两项研究揭示监测人类肠道微生物组的种类与变化，有助于个体疾病的诊断和治疗

金时族jinshizu.com打开凤凰新闻，查看更多高清图片

人类肠道微生物与人类健康和疾病有着重要关联。高通量测序技术的发展开启了人类肠道宏基因组及其与人类宿主关系的研究。此前，美国国立卫生研究院（NIH）启动了人类微生物组计划（HMP），欧盟发起的人类肠道宏基因组计划（MetaHIT），为研究人类肠道微生物提供了丰富的数据资源。已有研究表明，人类肠道微生物与消化系统疾病、内分泌系统疾病、精神系统疾病、自身免疫性疾病以及一些感染性疾病相关。随着研究的深入，肠道微生物的相关信息或有助于多种疾病诊断和治疗。

近期，美国格拉德斯通数据科学与生物技术研究所长Katie Pollard博士领导的研究团队近期发表了两项新的研究成果，证明了监测细菌种类的重要性，并说明了在研究微生物群时监测不同细菌菌株的重要性。

Pollard博士表示：“仅仅关注微生物的种金时族jinshizu.com类错过了很多信息。如果采取更细分水平的方法观察细菌菌株，将有助于发现微生物群与疾病之间的因果关系。”

单核苷酸多态性（SNPs）被用于量化种群结构，追踪菌株，并识别微生物表型的遗传决定因素。但现有的基于比对的宏基因组SNP检测方法需要高性能的计算和足够的reads覆盖率来区分SNP和测序错误。为解决这些问题，研究团队与美国能源部联合基因组研究所Stephen Nayfach博士合作，开发了一种用于微生物组分析的新算法GT-Pro。该研究成果已发表在Nature Biotechnology上，文章题为“Fast and accurate metagenotyping of the human gut microbiome with GT-Pro”。

图：909金时族jinshizu.com种人类肠道菌群的遗传分布。

GT-Pro是一套从基因组中分类SNPs的原核生物基因分型算法，可利用独特的k-MERS从宏基因组中快速地对SNPs进行基因分型。GT-Pro能够对微生物组进行更大型、更精确的分析，

与使用reads比对的方法相比，GT-Pro更准确、速度更快2个数量级，且成本更低，不需要云计算。利用高质量的基因组，研究团队构建了909种人类肠道微生物的10万多个可公开获得的基因组，获取了1.04亿个SNPs的目录，并使用针对该目录的独特k-mers描述来自7459个样本的肠道微生物种群结构。结果显示，GT-Pro能够在个人计算机上对数百万个SNP进行快速高效的基因分型。

图：GT-Pro的计算性能评估。

Pollard博士表示：“新算法GT-Pro打开了在个人电脑上实现肠道微生物高水平分析的大门。”

Nayfach博士表示：“随着来自肠道微生物群和其他环境的新测序基因组的激增，我们现在可以为数千种细菌绘制详细的基因图谱。我们开发的新方法利用这些已有信息可以快速和全面地识别微生物组样本中的遗传变异，而无需进行耗时的序列比对。”

已有研究表明，随着时间的推移，个体的肠道微生物组会发生变化。科学家已经追踪分析了人类微生物群落的物种组成如何随着饮食、疾病或环境的变化而变化。其中，肠道微生金时族jinshizu.com物群落可以通过快速改变其分类和功能组成来应对抗生素的扰动。但目前对驱动这种集体反应的应变过程知之甚少。

在第二项研究中，研究团队与斯坦福大学的Benjamin Good博士和Michael Snyder博士的实验室合作，在健康、疾病、抗生素治疗和恢复期不同时期，以不同时间节点和高分辨率描述了单个个体的肠道微生物组变化。该成果已发表在Genome Research杂志上，文章题为“Longitudinal linked-read sequencing reveals ecological and evolutionary responses of a human gut microbiome during antibiotic treatment”。

在5个月的时间内，研究人员利用深度linked-read宏基因组测序方法追踪一个个体19个不同时间点，36种肠道微生物物种中数千种单核苷酸变异（SNV）的纵向变化轨迹，并将这些遗传动态与物种层面的生态波动进行对比。研究发现，部分细菌的丰度在时间点之间保持不变，但菌群内的菌株变化较大。

图：单个个体在疾病、抗生素治疗和康复期间肠道微生物群的宏基因组测序。

在研究期间，受试者意外地被诊断出患有莱姆病，并接受了为期2周的抗生素疗程。数据显示，抗生素可以推动菌株基因组成的快速变化，这些遗传变化经常在菌株中观察到，但物种丰度没有明显变化，如果只分析样本中存在的微生物物种，这些差异通常会被忽略。以上结果强调了在物种水平以下监测肠道微生物多样性的重要性。

斯坦福大学应用物理学助理教授Good表示：“我们的假设是，很多微生物在抗生素的作用下丰度会降低，然后会恢复，最终的微生物群会或多或少地类似于一开始的微生物群。”结果显示，一旦抗生素治疗结束，许多大规模变异很快就会恢复到基线水平，表明微生物群的生态弹性可以延伸到遗传水平。该研究结果为在治疗相关的时间尺度上分析个体肠道微生物遗传信息提供了新见解，并对个性化的健康和疾病具有潜在价值。

参考资料：

1.Shi, Z.J., Dimitrov, B., Zhao, C. et al. Fast and accurate metagenotyping of the human gut microbiome with GT-Pro. Nat Biotechnol (2021). https://doi.org/10.1038/s41587-021-01102-3

2.Morteza Roodgar, Benjamin H. Good, Nandita R. Garud, et al. Longitudinal linked-read sequencing reveals ecological and evolutionary responses of a human gut microbiome during antibiotic treatment. Genome Res. 2021. doi: 10.1101/gr..120

3.New Research Details Importance of Studying Strains, Not Just Species, in Gut Microbiome