合成生物催化剂,摘译自:A meta-analysis study of the robustness and universality of gut microbiome-metabolome associations | Microbiome | Full Text (biomedcentral.com)

近年来,由于肠道微生物、代谢物和宿主健康之间相互作用的证据越来越多,对人体肠道微生物组-代谢组的研究越来越受欢迎。基于统计学和机器学习的方法已经被广泛应用于分析这类配对的微生物组-代谢组数据,以期识别由微生物组控制的代谢物。这些代谢物可能通过基于微生物群落的干预来调节,为促进肠道代谢健康提供了一条途径。然而,迄今为止,尚不清楚在任何单一研究中发现的微生物相关代谢物是否能延续到其他研究中,以及微生物群落与代谢物之间的联系有多牢固和普遍。

近日,特拉维夫大学Elhanan Borenstein教授在Microbiome上发表文章:A meta-analysis study of the robustness and universality of gut microbiome-metabolome associations。在这项研究中,作者通过进行了全面的荟萃分析来识别人类肠道代谢物,这些代谢物可以在多个研究中根据肠道微生物组的组成来预测。作者把这种代谢物称为“稳健的良好预测”。为此,作者处理了来自10个独立的人体肠道微生物组代谢组研究的1733个样本的数据,最初聚焦于健康受试者,并实现了一个机器学习模型,根据微生物组的组成预测每个数据集的代谢水平。通过比较数据集中每个代谢物的可预测性,作者发现了97个预测良好的代谢物。这些代谢产物涉及重要的微生物途径,如胆汁酸转化和多胺代谢。然而,重要的是,其他代谢物在数据集的可预测性上表现出很大的差异,表明微生物组和代谢物之间存在队列或研究特定的关系。通过比较不同模型的分类学贡献,作者发现一些预测良好的代谢物是由跨数据集的明显不同的类群预测的,这表明一些微生物相关的代谢物可能由不同队列中微生物组的不同成员控制。作者最后检查了在一个给定研究的对照组上训练的模型是否成功地预测了同一研究的疾病组中的代谢物水平,确定了模型不能转移的几个代谢物,表明了疾病相关的生态失调中的微生物代谢的变化。

综上所述,作者的发现提供了对微生物组和代谢物之间联系的更好的理解,并允许研究人员将鉴定出的微生物相关代谢物放在其他研究的背景下

 

 

杨佳玮 摘译

 


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