2020 年 4 月 4 日，庚子清明。今天，為表達全國各族人民對抗擊新冠肺炎疫情鬥爭犧牲烈士和逝世同胞的深切哀悼，舉行全國性哀悼活動。在本期文章正文開始之前，也在此向因抗擊疫情而犧牲的英雄、被惡魔奪取生命的同胞致以最深切的哀悼。清明追思，家國永念，感恩懷德，致敬英雄！
微生物組研究工作者們肯定對 UniFrac 和 QIIME 這兩個數據分析工具及其開發者 Rob Knight 很熟悉。
Rob Knight 是加州大學聖地亞哥分校生物工程、兒科、計算機科學與工程系教授。
- 2014 年，被評為 Thomson Reuters 世界最具影響力科學頭腦。
- 2015 年，獲得 Vilcek 獎，以表彰其在科學領域的貢獻。
- 2017 年，被評為 Rady 兒童醫院基礎研究傑出科學家
- 2017 年，獲得 Massry 獎項，以表彰其對生物醫學科學和健康進步的傑出貢獻。
那麼這位微生物組學大佬是如何進入這個領域的呢？
今天讓我們一起來聊一聊微生物組領域的大佬 Rob Knight 背後的故事。
從Ⅲ型分泌系統到微生物組
加州大學聖地亞哥分校微生物學家 Rob Knight 開發了用於分析微生物測序數據的計算工具，他是微生物組研究的先驅。
2004 年，Rob Knight 在科羅拉多大學開設了他的第一個實驗室。不久後，他的一位研究生 Catherine Lozupone 找到他，表示想要改變研究方向。
當時，Knight 的實驗室研究的是細菌的 III 型分泌系統（TypeIII secretion system），這是一類革蘭氏陰性菌用來發現並感染真核生物的系統。Lozupone 告訴 Knight，她不想再研究這個分泌系統了，她想要利用計算方法去研究微生物多樣性。
Knight 回憶：“在她剛加入實驗室的時候，我們關於她的實驗方向有過討論，我告訴她‘你需要了解的是，我並不想阻止你實現你的夢想，但是同時，III 型分泌系統是目前一個很火的研究方向。至於微生物多樣性，即使是 MacArthur 天才獎得主和國家科學院院士 Norman Pace 也不能獲得資金來做微生物多樣性的研究。’
當她博士畢業時，如果發現自己的工作無人問津而III型分泌系統卻登上了 Science的封面時，我會感到很難過。”
然而，Lozupone 還是堅持了她的研究想法，在 2005 年，她和 Knight 發表了一篇論文，這篇文章介紹了一種計算工具 UniFrac，這種工具用系統發育的方法來鑑定微生物群落的組成。在 UniFrac 發表後，Knight 逐漸將他實驗室的研究方向轉向了研究微生物生態系統的複雜性。
那麼， Ⅲ 型分泌系統呢？
“我們從來沒有在這方面發表過任何論文。Lozupone 接下來的工作轉向了 QIIME，QIIME 目前是使用最廣泛的微生物群落高通量測序數據分析平臺。”Knight 說。
因為這些工作經歷，Knight 成為了微生物組研究方面的領袖之一。Knight 團隊研究的環境從人們的廚房到北極土壤，研究的內容主要是人體或者其他動物上的細菌和其他微觀成分。同時，該團隊還利用微生物組的數據研究微生物如何影響人類健康和生態環境。
如何開始的？
Knight 出生在 1976 年，是兄弟三人中的大哥。在新西蘭的南部島嶼 Dunedin 長大。他的父母 John 和 Alison 是奧塔哥大學的免疫學研究員。
Knight 喜歡到戶外玩耍，探索奧塔哥的半島和海岸。他喜歡閱讀科幻小說，並對化石有很大的興趣，當他 7 歲的時候，就用紙張做了一個恐龍模型。另外，Knight 很早就被計算機所吸引。
1994 年，他成為了奧塔哥大學的新生，學習生物化學，因為他在高中時候對生物和化學產生了興趣。當時他覺得他可能會成為一名化學工程師。Knight 在大學期間加倍學習，並且僅花了兩年半的時間就畢業了。
Knight 說：“我認為上課會分散我對研究內容的注意力。”
受到他所閱讀的學科科學刊物的影響，Knight 在大學期間開發了他自己的獨立種群模型，並且想要將這一概念應用於控制害“蟲”，包括引入新西蘭的兔子和其他非本土的哺乳動物。
在 1995 年，他獲得了獎學金和去普林斯頓大學學習的機會，並在 Lee Silver 的分子生物實驗室開展研究，使用遺傳學工具來控制害蟲的數量。然而，Silver 最終關閉了他的實驗室轉而專注於政策和生物倫理的研究。
計算基因組：從DNA到RNA
1997 年 Knight 在普林斯頓大學讀研究生，同時，他需要加入一個新的實驗室。受到進化研究的吸引，他選擇了 Laura Landweber 的實驗室。
最初，Knight 想要做一些他一直花時間進行的生物研究實驗。但是最終，他提升了編程技能，並且發表了多項使用計算機分析的研究結果。
實驗室中的其他人也對他產生了影響，包括當時的博士後、現在的Maryland大學的教授 Stephen Freeland。他讓 Knight 瞭解到了使用計算機方法去研究進化科學的重要性。
Knight 決定要重點研究 DNA，從一個由早期遺傳學家發現的未解決的問題開始：鳥嘌呤-胞嘧啶（G-C）核苷酸的含量與基因組中某些特定氨基酸密碼子使用之間的關聯。
Knight 開發了一種程序分析了 596 個細菌、古菌和真核生物基因組中的蛋白質編碼基因，並基於突變率和選擇率使用線性迴歸創造了一個簡單的模型。
這項工作表明瞭基因組的 G-C 含量決定了特定密碼子的使用，解釋了為什麼不同的有機體偏好不同的密碼子序列來編碼同樣的氨基酸。
舉例來說，苯丙氨酸可以由兩種不同的密碼子編碼：UUU 或者 UUC。具有高 G-C 含量的物種更偏向於使用 UUC 密碼子和其他含有鳥嘌呤和胞嘧啶的密碼子。Knight 說：“我可以使用數學模型去解決不同物種間的遺傳密碼使用的難題。”
研究生畢業後，Knight 加入了 Michael Yarus 在科羅拉多大學博爾德分校的實驗室，作為博士後研究 RNA 序列。
他的研究興趣在於開發計算方法去理解 RNA 序列元素（在 RNA 內發現的特定序列）如何發揮功能，比如如何結合到蛋白質上。在編碼 RNA 的基因上識別這樣的生物功能序列並瞭解 RNA 序列的二級結構，以幫助研究人員理解其行為和結合伴侶。
Knight 分析了 RNA 序列和它的二級結構與功能之間的聯繫，發現稱為模體（motif）的重複序列可以用來識別編碼 RNA 的 DNA 序列並可以預測 RNA的二級結構。這項研究工作並不簡單。
Knight 解釋：“如果你想要研究 RNA 序列及二級結構，那麼，從產生隨機序列、摺疊並檢查它們的結構是否正確，這些程序需要耗費很大的工作量。
但是工作的訣竅在於，如果你能夠根據一個 RNA 序列計算出正確 RNA 結構的可能性，這將節省大量的計算時間，並可以讓這些 RNA 搜索變得容易管理。”
但是，即使如此，也需要由一臺超級計算機來進行運算。
探索微生物的過程
2004 年 Knight 博士後出站後，在 Boulder 建立了自己的實驗室。不久後，如開頭所說，在 Lozupone 促使下轉換了新的研究方向並開始研究微生物多樣性，而 Lozupone 現在也已經在 CU Denver 建立了自己的實驗室。
然後，Knight 開始與 Norman Pace 合作。Pace 的實驗室開展的是微生物組研究，對在醫院和其他建築環境中發現的細菌核糖體 RNA（rRNA）基因進行測序。這些 rRNA 基因在所有生物的蛋白質合成方面都是必須的，因此它們具有較高的保守性。在鑑定細菌方面，利用 DNA 序列去解釋種與種之間的進化關係，傳統上都是基於 rRNA 基因。
Lozupone 和 Knight 發現，生物學家缺乏專門分析微生物組大量測序數據的工具。所以他們開發了 UniFrac，除了可以對樣本中的物種數進行計數外，還可以基於細菌測序數據創建進化樹，並鑑定微生物進化樹中相同和獨特的部分。
這篇論文發表在 2005 年，到目前為止已經引用了超過 4000 次。
Knight 的下一步研究是和 Jeffrey Gordon 合作進行的，Jeffrey Gordon 是聖路易斯華盛頓大學醫學院的腸道專家，主要研究腸道微生物和健康之間的關係。
研究人員對四個不同組別的小鼠腸道微生物進行測序。這四個不同的組別分別是：帶有兩個突變拷貝的會引起過量飲食的肥胖小鼠；攜帶有一個突變拷貝的同代小鼠；正常體重野生型同代小鼠；攜帶一個突變拷貝的母系小鼠。
所有小鼠都飼餵同樣的飼料。UniFrac 分析了 rRNA 基因序列發現肥胖小鼠中的某種細菌組比健康小鼠少 50%，而另一種細菌組比健康小鼠多 50%，表明肥胖影響了腸道微生物的多樣性。
Knight 說：“沒有人會關注肥胖的同時關注微生物組，然而我認為這是一個有趣的項目。”
Knight 繼續與 Gordon 合作，研究肥胖和腸道微生物之間的聯繫。在 2009 年，團隊研究了瘦-胖雙胞胎，發現消瘦和肥胖與不同的微生物組相關。
一年後，Knight 的實驗室發佈了 QIIME（Quantitative Insights Into Microbial Ecology），這是一個可以讓用戶分析大量原始測序數據的軟件，也可以比對序列，創建進化樹產生可視化的圖形。
同年，微生物組的研究也開始飛速發展，Gordon 和 Knight 的實驗室走在了前列。2013 年，Gordon 研究團隊在 Science上發表了論文，展示了將來自消瘦或者肥胖人類雙胞胎的糞便微生物轉移到無菌小鼠中，可以傳遞給小鼠相應的身體表型。
2011 年，Knight 的實驗室開發了一種更先進的機器學習技術，可以讓研究人員根據某個人的微生物組預測這個人是肥胖還是消瘦，而且準確率可以達到 90%。而在之前的研究中發現，僅利用遺傳數據來預測某個人的身體成分準確率較低為 57%。
Knight 說：“使用微生物組而不是遺傳數據對肥胖體型進行分類，表明引起肥胖更重要的是環境因素而不是遺傳因素。”
Knight 和他的團隊，也在研究微生物和飲食之間的聯繫，以及人類家庭微生物組。團隊分析了來自 33 個哺乳動物種和 18 個有飲食記錄習慣的人類糞便樣品。
研究發現，人類和其它動物的微生物組對飲食的適應具有相似性，而素食和肉食者之間具有較大的差異。
另外，通過對 7 個家庭的住房進行取樣，其中包括了在實驗期間搬家的 3 個家庭，Knight 與 Jack Gilbert 發現，每個家庭的住房都具有特定的微生物組，並且住房微生物組的組成在很大程度上是由居住者所決定的。當人們搬家時，在新家的微生物組很快就開始同之前的住所變得一樣。
Knight 說：“我們已經從分析健康或患病人群的單個樣本數據發展到空間分析研究，通過這種研究我們可以觀察數百個樣本來追蹤人群。”
2015 年，Knight 將他的實驗室搬到了加州大學聖地亞哥分校，並開始專注於涵蓋範圍更廣的科研項目，比如美國腸道計劃和地球微生物組計劃。
2016 年，美國腸道協會發表了一項研究，展示了患有偏頭痛的患者與沒有偏頭痛的患者相比，口腔厭氧菌中與產生一氧化氮相關的基因丰度顯著提高，而一氧化氮與頭痛具有相關性。
而在地球微生物組計劃中，Knight 團隊發表了一項 28000 個樣本的大數據分析研究，鑑定了世界範圍內大約 300000 個獨特的微生物 16S rRNA 序列。
教學科研到科普讀物
Knight 喜歡儘可能多地提出生物相關的問題，同樣喜歡花精力去研究計算模型和編程，也喜歡教這些技能。
“編寫能夠給出可重複結果的代碼並開發生物學家也可以理解的軟件能給我滿足感，”Knight 說，“我很感激 Mike Yarus（美國生物學家）鼓勵我去訓練並監督學生，這樣我可以一直運營一個計算機實驗室。”
儘管 Knight 在計算科學方面接受的正式訓練較少，但是他現在運營著一個幾乎是計算機學科實驗室。Knight 說：“我上過的唯一的計算科學課程是在大學一年級。但是現在我成為了兒科、計算機科學和生物工程方面的教授。”
但是 Knight 並不是僅僅關注教學和科研。他說他也想要公眾參與他的科研。他寫了兩本關於人類微生物組的科普書籍。
第一本書 Follow Your Gut，是一本關於抗生素、飲食、生活環境和其他因素如何影響微生物組和健康的研究合集。另一本書Dirtis Good，與 Jack Gilbert 共同著作，這本書從微生物組研究角度為父母提供建議。
Knight 說，這些書會激發讀者提出很多問題，其中最常見的問題是，疫苗是否會影響兒童的微生物組。Knight 回答：“我的回答是，大量證據表明疫苗對孩子的存活是有幫助，另一方面抗生素對微生物會有很大的影響。”
原文鏈接：https://www.the-scientist.com/profile/microbe-miner--a-profile-of-rob-knight-65899
作者｜Anna Azvolinsky
編譯｜gemiu
審校｜617
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