Abstract

The advent of omics technologies has greatly improved our understanding of microbial biology, particularly in the last two decades. The field of microbial biofilms is, however, relatively new, consolidated in the 1980s. The morphogenic switching by microbes from planktonic to biofilm phenotype confers numerous survival advantages such as resistance to desiccation, antibiotics, biocides, ultraviolet radiation, and host immune responses, thereby complicating treatment strategies for pathogenic microorganisms. Hence, understanding the mechanisms governing the biofilm phenotype can result in efficient treatment strategies directed specifically against molecular markers mediating this process. The application of omics technologies for studying microbial biofilms is relatively less explored and holds great promise in furthering our understanding of biofilm biology. In this review, we provide an overview of the application of omics tools such as transcriptomics, proteomics, and metabolomics as well as multi-omics approaches for studying microbial biofilms in the current literature. We also highlight how the use of omics tools directed at various stages of the biological information flow, from genes to metabolites, can be integrated via multi-omics platforms to provide a holistic view of biofilm biology. Following this, we propose a future artificial intelligence-based multi-omics platform that can predict the pathways associated with different biofilm phenotypes.

摘要

组学技术的出现极大地提高了我们对微生物生物学的理解，尤其是在最近的二十年中。但是，微生物生物膜领域相对较新，在1980年代得到了巩固。微生物从浮游表型转变为生物膜表型的形态发生转换赋予许多生存优势，例如对干燥，抗生素，杀菌剂，紫外线辐射和宿主免疫反应的抵抗力，从而使病原微生物的治疗策略复杂化。因此，了解控制生物膜表型的机制可以导致有效的治疗策略，专门针对介导这一过程的分子标记。用组学技术研究微生物生物膜的研究相对较少，并且在加深我们对生物膜生物学的理解方面具有广阔的前景。在这篇综述中，我们概述了蛋白质组学工具的应用，例如转录组学，蛋白质组学和代谢组学，以及用于研究微生物膜的多组学方法。我们还将重点介绍如何通过多组学平台整合针对基因信息从代谢物到代谢产物的生物信息流各个阶段的组学工具的使用，以提供生物膜生物学的整体视图。在此之后，我们提出了一个未来的基于人工智能的多组学平台，该平台可以预测与不同生物膜表型相关的途径。我们提供了诸如转录组学，蛋白质组学和代谢组学之类的组学工具的应用概述，以及在当前文献中研究微生物膜的多组学方法的概述。我们还将重点介绍如何通过多组学平台整合针对基因信息从代谢物到代谢产物的各个阶段的信息学工具的使用，以提供生物膜生物学的整体视图。在此之后，我们提出了一个未来的基于人工智能的多组学平台，该平台可以预测与不同生物膜表型相关的途径。我们提供了诸如转录组学，蛋白质组学和代谢组学之类的组学工具的应用概述，以及在当前文献中研究微生物膜的多组学方法的概述。我们还将重点介绍如何通过多组学平台整合针对基因信息从代谢物到代谢产物的生物信息流各个阶段的组学工具的使用，以提供生物膜生物学的整体视图。在此之后，我们提出了一个未来的基于人工智能的多组学平台，该平台可以预测与不同生物膜表型相关的途径。从基因到代谢物，可以通过多组学平台进行整合，以提供生物膜生物学的整体视图。在此之后，我们提出了一个未来的基于人工智能的多组学平台，该平台可以预测与不同生物膜表型相关的途径。从基因到代谢物，可以通过多组学平台进行整合，以提供生物膜生物学的整体视图。在此之后，我们提出了一个未来的基于人工智能的多组学平台，该平台可以预测与不同生物膜表型相关的途径。