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文献解读|炎症性肠病的微生物组和代谢组的多组学整合分析

 

 简介 

 

本研究通过对来自不同人群的9组宏基因组及4组代谢组数据进行跨队列综合分析,确定了用于IBD(炎症性肠病)诊断的多组学生物标志物,为IBD中宿主-微生物相互作用的机制研究提供了重要资源。

 

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英文标题:Microbiome and metabolome features in inflammatory bowel disease via multi-omics integration analyses across cohorts

中文标题:炎症性肠病的微生物组和代谢组的多组学整合分析

发表期刊:Nature Communications

影响因子:16.6

发表时间:2023年11月6日

作者及单位:宁立军、陈豪燕、洪洁等,上海交通大学医学院附属仁济医院

 

 技术路线 

 

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 部分主要结果 

 

1. 细菌生物标志物的确定

 

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通过Shannon和Simpson指数来评估α多样性,IBD患者的微生物α多样性与健康对照组相比较低。主坐标分析(PCoA)显示患病/健康存在显著差异,且不同队列之间的微生物组成也存在显著差异。

 

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鉴定出74种微生物在患病/健康组具有显著的丰度差异,含11个IBD中富集物种(红色)和63个IBD中减少物种(蓝色),其中31个在后续随机森林建模中鉴定为特征物种(深灰色)。

 

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对6个队列的31个特征物种进行10倍交叉验证,发现该模型在所有队列中都显示出强大的检测IBD的能力,AUROC范围为0.66-0.95(越接近1说明模型越准确)。分析表明,LOCO(leave-one-cohort-out,排除一个队列)的AUROC范围为0.71-0.94。

 

2. KO基因生物标志物的确定

 

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环状复合热图呈现了162个最显著的KO基因(P < 1×10−12,大多数都与代谢酶相关,表明肠道微生物群与其代谢活动之间存在很强的关联。

 

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对KO基因丰度的分类模型中,所有队列的平均AUROC值范围为0.74至0.81,与细菌物种模型一致,LOCO分析显示KO基因的诊断价值略高于队列间转移分析。

 

3. 代谢生物标记物的确定

 

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基于IBD患者和健康个体粪便间的靶向代谢PCoA及OPLS-DA分析可知,两分组的代谢组间差异显著。

 

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进行差异分析并鉴定了78种代谢物,其中只有少数是在IBD患者中减少,大多数都是表现为富集。与三羧酸循环相关的各种有机酸,如丙酮酸、富马酸等在IBD患者中富集,表明肠道菌群的能量代谢异常。

 

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使用单因素差异分析、VIP得分、IFE(迭代特征消除,Iterative feature Elimination)等方式将代谢物筛选缩小到13种。

 

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在对仁济队列的分析中,模型的10倍交叉验证AUROC值为0.945,而留一交叉验证(LOOCV)则略低,为0.937,独立验证队列的AUROC为0.867。在USA-NL队列中,10倍交叉验证和LOOCV均表现出相似的AUROC值,均超过0.9,独立验证队列具有良好的性能,AUROC为0.841。

说明与宏基因组学相比,代谢组学在疾病诊断方面具有更高的潜力,并且可以成为未来诊断的一种有前途的生物标志物。

 

4. 多组学生物相关性(MOBC)图谱的构建

 

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用来自4个队列的宏基因组及代谢组数据构建MOBC图谱,进行交叉分析揭示了8个与代谢和疾病表型相关的差异KO基因,对这些基因及其在代谢途径中的作用的进一步研究可为IBD的潜在机制提供重要的见解。

 

 小结 

 

本研究整合了多个队列的宏基因组学和代谢组学数据,以鉴定31个物种、25个KO基因和13种代谢物可区分正常对照组和IBD病例,且这些生物标志物在各队列中表现出强大的可重复性。同时这种多组学模型可以推动临床实践和医学科学领域的创新。

 

参考文献:

Ning L, et al., Microbiome and metabolome features in inflammatory bowel disease via multi-omics integration analyses across cohorts. Nature Communications. 2023.

 

 

 


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