新型人类源产气荚膜梭菌标记问世 精准追踪水体粪便污染

新型人类源产气荚膜梭菌标记问世 精准追踪水体粪便污染

原创
来源:李康倩
2026-05-29 17:08:54
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核心提示:日本京都大学研究团队基于泛基因组关联分析,成功开发出HumCp1、HumCp2、HumCp3三种全新人类源产气荚膜梭菌微生物源追踪标记,构建多重 PCR 与 qPCR 检测体系,可高效识别水体中人类粪便污染,尤其适配陈旧性污染溯源,为水环境微生物风险管控提供新型工具。

研究背景

水体粪便污染是全球公共卫生重大隐患,传统粪便指示菌如大肠菌群、大肠杆菌等无法区分污染来源,且部分指示菌易在环境中增殖,干扰污染判定。微生物源追踪技术可精准识别污染宿主来源,但现有人类源标记存在环境持久性差、检测流程繁琐等短板,难以适配长期、远距离污染溯源。

产气荚膜梭菌作为革兰氏阳性产芽孢厌氧菌,芽孢耐紫外线、温度波动等极端环境,可在水体中存活数月,且厌氧特性使其难以在有氧水体中再生,是理想的粪便污染指示菌。同时,该菌已被多国纳入水质常规监测指标,基于其开发的溯源标记可快速融入现有监测体系。此前,产气荚膜梭菌的人类特异性遗传标记尚未被系统开发,限制其在微生物源追踪领域的应用。

研究内容

研究团队整合公共数据库与新测序数据,构建262 株粪便源产气荚膜梭菌基因组数据集,通过泛基因组全基因组关联分析筛选人类源富集基因;经独立基因组数据集验证特异性与灵敏度,确定 3 个核心标记;设计特异性引物,建立单菌落多重 PCR 检测方法,优化 qPCR 定量体系;采集日本京都、滋贺地区污水处理厂、不同污染程度河流及溪流样本,开展体外验证与实地应用评估,对比传统 cpe 基因标记性能。

1. 本研究方法的示意图。

2. 62MST候选基因在blastn分析中的表现(使用数据集B)及特异性>95%的基因放大图。

3. 不同水类型中 HumCp1 浓度。星号 (*) (**) 分别表示 Holm 校正后的 p < 0.05 p < 0.01 的统计显著性。箱形图显示四分位数范围(第 25 百分位至第 75 百分位),须延伸至第 5 百分位和第 95 百分位。未检测到的样品显示为 0 log 10 拷贝/L,可检测但不可定量的样品替代为检出限的一半;两者均以空心点表示。百分比表示检测率。样本量显示在括号中。

研究结果

1.标记筛选与性能:泛基因组关联分析锁定62 个人类源特异性超 95% 的候选基因,经独立数据集验证,最终确定 HumCp1HumCp2HumCp3 为新型标记。其中 HumCp2HumCp3 特异性达100%HumCp1 特异性 96.0%;单一标记灵敏度 10.4%-36.5%,三者联合灵敏度提升至53.0%,覆盖更多人类源菌株。

2.体外验证表现:49 株反刍动物粪便菌株中,仅 2 株检出 HumCp1HumCp2HumCp3 均未检出,特异性优异;85 株污水处理厂菌株中,HumCp1HumCp2 检出率分别为 41.2%36.5%,联合检出率达61.2%,远高于传统 cpe 基因(14.1%)。

3.环境应用效果:无污染溪流样本中标记检出率为 0;受污水处理厂轻度影响河流上游标记检出率 30.8%,重度影响下游检出率59.5%,与污染程度正相关。HumCp1-qPCR 定量显示,污水处理厂出水、河流下游、上游、溪流的标记浓度依次递减,可精准区分污染等级。

4.标记功能注释:HumCp1 DNA 甲基化酶相关基因,HumCp2 编码细菌素相关 UviB 蛋白,HumCp3 与盘状结构域蛋白相关,均与产气荚膜梭菌在人类肠道适应定植相关。

技术优势

1.环境持久性强:依托产气荚膜梭菌芽孢特性,可追踪数月前的陈旧性、远距离人类粪便污染,弥补现有标记易降解缺陷。

2.检测便捷高效:多重 PCR 可单菌落同步检测 3 个标记,qPCR 直接定量环境 DNA,无需复杂前处理,适配批量样本监测。

3.特异性与适用性:标记特异性超 96%,交叉反应极低;基于全球 15 个国家菌株开发,地理适用范围广,可融入现有水质监测流程。

4.灵敏度优化:单一标记灵敏度适中,联合检测大幅提升检出能力,平衡特异性与实用性,降低漏检风险。

结论与展望

本研究首次通过泛基因组关联分析,成功创制 3 种高特异性人类源产气荚膜梭菌微生物源追踪标记,构建完整检测技术体系,突破传统指示菌无法溯源、现有标记持久性不足的瓶颈。实地验证表明,该标记可精准反映水体人类粪便污染程度,为水环境健康风险评估、污染源头管控提供新型技术支撑。

研究存在一定局限:验证动物样本仅覆盖反刍类,数据库中致病菌株占比偏高可能影响性能评估。未来需扩大动物宿主验证范围,补充健康人群与环境菌株基因组数据,进一步优化标记稳定性;同时推进标记标准化与现场快速检测技术研发,推动其在全球水环境监测、饮用水安全保障等场景的规模化应用,完善微生物源追踪技术体系,助力水体污染精准防控。

原文链接:https://doi.org/10.1016/j.watres.2026.125814

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