Analisi di reti di interazione microbica in soggetti sani tramite i metodi di inferenza CCREPE e CoNet

I recenti progetti di sequenziamento hanno quantificato l'abbondanza di centinaia di taxa microbici in un gran numero di campioni, per provare a svelare le complesse relazioni tra i microrganismi a partire dalle loro abbondanze. Tuttavia non esiste un catalogo completo delle interazioni che si verificano normalmente nel microbioma umano, pertanto la caratterizzazione delle principali associazioni microbiche sarebbe un primo passo importante per studiare e comprendere le transizioni tra i vari stati microbici sani e quelli in squilibrio legati alle malattie. La co-occorrenza microbica indica un’associazione positiva tra microorganismi dovuta probabilmente da interazioni benefiche o condizioni ambientali condivise che ne favoriscono la coesistenza, viceversa la co-esclusione si riferisce ad un’associazione negativa che suggerisce la presenza d’interazioni competitive favorevoli per una sola specie a discapito dell’altra. I modelli di co-occorrenza e co-esclusione consentirebbero di chiarire sia la biologia di base delle relazioni all'interno del corpo umano sia il loro contributo alla salute. La rete d’interazione microbica che ne risulta, quindi la rappresentazione grafica delle relazioni presenti tra diverse specie di microorganismi, fornisce un importante punto di partenza per la costituzione della struttura del microbioma umano. Anche se un arco in una rete microbica non rappresenta necessariamente un'interazione diretta come il mutualismo o la competizione, poiché può anche essere un effetto indiretto causato dalla risposta di due taxa a un fattore ambientale o ad un terzo taxon, l'inferenza di rete può comunque fornire interessanti indicazioni sulla struttura della comunità microbica. Questo studio del microbiota intestinale umano è stato realizzato a partire dai campioni fecali di 209 soggetti sani. I dati utilizzati derivano quindi dall’amplificazione delle regioni ipervariabili V3-V4 del gene 16S rRNA per costruire la tabella delle varianti di sequenza dell'amplicone genico (ASV table). Assegnando la tassonomia, sono state identificate 315 features/taxa raggruppate in 7 phyla differenti, tra cui i Firmicutes e i Bacteroidetes risultano essere quelli dominanti. Per l'analisi delle interazioni microbiche sono stati utilizzati due differenti metodi d'inferenza delle reti (CCREPE e CoNet), applicando la correlazione di Pearson e quella di Spearman. Tuttavia i dati di abbondanza relativa possono presentare correlazioni spurie, a causa dell'effetto compositivo introdotto dalla normalizzazione. Questo problema è stato superato utilizzando il metodo ReBoot, esso infatti crea una distribuzione nulla che rappresenta la correlazione dovuta esclusivamente all'effetto compositivo attraverso la permutazione iterativa di ogni taxon e la successiva rinormalizzazione dei campioni. Infine le reti d’interazione ricavate sono state confrontate anche calcolando delle metriche scelte, sia prima che dopo la correzione FDR.