Розкрито прикордонний мульти-омічний аналіз мікробіому та метаболому у здорових суб’єктів

Статистична генетика та методологія

Ця стаття є частиною Теми дослідження

Статистичні та обчислювальні методи для даних мікробіомів Multi-Omics Переглянути всі 11 статей

Редаговано
Lingling An

Університет Арізони, США

Переглянуто
Олександр Олексієнко

Медичний університет Південної Кароліни, США

Чжиган Лі

Університет Флориди, США

Приналежності редактора та рецензентів є останніми, наданими в їхніх дослідницьких профілях Loop, і вони не можуть відображати їх ситуацію на момент огляду.

метаболому

  • Завантажити статтю
    • Завантажте PDF
    • ReadCube
    • EPUB
    • XML (NLM)
    • Додаткові
      Матеріал
  • Експортне посилання
    • EndNote
    • Довідковий менеджер
    • Простий текстовий файл
    • BibTex
ПОДІЛИТИСЯ НА

СТАТТЯ Оригінального дослідження

  • 1 Кафедра біостатистики та медичної інформатики, Університет Вісконсіна – Медісон, Медісон, Вісконсин, США
  • 2 Вісконсінський інститут відкриттів, Медісон, Вісконсин, США
  • 3 Департамент статистики, Університет Вісконсін – Медісон, Медісон, Вісконсин, США
  • 4 Кафедра біостатистики Медичного центру університету Вандербільта, Нашвілл, Теннессі, США
  • 5 Відділ серцево-судинної медицини, Медичний центр університету Вандербільта, Нешвілл, Теннессі, США
  • 6 Відділ дитячої ендокринології, Дитяча лікарня Філадельфії, Філадельфія, Пенсільванія, США
  • 7 технологій Вандербільта для вдосконаленої геноміки (VANTAGE), Медичний центр університету Вандербільта, Нашвілл, Теннессі, США
  • 8 Центр трансляційних та клінічних серцево-судинних досліджень Вандербільта (VTRACC), Медичний центр університету Вандербільта, Нешвілл, Теннессі, США

Вступ

Мікробіом людини є складною екосистемою бактерій, вірусів, грибів та бактеріофагів, які взаємодіють між собою та їх господарем (Sears, 2005; Goodman and Gordon, 2010; Minot et al., 2011). Склад мікробіомів унікальний для особистості, встановлюється на ранньому етапі життя і відіграє вирішальну роль у здоров’ї протягом усього життя (Kau et al., 2011; Minot et al., 2011; Maynard et al., 2012; Koren et al., 2013; Mohammadkhah et al., 2018). Недавні відкриття, що впливають на мікробіом у хворобах, змінювали парадигму. Однак ми ще не розуміємо молекулярних механізмів, що пов'язують мікробіоти зі станом здоров'я.

У складі мікробіомів є значна специфічність ділянки, з різними популяціями, що мешкають у кожній точці тіла особини (Faust et al., 2012; Ding and Schloss, 2014). Відносний внесок мікробіоти на кожній ділянці тіла до загального стану здоров’я господаря ще не чітко визначений, але, ймовірно, залежатиме як від природи захворювання, так і від загального стану здоров’я господаря (Zhang et al., 2015). Склад мікробіомів кишечника представляє особливий інтерес, враховуючи його розташування на вирішальній межі між екзогенним споживанням їжі та внутрішнім метаболізмом поживних речовин. Транслокація мікробів та мікробних метаболітів з кишечника в кров може трапитися за відсутності кишкових захворювань, наприклад, під час індукованої дієтою постпрандіальної метаболічної ендотоксемії (Moreira et al., 2012; Pendyala et al., 2012; Piya et al. ., 2013). Мікробіом кишечника, у поєднанні зі звичним харчуванням, швидше за все, відіграє важливу роль у визначенні проникності слизової оболонки кишечника та впливанні на системне запалення (Moreira et al., 2012; Pendyala et al., 2012).

Численні фактори визначають специфічну популяцію мікробіоти у людей, при цьому основним фактором є дієта (Zeevi et al., 2015; Ferguson et al., 2016). Конкретні дієтичні компоненти виступають субстратами для мікробного метаболізму, формуючи склад і функції мікробіомів. Повідомлялося про декілька асоціацій макроелементів та мікробіомів, включаючи споживання вуглеводів та Превотелла достаток (Wu et al., 2011), споживання насичених жирів та Бактероїди і Faecalibacterium prausnitzii, і споживання тваринного білка і Бактероїди і Алістіпес (De Filippo et al., 2010; Cotillard et al., 2013; David et al., 2014). Склад мікробіомів був пов’язаний із захворюванням шляхом модуляції специфічних метаболітів та сигнальних шляхів (Wang et al., 2011; Koeth et al., 2013; Marcobal et al., 2013; Tang et al., 2013). Встановлено, що метаболізм кишкового метаболізму карнітину тваринного походження до проатерогенного метаболіту триметиламіну N-оксиду (ТМАО) асоціюється із підвищеним ризиком розвитку атеросклерозу (Wang et al., 2011; Koeth et al., 2013). Багато інших дієтичних компонентів можуть модулювати ризик захворювання за допомогою паралельних механізмів.

Ми припустили, що звична дієта пов’язана зі складом мікробіомів у здорових людей, і що склад мікробіомів пов’язаний із метаболітами кишечника та плазми. За допомогою мульти-омічного аналізу зразків до 150 здорових пацієнтів ми сформулювали мікробіом (16S рРНК; стілець і слина) та метаболом (стілець і плазма) для вивчення взаємодії між дієтою, мікробіомом та системним метаболізмом. Наші результати визначають глобальні взаємозв'язки та висвітлюють нові асоціації між конкретними харчовими компонентами та циркулюючими метаболітами, які модулюються кишковими бактеріями, і можуть мати наслідки для стану здоров'я та майбутнього ризику захворювання.

Матеріали і методи

Дослідження населення

Обробка зразків, вилучення та секвенування ДНК

Метаболоміка

Зразки для підгрупи осіб ( = 75 плазми та = 75 випорожнень, відповідні суб'єкти) були профайльовані в Metabolon (Metabolon Inc., Morrisville, NC, США), використовуючи їхню глобальну платформу метаболоміки, яка може ідентифікувати та визначити кількість> 1000 метаболітів за допомогою методів багаторазової мас-спектрометрії. У нашому дослідженні було виявлено 812 метаболітів у плазмі та 770 у зразках стільця. Для кожного метаболіту інтенсивність пікової сировини була масштабована, щоб встановити медіану для всіх зразків, рівну 1, а значення нижче межі виявлення було зараховано з найнижчим спостережуваним значенням у наборі даних. Аналіз збагачення шляху метаболіту проводили за допомогою MetaboAnalyst (Xia та Wishart, 2011).