本文转自“上海天昊生物”，已获授权

英文题目: Quantitative microbiome profiling links gut community variation to microbial load

中文题目：微生物绝对定量分析真正将肠道菌群变化与微生物载量联系起来

期刊名：Nature

发表时间：2017年

研究背景

当前基于测序的菌群分析，是通过对微生物类群和代谢途径除以每个分析产生的样品序列总数得到比例实现定量。虽然这些相对比例能检测疾病相关微生物的变异，但它们揭示微生物与宿主健康之间相互作用的能力有限。微生物学相对数据的对比分析不能提供关于微生物类群丰度或代谢潜力变化的程度或方向的信息。如果微生物总量在样品之间有很大差异，那么相对分析将真正将微生物学特征与定量数据（如生理参数或代谢物浓度）联系在一起。很明显，目前大多数对于肠道微生物菌群结构的研究并不能体现出具体微生物数量改变对宿主带来的影响，这些相对比例研究忽略了总体微生物丰度本身的改变可能是引起宿主产生疾病的主要原因这一可能性。所以，为了真正体现宿主-微生物群的相互作用，微生物群的研究必须将比例变成绝对量。

研究结果

我们收集了40个健康人新鲜粪便样本（研究队列），我们采集了一组基本数据，重点放在人体测量和大便特征上。冷冻粪便样品分布在四种肠型上（图1）。我们观察到微生物负荷与肠型之间的相关性，在含有大量Ruminococcaceae的样品中观察到较高的微生物细胞数，并且细胞密度使两个类细菌簇分化（图1b）。同时我们观察到个体间微生物细胞计数差异很大，可高达10倍。

图1. 不同肠型粪便微生物负荷不同

接下来，通过抽平数据，我们结合细胞计数将扩增子测序相对数据（RMP）转换为绝对定量数据（QMP）。尽管稀释到相等的样本大小或测序深度对于比较样本之间的生物多样性是必不可少的，但是如果样本来自种群大小和物种丰度分布明显不同的生态系统，这样就不合理了。考虑到观察到的个体间粪便微生物负荷具有10倍差异，我们建议通过抽平到均匀采样深度(而不是均匀测序深度)来校正采样强度，计算为16S rRNA基因拷贝数校正的测序深度除以样本细胞计数。对于每个样品，所得到的属丰度与细胞计数成正比，并且可以推算每个样品的总微生物负荷，这个推算产生的微生物定量图谱，单位表达为每克细胞的数量（图2）。

图2. 相对与定量微生物学分析

为了评估绝对定量数据（QMP）对属共生网络的影响，我们分析了66个健康样本，利用RMP和QMP数据重构了属共生网络（图3）。在QMP网络中检测到大量显著共变的菌属对（76个，在RMP网络中则是10个），大多数RMP网络对是在QMP分析中恢复的。

图3 基于相对与定量分析的微生物网络重建

为了证明绝对定量数据（QMP）在临床研究中的潜在作用，我们对29例克罗恩病患者和健康人的样本进行QMP数据分析。流式细胞仪分析表明，克罗恩病患者粪便样品中的细胞计数比健康对照组低3倍（图4），尽管相对数据（RMP）能基于微观生物群落区分患者和健康对照，但是只有绝对定量数据（QMP）分析鉴定到的微生物总丰度降低才是引起克罗恩病患者肠道微生物结构发生改变的根本原因。我们发现类杆菌Bacteroides的丰度只在应用RMP时才与克罗恩病相关，而普雷沃菌属Prevotella丰度仅在使用QMP时才在克罗恩病患者中发现降低（图4），这些观察强调了RMP数据分析的局限性：来源于相对数据（RMP）分析的一个错误结果解释可能提示类杆菌Bacteroides在克罗恩病的发病或发展中的假定因果关系。总体而言，QMP显示，在克罗恩病患者的粪便样本中超过一半的菌属减少（QMP，64例中有37例；RMP，64例中有20例），因此，RMP低估了与克罗恩病相关的微生物丰度下降。

图4. 克罗恩病的微生物数量变化

研究概要

本文通过将扩增子测序和微生物的流式细胞计数结合在一起，从而构建出粪便的定量微生物组谱的工作流程。通过这种绝对定量方法，观察到健康个体间的微生物载量有多达10倍的差异，并将这种变化与肠型分化相关。我们展示了微生物丰度如何支持个体之间的微生物群落变异和与宿主表型的共变。绝对定量分析在肠道微生物相互作用重建中避免了组成性效应，并揭示了类杆菌和普雷沃氏菌之间的平衡只是以前微生物相对定量分析的一种假象。最后，我们确定微生物载量才是克罗恩病患者微生物群落变化的主要驱动力，主要与低细胞数的类杆菌Bacteroides相关。

猜你喜欢

10000+：菌群分析 宝宝与猫狗 梅毒狂想曲 提DNA发Nature Cell专刊 肠道指挥大脑

系列教程：微生物组入门 Biostar 微生物组  宏基因组

专业技能：学术图表 高分文章 生信宝典 不可或缺的人

一文读懂：宏基因组 寄生虫益处 进化树

必备技能：提问 搜索  Endnote

文献阅读 热心肠 SemanticScholar Geenmedical

扩增子分析：图表解读 分析流程 统计绘图

16S功能预测   PICRUSt  FAPROTAX  Bugbase Tax4Fun

在线工具：16S预测培养基 生信绘图

科研经验：云笔记  云协作 公众号

编程模板: Shell  R Perl

生物科普:  肠道细菌 人体上的生命 生命大跃进  细胞暗战 人体奥秘

写在后面

为鼓励读者交流、快速解决科研困难，我们建立了“宏基因组”专业讨论群，目前己有国内外5000+ 一线科研人员加入。参与讨论，获得专业解答，欢迎分享此文至朋友圈，并扫码加主编好友带你入群，务必备注“姓名-单位-研究方向-职称/年级”。PI请明示身份，另有海内外微生物相关PI群供大佬合作交流。技术问题寻求帮助，首先阅读《如何优雅的提问》学习解决问题思路，仍末解决群内讨论，问题不私聊，帮助同行。

学习16S扩增子、宏基因组科研思路和分析实战，关注“宏基因组”