反刍动物在农业安全中具有重要作用,它们生产的肉和奶是人类所需蛋白质的主要来源。阐明反刍动物如何将其低价值的植物纤维转化为高价值的动物蛋白的背后机理一直是畜牧业研究重点。盲肠作为重要的发酵器官,微生物可以降解各类复杂植物纤维。之前的研究主要基于16S r DNA进行分析,物种分类模糊且无法提供精确的微生物功能信息。因此,本研究基于宏基因组学建立了反刍动物盲肠微生物参考宏基因组集,在基因组角度阐明细菌分解植物多糖的多种进化策略。此外,收集和组装非反刍动物盲肠基因组,基于机器学习方法建立动物盲肠微生物宿主预测模型。主要结果如下:1.利用15只羊盲肠样本共150GB数据进行宏基因分箱组装567个非冗余反刍动物盲肠肠道微生物基因组,其中30.3%为组装接近完整的高质量基因。本研究对盲肠微生物基因组进行注释并建立全基因组系统发育树,拟杆菌门和厚壁菌门是盲肠微生物的主导菌群。554个微生物基因组与现有公共数据树基因组相似性小于95%,且为之后的盲肠微生物基因组研究提供了参考基因组和分类依据。2.盲肠微生物拥有多种策略以降解复杂碳水化合物。首先,盲肠微生物拥有大量丰富且新颖的酶。碳水化合物酶分析表明,山羊盲肠微生物893086个蛋白中,共注释出49738个拥有至少一个碳水化合物酶活性模块基因;其次对567个山羊盲肠肠道微生物基因组多糖利用位点进行画窗口扫描和统计后发现,盲肠微生物拥有多糖利用位点碳水化合物协调利用系统,所有的多糖利用位点均出现在拟杆菌门基因组;通过构建山羊盲肠微生物碳水化合物代谢网络发现,整个微生物区系底物类型多样,反应了宿主多元化的饮食类型导致微生物碳水化合物降解策略的动态变化且盲肠微生物中存在功能冗余,多种微生物均可降解同一底物;盲肠微生物拥有23种群体感应信号合成酶,可以产生在13种不同的群体感应信号,多样微生物交流方式的有助于种间协作降解。3.本研究通过搜集整合567个反刍动物盲肠基因组以及来自猪鸡1710个非反刍动物微生物宏基因组,功能注释后利用随机森林Bagging集成算法开发机器学习模型,基于直系同源蛋质识别功能矩阵中高度复杂的数据,通过创建随机子集并使用这些子集构建决策树来防止过拟合发生,使用监督算法根据单个肠道微生物基因组功能预测其宿主来源。模型准确率为90.80%且接收者工作特征曲线数值为0.97,证明机器学习模型拥有良好的特异性与灵敏度,可以准确区分反刍和非反刍动物盲肠肠道基因组。综上所述,我们开拓性地建立了反刍动物盲肠微生物参考基因组,对微生物分类和功能研究进行了详细分析。在实际应用中,我们的结果使得精确调控盲肠菌群促进宿主生长发育成为可能,并且鉴定出的各种新型酶为之后的工业化使用和生物资源开发提供技术支持。此外,首次将机器学习运用到动物菌群分析中建立基于菌群功能宿主预测模型,为阐明反刍动物菌群功能优势指导动物饲养提供新的视角和思路。