Innovative methods for analyzing large-scale biological data in bioinformatics

Abstract

Microbial ecology examines microbial communities to uncover trends and variables that affect their distribution, interactions, and population structure. Various environmental factors, such as distance, salinity, temperature, oxygen concentration, nutrition availability, pH, and interspecies interactions, all influence the development of these communities. A comprehensive study of microbial diversity is essential, since it significantly impacts human health, ecosystem functionality, organic matter decomposition, and soil health maintenance. Notwithstanding the advancements achieved, the predominant focus of the study has been on specific geographical areas or sample types, hence limiting the ability to generalize the results. Standardized methodologies are essential to unify various research efforts, enabling comparisons and fostering the advancement of comprehensive insights into the distribution of microorganisms and their role within ecological systems. The synthesis and interpretation of the growing volume of data are getting progressively challenging due to rapid advancements in research. Although this strategy sometimes employs divergent and fragmented information, meta-analyses indicate that integrating datasets is crucial for identifying universal trends among diverse microorganisms. This underscores the imperative for tools that are both robust and intuitive to effectively assess vast quantities of biological data. This dissertation aims to present innovative bioinformatics methodologies for analyzing vast biological datasets, focusing specifically on the complex relationships between geoclimatic factors and microbial biodiversity. Microorganisms significantly contribute to nutrient cycling, carbon sequestration, soil fertility, and disease prevention. To address global challenges in sustainable agriculture, climate resilience, and environmental conservation, it is crucial to comprehend the interactions between environmental factors and diverse microorganisms. This research examines the diversity of microorganisms across climatic zones as described by the Köppen-Geiger classification, utilizing the comprehensive data from the Earth Microbiome Project. A key focus is the integration of diverse datasets to address differences in data collection methods, resolutions, and platforms. An advanced analytical pipeline was created to handle, integrate, and analyze microbiome-related data. This pipeline guaranteed the reliability and consistency of cross-dataset comparisons. The pipeline aims to facilitate the accessibility and use of results for research follow-up and information dissemination. The current examination primarily focuses on the microbiomes of global soil, utilizing data derived from the sequencing of the 16S rRNA gene as the foundation for the research. Ecological trends and microbial interactions are examined using computational frameworks. Specifically, microbial co-occurrence networks are the focus of inquiry. Employing advanced statistical techniques, notable taxa may be discerned, community structures can be shown, and ecological linkages can be emphasized, particularly for keystone species and hub classifications. This study has yielded significant findings:1. What are the effects of geography and climate on microbial diversity? The "distance-decay" phenomenon, characterized by significant differences in microbial communities across various regions, may be corroborated by the negative correlation between Bray-Curtis similarity and geographic distance. Non-metric multidimensional scaling data indicate that climatic zones significantly influence the overall makeup of microorganisms. 2. Diversity and network dynamics: Diversity indices vary by habitat, with arid, polar, and tropical regions displaying less diversity yet more concentrated co-occurrence networks. Both cold and temperate zones possess networks that are more modular and exhibit a greater degree of diversity. The SpiecEasi approach was employed to create climate-specific microbial networks that exhibit scale-free topologies. These topologies suggest the presence of a limited number of tightly interconnected hub taxa. Environments characterized by a reduced number of edges per node signify constrained networks, whereas those with higher ratios denote more interconnected systems. 3.The analysis of network characteristics in various climates indicates that climatic zones, particularly polar regions, display high-density networks with low modularity, reflecting the close interrelation among microbial communities. Hot deserts, cold deserts, and Mediterranean zones exhibit greater modular architecture, indicating the existence of significant taxa or clusters. 4.Distribution and community composition of ESV: The analysis of Exact Sequence Variants (ESVs) reveals distribution patterns specific to the environment. Certain species are disproportionately represented in specific zones, illustrating the substantial impact of climate on the distribution of microorganisms. 5. Significant taxa in climate-specific networks: Various climatic zones are predominantly characterized by hub taxa, including Alphaproteobacteria, Betaproteobacteria, Gammaproteobacteria, Deltaproteobacteria, and Actinobacteria. The current analysis has enhanced our understanding of microbial community structure, their ecological functions, and their responses to environmental changes. The findings of this study enhance the field of microbial biogeography by identifying keystone microbial communities and differences in network structure across climate gradients. Our results provide insights into how these communities adapt to various environments by emphasizing the intricate network of microbial interactions. This research has practical implications for agriculture, water management, conservation, and climate adaptation strategies.

Η μικροβιακή οικολογία εξετάζει τις μικροβιακές κοινότητες για να αποκαλύψει πρότυπα και μεταβλητές που επηρεάζουν την κατανομή, τις αλληλεπιδράσεις και τη δομή των πληθυσμών τους. Διάφοροι περιβαλλοντικοί παράγοντες, όπως η απόσταση, η αλατότητα, η θερμοκρασία, η συγκέντρωση οξυγόνου, η διαθεσιμότητα θρεπτικών συστατικών, το pH και οι αλληλεπιδράσεις μεταξύ των ειδών, επηρεάζουν την ανάπτυξη αυτών των κοινοτήτων. Η ολοκληρωμένη μελέτη της μικροβιακής ποικιλομορφίας είναι απαραίτητη, καθώς έχει σημαντικό αντίκτυπο στην ανθρώπινη υγεία, τη λειτουργικότητα των οικοσυστημάτων, την αποικοδόμηση της οργανικής ύλης και τη διατήρηση της υγείας του εδάφους. Παρά την πρόοδο που έχει σημειωθεί, η έρευνα επικεντρώνεται κυρίως σε συγκεκριμένες γεωγραφικές περιοχές ή τύπους δειγμάτων, περιορίζοντας έτσι τη δυνατότητα γενίκευσης των αποτελεσμάτων. Η χρήση τυποποιημένων μεθοδολογιών είναι ζωτικής σημασίας για την ενοποίηση διαφορετικών ερευνητικών προσπαθειών, επιτρέποντας συγκρίσεις και προωθώντας την εις βάθος κατανόηση της κατανομής των μικροοργανισμών και του ρόλου τους στα οικολογικά συστήματα. Η συνεχώς αυξανόμενη ποσότητα δεδομένων καθιστά τη σύνθεση και την ερμηνεία τους ολοένα και πιο απαιτητική λόγω των ραγδαίων εξελίξεων στην έρευνα. Αν και αυτή η προσέγγιση χρησιμοποιεί συχνά ετερογενείς και αποσπασματικές πληροφορίες, οι μετα-αναλύσεις δείχνουν ότι η ενοποίηση των δεδομένων είναι καθοριστικής σημασίας για την αναγνώριση γενικών προτύπων μεταξύ διαφορετικών μικροοργανισμών. Αυτό αναδεικνύει την ανάγκη για ισχυρά και φιλικά προς τον χρήστη εργαλεία που επιτρέπουν την αποτελεσματική ανάλυση μεγάλων βιολογικών δεδομένων. Η παρούσα διατριβή στοχεύει στην παρουσίαση καινοτόμων βιοπληροφορικών μεθοδολογιών για την ανάλυση μεγάλων βιολογικών συνόλων δεδομένων, με έμφαση στις περίπλοκες σχέσεις μεταξύ γεωκλιματικών παραγόντων και μικροβιακής βιοποικιλότητας. Οι μικροοργανισμοί συμβάλλουν σημαντικά στην ανακύκλωση των θρεπτικών συστατικών, τη δέσμευση του άνθρακα, τη γονιμότητα του εδάφους και την πρόληψη ασθενειών. Η κατανόηση των αλληλεπιδράσεων μεταξύ περιβαλλοντικών παραγόντων και μικροβιακής ποικιλομορφίας είναι απαραίτητη για την αντιμετώπιση παγκόσμιων προκλήσεων που σχετίζονται με τη βιώσιμη γεωργία, την ανθεκτικότητα στο κλίμα και τη διατήρηση του περιβάλλοντος. Η έρευνα εξετάζει τη μικροβιακή ποικιλομορφία σε διαφορετικές κλιματικές ζώνες, όπως αυτές περιγράφονται από την ταξινόμηση Köppen-Geiger, αξιοποιώντας τα εκτενή δεδομένα του Earth Microbiome Project. Ιδιαίτερη έμφαση δίνεται στην ενοποίηση ετερογενών δεδομένων, λαμβάνοντας υπόψη τις διαφορές στις μεθόδους συλλογής, τις αναλύσεις διαφορετικής ανάλυσης και τις πλατφόρμες παραγωγής δεδομένων. Για την αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων, αναπτύχθηκε μια προηγμένη αναλυτική υποδομή, η οποία επιτρέπει την αξιόπιστη και συνεπή σύγκριση δεδομένων μικροβιώματος. Αυτή η υποδομή διασφαλίζει τη διαθεσιμότητα και την αξιοποίηση των αποτελεσμάτων τόσο για περαιτέρω έρευνα όσο και για τη διάδοση πληροφοριών. Η ανάλυση επικεντρώνεται κυρίως στα μικροβιώματα των εδαφών παγκοσμίως, χρησιμοποιώντας δεδομένα αλληλούχησης του γονιδίου 16S rRNA ως βάση της έρευνας. Οι οικολογικές δυναμικές και οι μικροβιακές αλληλεπιδράσεις διερευνώνται μέσω υπολογιστικών προσεγγίσεων, με έμφαση στα δίκτυα συνεμφάνισης μικροοργανισμών. Χρησιμοποιώντας προηγμένες στατιστικές τεχνικές, μπορούν να εντοπιστούν σημαντικά ταξινομικά σύνολα, να περιγραφεί η δομή των κοινοτήτων και να αναδειχθούν οικολογικές συνδέσεις, ειδικά για είδη-κλειδιά και κεντρικούς κόμβους του δικτύου. Βασικά ευρήματα της έρευνας: 1. Επίδραση γεωγραφίας και κλίματος στη μικροβιακή ποικιλομορφία: Το φαινόμενο της «εξασθένησης με την απόσταση» (distance-decay), το οποίο περιγράφει τις σημαντικές διαφορές μεταξύ μικροβιακών κοινοτήτων σε διαφορετικές γεωγραφικές περιοχές, μπορεί να επιβεβαιωθεί μέσω της αρνητικής συσχέτισης μεταξύ της ομοιότητας Bray-Curtis και της γεωγραφικής απόστασης. Τα δεδομένα πολυδιάστατης μη μετρικής κλιμάκωσης υποδεικνύουν ότι οι κλιματικές ζώνες επηρεάζουν σημαντικά τη σύνθεση των μικροοργανισμών. 2. Δυναμική ποικιλότητας και δικτύων: Οι δείκτες ποικιλομορφίας διαφέρουν ανάλογα με το περιβάλλον. Οι ξηρές, πολικές και τροπικές περιοχές παρουσιάζουν χαμηλότερη ποικιλομορφία, αλλά πιο συγκεντρωμένα δίκτυα συνεμφάνισης. Αντίθετα, οι εύκρατες και ψυχρές ζώνες εμφανίζουν πιο αρθρωτά και πλούσια δίκτυα. Η ανάλυση με τη μέθοδο SpiecEasi έδειξε ότι τα μικροβιακά δίκτυα σε διαφορετικά κλίματα εμφανίζουν τοπολογίες τύπου scale-free, όπου λίγα ταξινομικά σύνολα διαδραματίζουν κεντρικό ρόλο. 3. Χαρακτηριστικά δικτύων ανά κλιματική ζώνη: Τα πολικά περιβάλλοντα εμφανίζουν δίκτυα υψηλής πυκνότητας με χαμηλή αρθρωτότητα, γεγονός που αντικατοπτρίζει τη στενή διασύνδεση των μικροβιακών κοινοτήτων. Οι θερμές και ψυχρές ερήμοι, καθώς και οι μεσογειακές ζώνες, εμφανίζουν πιο έντονα αρθρωτή αρχιτεκτονική, υποδεικνύοντας την ύπαρξη σημαντικών ταξινομικών ομάδων. 4. Κατανομή και σύνθεση κοινοτήτων ESV: Η ανάλυση των Exact Sequence Variants (ESVs) δείχνει συγκεκριμένα πρότυπα κατανομής ανάλογα με το περιβάλλον. Ορισμένα είδη είναι δυσανάλογα εκπροσωπημένα σε συγκεκριμένες ζώνες, γεγονός που καταδεικνύει την επίδραση του κλίματος στην κατανομή των μικροοργανισμών. 5. Σημαντικά ταξινομικά σύνολα στα κλιματικά δίκτυα: Οι κλιματικές ζώνες χαρακτηρίζονται κυρίως από ταξινομικά σύνολα-κλειδιά, όπως οι Alphaproteobacteria, Betaproteobacteria, Gammaproteobacteria, Deltaproteobacteria και Actinobacteria. Η ανάλυση αυτή συμβάλλει στην καλύτερη κατανόηση της δομής των μικροβιακών κοινοτήτων, των οικολογικών τους λειτουργιών και της απόκρισής τους στις περιβαλλοντικές μεταβολές. Τα ευρήματα αυτής της μελέτης προάγουν τον τομέα της μικροβιακής βιογεωγραφίας, εντοπίζοντας βασικές μικροβιακές κοινότητες και διαφορές στη δομή των δικτύων κατά μήκος κλιματικών κλιμάκων. Τα αποτελέσματα έχουν πρακτικές εφαρμογές στη γεωργία, τη διαχείριση υδάτων, τη διατήρηση του περιβάλλοντος και τις στρατηγικές προσαρμογής στην κλιματική αλλαγή.