[en] The analysis of the bacterial microbiome has become routine, but the study of the fungal microbiome, or mycobiome, is still hindered by a lack of robust databases and bioinformatic pipelines. To address this challenge, we developed FunOMIC and its updated version, a pipeline with built-in taxonomic and functional databases for identifying fungi from the human microbiome using shotgun sequencing. The pipeline includes raw sequence quality control, removal of human and bacterial DNA, and comprehensive taxonomic and functional mycobiome profiling. We validated the pipeline using in silico-generated mock communities and over 2,600 real human metagenomic samples. Our findings show that shotgun sequencing combined with FunOMIC outperforms the commonly used internal transcribed spacer (ITS) sequencing in terms of accuracy and cost-effectiveness. We proposed the application of shotgun sequencing with a new enrichment protocol to provide a cost-effective approach to perform gut mycobiome profiling at the species level. We also investigated the relationship between microbial diversity, composition, and functions with habitual diet composition. Our study showed that microbial diversity and composition were associated with specificdiet composition instead of driven by global dietary changes. Furthermore, we proposed a web server called MycoDM, which provides searching of mycobial markers, online data analysis, and visualization platform to investigate the relationship of human gut mycobiome with various diseases using shotgun metagenomic data. This platform will help researchers study the role of the fungal community associated with disease, which is still unclear. But growing evidence suggests that mycobiome dysbiosis can be related to various conditions and human immune function and metabolism malfunction. Our work provides a comprehensive description of the inter-kingdom interaction between bacteria and fungi integrating dietary data. We believe that our proposed workflow will be a valuable resource for mycobiome studies.

[es] El análisis del microbioma bacteriano se ha vuelto rutinario, pero el estudio del microbioma fúngico, o micobioma, aún se ve obstaculizado por la falta de bases de datos y pipelines bioinformáticos robustos. Para abordar este desafío, desarrollamos FunOMIC y su versión actualizada, un pipeline con bases de datos taxonómicas y funcionales integradas para identificar hongos del microbioma humano utilizando secuenciación shotgun. El pipeline incluye control de calidad de secuencias en bruto, eliminación de ADN humano y bacteriano, y perfilado taxonómico y funcional completo del micobioma. Validamos el pipeline utilizando comunidades simuladas in silico y más de 2.600 muestras de metagenómica humana reales. Nuestros hallazgos muestran que la secuenciación shotgun combinada con FunOMIC supera a la secuenciación del espacio transrito interno (ITS) comúnmente utilizada en términos de precisión y rentabilidad. Propusimos la aplicación de la secuenciación shotgun con un nuevo protocolo de enriquecimiento para proporcionar un enfoque rentable para realizar el perfilado del micobioma intestinal a nivel de especie. También investigamos la relación entre la diversidad, composición y funciones microbianas con la composición habitual de la dieta. Nuestro estudio mostró que la diversidad y composición microbiana se asociaban con una composición de dieta específica en lugar de estar impulsadas por cambios dietéticos globales. Además, propusimos un servidor web llamado MycoDM, que proporciona la búsqueda de marcadores micobiales, análisis de datos en línea y plataforma de visualización para investigar la relación del micobioma humano con diversas enfermedades utilizando datos de metagenómica shotgun. Esta plataforma ayudará a los investigadores a estudiar el papel de la comunidad fúngica asociada con la enfermedad, que aún no está claro. Pero hay evidencia creciente que sugiere que la disbiosis del micobioma puede estar relacionada con diversas condiciones y el mal funcionamiento del sistema inmunológico y del metabolismo humano. Nuestro trabajo proporciona una descripción integral de la interacción entre los reinos bacteriano y fúngico, integrando datos dietéticos. Creemos que nuestro flujo de trabajo propuesto será un recurso valioso para los estudios de micobioma.