Předmět: The 'unknown unknowns' of arthropod-microbes interactions

» Seznam fakult » FPR » KMB
Název předmětu The 'unknown unknowns' of arthropod-microbes interactions
Kód předmětu KMB/609
Organizační forma výuky Přednáška + Cvičení
Úroveň předmětu Doktorský
Rok studia nespecifikován
Semestr Letní
Počet ECTS kreditů 2
Vyučovací jazyk angličtina
Statut předmětu Povinně-volitelný
Způsob výuky Kontaktní
Studijní praxe Nejedná se o pracovní stáž
Doporučené volitelné součásti programu Není
Vyučující
  • Lukeš Julius, prof. RNDr. CSc.
  • Cabezas Cruz Alejandro, Dr. Ph.D.
Obsah předmětu
1. Cesta mikroba (Dr. Alejandro Cabezas-Cruz - INRAE, France) 2. Síly formující mikrobiom členovců (Dr. Alejandra Wu-Chuang - INRAE, France) 3. Úloha vzájemných vazeb mezi hostitelem a mikrobem při regulaci vrozené imunity členovců (Dr. Ryan Rego - Institute of Parasitology, Czech Republic) 4. Interakce mezi vektorem, patogenem a mikrobiomem (Dr. Alejandro Cabezas-Cruz - INRAE, France) 5. Úvod do analýzy mikrobiomu (Dr. Dasiel Obregón Alvarez - University of Guelph, Canada) 6. Úvod do analýzy mikrobiomu pomocí umělé inteligence (Dr. Fabien Vorimore - ANSES, France) 7. Úvod do analýzy sítí a vztahů (Prof. Agustín Estrada-Pe?a - University of Zaragoza, Spain) 8. Molekulární komunikace mezi jednotlivými říšemi (Dr. Alejandro Cabezas-Cruz - INRAE, France) 9. Ekosystémový holobiont: význam integrace členovců a mikrobů pro ekosystém (Dr. Micaela Tosi - University of Guelph, Canada) 10. Interakce mezi hostitelem a mikrobem v průběhu evoluce (Dr. Kim Hoang - University of Oxford, UK) Praktické cvičení 1: Analýza sekvence amplikonu 16S rRNA Praktické cvičení 2: Analýza dat založená na umělé inteligenci

Studijní aktivity a metody výuky
Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming), Písemná práce (např. u souborných zkoušek, klauzur), Práce s multimediálními zdroji (texty, internet, IT technologie), Případová studie
  • Semestrální práce - 20 hodin za semestr
  • Domácí příprava na výuku - 10 hodin za semestr
  • Účast na výuce - 26 hodin za semestr
Výstupy z učení
Konflikty a spolupráce jsou výsledkem interakcí mezi členovci a mikroby. Evoluční a ekologické analýzy odhalily kontinuum, v němž se volně žijící mikrobi mohou stát součástí mikrobioty členovců, poté fakultativními symbionty a v pozdější fázi mohou tyto interakce vyústit v obligátní symbiózu. Zajímavé je, že obligátní symbionti mohou uniknout z hostitelů členovců a stát se patogeny s životními cykly zahrnujícími hostitele z řad obratlovců a bezobratlých. Ačkoli jsou mikrobi uznáváni jako hnací síla evoluce členovců a ekologické diverzifikace, někteří badatelé v poslední době tvrdí, že některé druhy členovců nemusí být nutně spojeny s mikroby. To vyvolává diskusi a znovu se hlásí k hlubšímu pochopení evolučních a ekologických podmínek, které určují starobylé sestavy členovců a mikrobů a vznik nových interakcí mezi členovci a mikroby. U kořenů interakcí členovců a mikrobů je komunikace napříč říšemi, která umožňuje, aby molekulární signály jednoho druhu byly rozpoznány druhým a následně na ně reagovaly. Pro suchozemský život je půda matricí, která ovlivňuje mikrobiální složení spojené s rostlinami a členovci. V posledních letech je zvláštní pozornost věnována úloze mikrobů ve vektorové kompetenci členovců. Sekvenační technologie umožnily prozkoumat mikrobiální komplexitu obsaženou v prostředí a v hostitelích členovců. Studium interakcí mezi členovci a mikroby vyžaduje dovednosti v oblasti analýzy dat. Interakce členovců a mikrobů se staly vzrušující oblastí výzkumu, která přináší jedinečné inovace s praktickým využitím ve společnosti. Cíle kurzu jsou: (1) Poskytnout teoretický základ pro pochopení rozsahu interakcí členovců a mikrobů v přírodě. (2) Motivovat studenty ke zkoumání přínosu mikrobů ve studovaných biologických systémech. (3) Poskytnout praktické nástroje, aby mohli navrhovat experimenty včetně analýzy mikrobiomu a provádět sekvenční analýzu amplikonů.
Kurz poskytne teoretický základ pro pochopení rozsahu interakcí členovců a mikrobů v přírodě.
Předpoklady
Základní znalost práce s PC a základních bioinformatických nástrojů.
UCH/CV036
----- nebo -----
UCH/036 a zároveň KMB/023 a zároveň KMB/250

Hodnoticí metody a kritéria
Seminární práce

Zkouška bude formou hodnoceného reportu ve formě krátkého manuskriptu z analýzy dat.
Doporučená literatura
  • Alexis A. Smith et al. Cross-Species Interferon Signaling Boosts Microbicidal Activity within the Tick Vector.
  • Andrea Swei and Jessica Y Kwan. Tick microbiome and pathogen acquisition altered by host blood meal.
  • Anton M. Potapov et al. Feeding habits and multifunctional classification of soil-associated consumers from protists to vertebrates.
  • Benjamin J Callahan et al. DADA 2 : high-resolution sample inference from Iillumina amplicon data.
  • Bolyen et al. Reproducible, interactive, scalable and extensible microbiome data science using QIIME 2.
  • Congmin Zhu et al. Determine independent gut microbiotadiseases association by eliminating the effects of human lifestyle factors.
  • Constanza Schapheer, Roseli Pellens and Rosa Scherson. Arthropod-Microbiota Integration: Its Importance for Ecosystem Conservation.
  • Danielle NA Lesperance and Nichole A Broderick. Microbiomes as modulators of Drosophila melanogaster homeostasis and disease.
  • David C. Coleman and Diana H. Wall. Soil Fauna: Occurrence, Biodiversity, and Roles in Ecosystem Function.
  • Filip Husnik and Patrick J Keeling. The fate of obligate endosymbionts: reduction, integration, or extinction.
  • Georgia C. Drew , Emily J. Stevens and Kayla C. King. Microbial evolution and transitions along the parasite mutualist continuum.
  • Gina Garland et al. A closer look at the functions behind ecosystem multifunctionality: A review.
  • Girish Neelakanta et al. Anaplasma phagocytophilum induces Ixodes scapularis ticks to express an antifreeze glycoprotein gene that enhances their survival in the cold.
  • Gordon M. Bennett and Nancy A. Moran. Heritable symbiosis: The advantages and perils of an evolutionary rabbit hole.
  • Gregory D.D. Hurst and Alistair C. Darby. The inherited microbiota of arthropods, and their importance in understanding resistance and immunity.
  • Gregory S. Gavelis and Gillian H. Gile. How did cyanobacteria first embark on the path to becoming plastids?: lessons from protist symbioses.
  • Jacob T. Nearing et al. Microbiome differential abundance methods produce different results across 38 datasets.
  • Kayla C. King and Michael B. Bonsall. The evolutionary and coevolutionary consequences of defensive microbes for host-parasite interactions.
  • Kayla C King. Rapid evolution of microbe-mediated protection against pathogens in a worm host.
  • Kim L. Hoang*, Levi T. Morran and Nicole M. Gerardo. Experimental Evolution as an Underutilized Tool for Studying Beneficial Animal?Microbe Interactions.
  • Nabil M. Abrahama et al. Pathogen-mediated manipulation of arthropod microbiota to promote infection.
  • Nicole M Gerardo and Benjamin J Parker. Mechanisms of symbiont-conferred protection against natural enemies: an ecological and evolutionary framework.
  • Paolo Gabrieli et al. Mosquito Trilogy: Microbiota, Immunity and Pathogens, and Their Implications for the Control of Disease Transmission.
  • Shinichiro Enomoto, Abhishek Chari, Adam Larsen Clayton, Colin Dale. Quorum Sensing Attenuates Virulence in Sodalis praecaptivus.
  • Sourabh Samaddar, Liron Marnin, L. Rainer Butler and Joao H.F. Pedra. Immunometabolism in Arthropod Vectors: Redefining Interspecies Relationships.
  • Sukanya Narasimhan et al. Gut Microbiota of the Tick Vector Ixodes scapularis Modulate Colonization of the Lyme Disease Spirochete.
  • Will Van Treuren et al. Variation in the Microbiota of Ixodes Ticks with Regard to Geography, Species, and Sex.
  • Xiaoling Pan et al. The bacterium Wolbachia exploits host innate immunity to establish a symbiotic relationship with the dengue vector mosquito Aedes aegypti.
  • Yong-Xin Liu et al. A practical guide to amplicon and metagenomic analysis of microbiome data.
  • Ziyuan Jiang et al. Accurate diagnosis of atopic dermatitis by combining transcriptome and microbiota data with supervised machine learning.


Studijní plány, ve kterých se předmět nachází
Fakulta Studijní plán (Verze) Kategorie studijního oboru/specializace Doporučený ročník Doporučený semestr