.; Huse, S.M.; Crielaard, W (2009). Defining the healthy “core microbiome” of oral microbial communities. BMC Microbiol, 9, 259
  • Vijay-Kumar, M.; Aitken, J.D.; Carvalho, F.A.; Cullender, T.C.; Mwangi, S.; Srinivasan, S.; Sitaraman, S.V.; Knight, R.; Ley, R.E.; Gewirtz, A.T. (2010), Metabolic syndrome and altered gut microbiome in mice lacking toll-like receptor 5. Science, 328, 228–231
  • Van Bonn, William et col., Aquarium microbiome response to ninety-percent system water change: Clues to microbiome management, Zoo Biology, 2015, vol. 34, pp. 360-367
  • Gilbert, JA, Jansson, JK, Knight, R., The Earth Microbiome project: successes and aspirations, BMC Biol. 2014, vol. 12, p. 69.
  • Larsen, A.M. et col., Characterization of the gut microbiota of three commercially valuable warmwater fish species, Journal of Applied Microbiology, 2014, vol. 116, pp. 1396-1404
  • Kramer, A. et al., Maintaining health by balancing microbial exposure and prevention of infection: the hygiene hypothesis versus the hypothesis of early immune challenge, Journal of Hospital Infection, 2013 vol. 83, pp. S29-S34.
  • Balter, M., Taking Stock of the Human Microbiome and Disease, Science, 2012 vol.336, pp. 1246-1247.
  • Caporaso, JG, Lauber, CL, Walters, WA, et col., Ultra-high-throughput microbial community analysis on the Illumina HiSeq and MiSeq platforms, ISME J. 2012, vol. 6, pp. 1621-1624.
  • Mitchell, L. et col., Microbial diversity in the deep sea and the underexplored "rare biosphere", Proceedings of the National Academy of Sciences, U S A., 2006, vol. 103(32), pp. 12115-20.
  • McFall-Ngai, Margaret J., Unseen forces: the influence of bacteria on animal development, Developmental Biology, 2002 1 fév., vol.242(1), pp. 1-14.

Articles connexesModifier

Liens externesModifier