A bioinformatics approach for conceptual genome mining

Recent advances in sequencing technology have set the stage for a steadily growing number of microbial whole-genome sequences. At the same time, bioinformatic analysis increasingly sheds light on the genome-encoded capacity of certain microorganisms for the production of secondary metabolites. This work describes the development of a bioinformatic toolkit to underpin discovery and dereplication efforts in a genomics-based workflow aimed at the characterization of multimodular biosynthetic gene clusters from bacterial genomes. Key to the “conceptual genome mining” approach implemented here is the comparison of pathways architectures represented by arrangement and properties of domains in complex PKS-, NRPS- and hybrid pathways rather than resorting to DNA- or protein-level sequence similarity. The new analysis framework named BiosynML toolkit was interfaced to antiSMASH, the de-facto standard for automatic annotation of biosynthetic pathways, and integrated with an existing in-house research database system (Mxbase). BiosynML methods were tested using 42 characterized pathways from 71 myxobacterial genomes and also applied to publicly accessible genomes from relevant microbial taxa. BiosynML tools were ultimately used to create an overview of 1347 pathways of which 783 distinct models were identified. This analysis revealed minimal overlap between suborders and enabled the tentative estimation of myxobacterial secondary metabolite gene cluster richness.Die fortschreitende Verbesserung von Sequenziertechnologien ermöglicht den Zugang zu einer stetig wachsenden Zahl von mikrobiellen Genomsequenzen. Gleichzeitig liefern bioinformatische Methoden ein immer besseres Bild des genetischen Potentials der Mikroorganismen für die Produktion von Sekundärmetaboliten. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung von bioinformatischen Werkzeugen um die Entdeckung, die Dereplikation und letztendlich die Charakterisierung von multimodularen Biosynthesewegen in mikrobiellen Genomen zu unterstützen. Kernstück des Ansatzes ist der „konzept-basierte“ Vergleich der Architekturen von komplexen PKS-, NRPS- und hybriden Genclustern, der sich auf Anordnung und Eigenschaften biosynthetischer Domänen stützt anstelle von Sequenzähnlichkeit. Das neu entwickelte Softwarewerkzeug, genannt BiosynML, wurde mit antiSMASH (dem de-facto Standard für die automatische Annotation von Biosynthesewegen) verknüpft und in eine bestehende Forschungsdatenbank (Mxbase) integriert. BiosynML Methoden wurden anhand der Biosynthesewege für 42 bekannte Naturstoffe in 71 myxobakteriellen Genomsequenzen getestet und auf öffentlich zugängliche Genome relevanter Mikroorganismen angewendet. Die Analyse von 1347 Biosyntheswegen aus den Genomen der Myxobakterien, darunter ein derepliziertes Set von 783 Typen, ergab eine nur minimale Überlappung zwischen Unterordnungen und ermöglichte die Abschätzung der Diversität an myxobakteriellen Sekundärmetaboliten-Genclustern

A bioinformatics approach for conceptual genome mining

Recent advances in sequencing technology have set the stage for a steadily growing number of microbial whole-genome sequences. At the same time, bioinformatic analysis increasingly sheds light on the genome-encoded capacity of certain microorganisms for the production of secondary metabolites. This work describes the development of a bioinformatic toolkit to underpin discovery and dereplication efforts in a genomics-based workflow aimed at the characterization of multimodular biosynthetic gene clusters from bacterial genomes. Key to the “conceptual genome mining” approach implemented here is the comparison of pathways architectures represented by arrangement and properties of domains in complex PKS-, NRPS- and hybrid pathways rather than resorting to DNA- or protein-level sequence similarity. The new analysis framework named BiosynML toolkit was interfaced to antiSMASH, the de-facto standard for automatic annotation of biosynthetic pathways, and integrated with an existing in-house research database system (Mxbase). BiosynML methods were tested using 42 characterized pathways from 71 myxobacterial genomes and also applied to publicly accessible genomes from relevant microbial taxa. BiosynML tools were ultimately used to create an overview of 1347 pathways of which 783 distinct models were identified. This analysis revealed minimal overlap between suborders and enabled the tentative estimation of myxobacterial secondary metabolite gene cluster richness.Die fortschreitende Verbesserung von Sequenziertechnologien ermöglicht den Zugang zu einer stetig wachsenden Zahl von mikrobiellen Genomsequenzen. Gleichzeitig liefern bioinformatische Methoden ein immer besseres Bild des genetischen Potentials der Mikroorganismen für die Produktion von Sekundärmetaboliten. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung von bioinformatischen Werkzeugen um die Entdeckung, die Dereplikation und letztendlich die Charakterisierung von multimodularen Biosynthesewegen in mikrobiellen Genomen zu unterstützen. Kernstück des Ansatzes ist der „konzept-basierte“ Vergleich der Architekturen von komplexen PKS-, NRPS- und hybriden Genclustern, der sich auf Anordnung und Eigenschaften biosynthetischer Domänen stützt anstelle von Sequenzähnlichkeit. Das neu entwickelte Softwarewerkzeug, genannt BiosynML, wurde mit antiSMASH (dem de-facto Standard für die automatische Annotation von Biosynthesewegen) verknüpft und in eine bestehende Forschungsdatenbank (Mxbase) integriert. BiosynML Methoden wurden anhand der Biosynthesewege für 42 bekannte Naturstoffe in 71 myxobakteriellen Genomsequenzen getestet und auf öffentlich zugängliche Genome relevanter Mikroorganismen angewendet. Die Analyse von 1347 Biosyntheswegen aus den Genomen der Myxobakterien, darunter ein derepliziertes Set von 783 Typen, ergab eine nur minimale Überlappung zwischen Unterordnungen und ermöglichte die Abschätzung der Diversität an myxobakteriellen Sekundärmetaboliten-Genclustern

Minimum Information about a Biosynthetic Gene cluster

A wide variety of enzymatic pathways that produce specialized metabolites in bacteria, fungi and plants are known to be encoded in biosynthetic gene clusters. Information about these clusters, pathways and metabolites is currently dispersed throughout the literature, making it difficult to exploit. To facilitate consistent and systematic deposition and retrieval of data on biosynthetic gene clusters, we propose the Minimum Information about a Biosynthetic Gene cluster (MIBiG) data standard.Chemistry and Chemical Biolog

Correlating chemical diversity with taxonomic distance for discovery of natural products in myxobacteria

It is thought that the chances for discovery of novel natural products increase by screening rare organisms. Here the authors analyse metabolites produced by over 2300 myxobacterial strains and, indeed, find a correlation between taxonomic distance and production of distinct secondary metabolite families

Minimum Information about a Biosynthetic Gene cluster

ISSN:1552-4450ISSN:1552-446

Minimum Information about a Biosynthetic Gene cluster

© 2015 Nature America, Inc. All rights reserved. A wide variety of enzymatic pathways that produce specialized metabolites in bacteria, fungi and plants are known to be encoded in biosynthetic gene clusters. Information about these clusters, pathways and metabolites is currently dispersed throughout the literature, making it difficult to exploit. To facilitate consistent and systematic deposition and retrieval of data on biosynthetic gene clusters, we propose the Minimum Information about a Biosynthetic Gene cluster (MIBiG) data standard