QIAGEN CLC Microbial
Genomics Module

推測に頼らない微生物ゲノミクスのための高度なツールとデータベース

QIAGEN CLC Microbial Genomics Module は、QIAGEN CLC Genomics Workbench の機能拡張モジュールであり、マイクロバイオーム解析、分離株の特性評価、機能的メタゲノミクスおよび薬剤耐性評価のために、広範なバイオインフォマティクスに必要なツールおよびワークフローを提供します。このモジュールは、細菌、ウイルス、真核生物 (真菌) のゲノムおよびメタゲノムの解析をサポートし、QIAGEN CLC Genomics Cloud Engine および QIAGEN CLC Genomics Server の両方に対応しています。

QIAGEN CLC Microbial Genomics Module は、QIAGEN CLC Genomics ProSuite にもその一部として組み込まれています。

薬剤耐性の特性評価

QIAGEN CLC Microbial Genomics Module は、薬剤耐性 (AMR) 遺伝子およびマーカーの高度なバイオインフォマティクスおよびゲノミクス解析をサポートする、多機能ツールを提供します。AMR のために特別に開発されたツールには、単離されたのちにアセンブルされたゲノムまたはメタゲノムの解析ツール、ならびに FASTQ データから AMR マーカーをアセンブルを行わずに直接検出するためのツールが含まれます。複数の AMR データベースへの広範で統合的なアクセスには、Comprehensive Antimicrobial Resistance Database (CARD) (1)、ResFinder (2)、ARG-ANNOT (3)、NCBI 細菌薬剤耐性参照遺伝子データベース (4)、PointFinder (5) および VFDB (6) データベースが含まれます。さらに、QIAGEN が米国疾病管理センターのグローバル AMR チャレンジに取り組む一環として、AMR 研究の二つの新たなリソースとして、QIAGEN Microbial Insights AR (QMI-AR) database と ARES-Genetics ARESdb を提供しています。

細菌株タイピングの高度なツール

公衆衛生疫学、臨床微生物学研究または基礎的な微生物ゲノミクス研究の領域に焦点を当てるかどうかにかかわらず、QIAGEN CLC Microbial Genomics Module は、細菌、真菌およびウイルスゲノム株のタイピングのための最先端のツールを提供します。細菌分離株については、伝統的な MLST、cgMLST、wgMLST、またはSNP を基盤とする解析およびアセンブルを必要としない高度な k-mer を基盤とする株タイピングのためのツールが効果を発揮します。さらに、このツールは、国際的に認知されたスキーマを持つ pubMLST.org および他のオンライン公開データベースへの直接アクセスを提供します。これらのツールは、解析の対象がウイルス、細菌、真菌ゲノムのいずれであるかにかかわらず、分離株の解析のための1つのツールセットとしてまとめられていることによって、完全な柔軟性を提供します。

QIAGEN CLC Microbial Genomics Module には、アウトブレイク解析のための即時的かつ直感的な概要のための対話型「Minimum Spanning Tree」(MST) の可視化機能も含まれています。

微生物プロファイリングと機能メタゲノミクス

QIAGEN CLC Microbial Genomics Module は、アンプリコン（OTU）シーケンスデータおよび全メタゲノムシーケンスデータの両方の解析に、類を見ない選択肢を提供します。このツールは、16S/ITS 微生物プロファイリング、ショットガンメタゲノミクスプロファイリング、メタゲノミクスアセンブリ、BLAST またはDIAMOND による自動遺伝子発見およびアノテーション等、あらゆる解析のために、完全に統合されたソリューションを提供します。このソフトウェアは、de novo アセンブリーから得られたコンティグをビンニングするという、プラスミドや他の可動性のエレメントを同定するために重要なステップを行う革新的なツールも提供しています。また、これらのツールは、QIAGEN CLC ソフトウエア内で直接閲覧することが可能な多種の確立された公共データベースに接続したり、ユーザー自身が構築しキュレートしたデータベースを使用したりすることもできます。

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References

1. Jia, B. et al. (2017) CARD 2017: Expansion and Model-Centric Curation of the Comprehensive Antibiotic Resistance Database. Nucleic Acids Research 45: D566u201373.
2. Zankari, E. et al. (2012) Identification of Acquired Antimicrobial Resistance Genes. The Journal of Antimicrobial Chemotherapy 67: 2640u20132644.
3. Gupta, S. et al. (2014). ARG-ANNOT, a New Bioinformatic Tool to Discover Antibiotic Resistance Genes in Bacterial Genomes. Antimicrobial Agents and Chemotherapy 58: 212u2013220.
4. Feldgarden, M et al. (2019) Validating the NCBI AMRFinder Tool and Resistance Gene Database Using Antimicrobial Resistance Genotype-Phenotype Correlations in a Collection of NARMS Isolates. Antimicrobial Agents and Chemotherapy A63: e00483-19.
5. Zankari, E. et al. (2017) PointFinder: A Novel Web Tool for WGS-Based Detection of Antimicrobial Resistance Associated with Chromosomal Point Mutations in Bacterial Pathogens. The Journal of Antimicrobial Chemotherapy 72: 2764u20132768.
6. Liu, B. et al. (2019) VFDB 2019: A Comparative Pathogenomic Platform with an Interactive Web Interface. Nucleic Acids Research 47: D687u2013D692.

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