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当前位置:首页 » 新闻资讯 » 技术&解读&应用 » 【微生态专题】 肠道微生态数据分析深度挖掘

引 言

肠道微生态系统由肠道正常菌群及其所生活的环境共同构成。作为人体最庞大、最复杂的微生态系统,肠道微生物及其代谢产物不仅能调节人体健康,还可以在膳食营养和宿主之间起到重要的桥梁作用[1],多数情况下肠道内的微生物与宿主之间是共生的关系。越来越多的研究表明,肠道微生物对宿主的免疫系统,及其它许多生理功能起到至关重要的作用[2]。肠道菌群结构的紊乱会诱发肠道疾病[3]。甚至一些看似与肠道系统关联不大的疾病(如肥胖、糖尿病、克罗恩病等)也与肠道微生物有着密切的联系[4,5]。这些紧密的联系,往往需要我们通过不同的分析手段去深入挖掘。

(一)

与环境因子等相关的肠道微生态研究

通常我们通过研究肠道微生物的群落结构来揭示其与疾病、免疫等之间的关系。除此之外研究肠道微生物与环境因子(这里环境因子包含pH值、温度等环境因子数据,也包括测定的代谢物含量、细胞因子数据等)之间的关联,可以从另外一个角度揭示微生物和环境因子之间的相关性。

根据微生物丰度的变化,以及环境因子数据,进行两者间的相关性分析。并以相关性热图的方式进行展示:


图片说明:上图展示微生物及代谢物间的相关性。蓝色表示正相关,红色表示负相关,颜色的深浅代表相关性的高低(相关性越高,颜色越深);圆圈的大小也表示相关性系数高低,相关性系数越高圆圈越大。如果相关性P Value大于0.05,则无圆圈展示。

此外可以根据显著性相关的微生物-环境因子进行网络关联分析,结果展示如下:


图片说明:每个圆圈代表一种微生物或环境因子,圆圈之间的连线红色表示正相关,绿色表示负相关。网络图可以直观地展示微生物和环境因子之间的互作关系。上图中相同颜色代表同一大类微生物(如上图为同一个Phylum门)或者同一大类代谢物。

(二)

趋势变化的肠道微生态研究

对于不同处理,如健康组(A)→疾病组(B)→给药组(C) 肠道微生物研究,筛选出多个比较组之间差异OTU或物种的交集(A-vs-B和B-vs-C的差异交集),随后观察这些筛选出来的OTU或物种丰度趋势,可以很好地反映出OTU或物种丰度随着不同处理而变化:


图片说明:热图中颜色表示各个样本OTU丰度的高低(橙色表示相对丰度较高,蓝色表示相对丰度较低),Group 代表不同的分组,左侧聚类树代表OTU(物种)的聚类。结果可以揭示不同的处理下丰度有着规律性变化的肠道微生物。

(三)

肠型分析Enterotype

2011年,EMBL(欧洲分子生物学实验室)的Peer Bork所领导的小组首次提出了肠型分析(Enterotype)概念。研究发现不同肠型(Enterotypes)并不受种族、性别、体重、健康程度或者年龄而影响,而主要在于细菌生态系统中酶的平衡状态,比如,“肠型1”中细菌大多为拟杆菌属(Bacteroides),有更多合成维生素B7(生物素)的酶,而“肠型2”大多为普氏菌属(Prevotella),更善于合成维生素B1(硫胺素)[6]。

随后关于肠型的研究层出不穷[7][8][9]。

肠型分析[6]利用JSD距离和Partition Around Medoids (PAM)聚类算法,基于物种相对丰度对样本进行聚类。使用Calinski-Harabasz指数对结果进行评估,以确定最佳聚类数。肠型可以通过聚类分析来可视化展示:


图片说明:上图中三种颜色代表三种不同的肠型,肠型是通过Jensen–Shannon距离对样本进行排序分类。图中每个点代表了一个样本,越相似的样本在图中距离越近,反之样本差异越大距离越远。

为了筛选聚类间具有显著差异的Biomarker,通过LEfSe分析的LDA(线性判别分析)实现降维并评估差异物种的影响大小,即得到LDA Score。 差异物种的LDA值分布图如下:

图片说明:LDA值分布柱状图中展示了LDA Score大于设定值(上图中默认设置为2),即组间具有统计学差异的 Biomarker,柱状图的长度代表差异贡献度大小(即LDA Score)。

每组中对差异贡献最大的物种即为该组所代表的肠型,并绘制boxplot图:

图片说明:箱线图说明了三种肠型上的三个标记属,不同颜色箱体代表不同肠型,四分位数的范围从第一个四分位数到第三个四分位数。中线表示中值。

 参考文献

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本文系欧易生物原创

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