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肠道微生态检测说明
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肠道微生态检测说明

尊敬的先生/女士
您好！        感谢您选择浩鼎瑞量化健康肠道菌群宏基因组检测项目。您的选择和信任是我们最大的前进动力！
       在我们的肠道中寄居着一个巨大的微生物群落，他们种类多达2000余种，细菌总数高达万亿个，编码基因的总量大约是人类编码基因数目的50-100倍。这些微生物在肠道中保持着一种动态的平衡，能够合成维生素、帮助人体从食物中吸收营养、维持肠道免疫系统功能、抵挡有害微生物的侵害。然而，当宿主与肠道菌群之间的共生关系失衡时，可能导致或促进疾病。诸多研究已证实，肠道菌群不仅与一些消化道疾病如炎症性肠病和肠易激综合症等相关，还参与了一些消化道以外疾病如肥胖、糖尿病、代谢综合征、心血管疾病（如高血压、动脉粥样硬化）、过敏性疾病及神经精神性疾病（如自闭症、失眠、抑郁、交流、帕金森等）的发生与发展。通过肠道菌群检测，及时监控相关菌群的异常，能够指示疾病风险。配合针对性的干预和调理，改善肠道微生态，是预防相关疾病发生和缓解症状的有效途径。
       本检测采用试剂盒从粪便样本中提取细菌总 DNA，然后进行微生物全基因组高通量测序，与市面上常见的 16S 肠道菌群检测不同的是，肠道宏基因组的检测不仅能检测肠道菌群的物种组成，丰富度及多样性，同时还能通过功能基因、代谢通路的的检测分析更加准确的了解肠道微生物对于人体营养代谢及吸收的影响，为进一步的个体化营养干预提供指导。 适用人群
1、临床诊断适合做 FMT 的人群
       难治性消化系统疾病如肠易激综合征，顽固性便秘等；神经系统类疾病如自闭症、抑郁症、帕金森等；代谢类疾病如非酒精性脂肪肝，糖尿病等；心脑血管疾病如高血压、动脉粥样硬化等。
2、胃肠道不适合者

       长期或间歇性受胃肠道疾病如便秘、腹泻、腹胀、肠炎等困扰的人士。

3、过敏体质者

       有食物过敏、特应性皮炎、湿疹、过敏性鼻炎、过敏性哮喘等表现的人士。

4、慢性病及亚健康人群

       高血压、糖尿病、痛风、易疲劳、免疫力低下等人群。

5、体重管理人群

       肥胖、超重及希望进行体重控制管理的人士。

6、定期体检者

       关爱自身健康，希望进行个体化营养及健康指导者。

检测内容
15  项检测项目，91个关键指标

1、四项肠道综合指标检测

       多样性、稳定性、抵抗力及肠道微生物组成

2、三项肠道关键菌群检测

       21 种常见致病菌，12 种常见益生菌检测，1 项罕见致病菌检测

3、七项肠道微生物代谢物检

       6 种碳水化合物，15 种氨基酸，8 种B族维生素，3 种短链脂肪酸，4 种产气情况，1 种心血管疾病检测指标，2 种神经递质。

4、一项抗生素耐药性分析
     
       14种抗生素耐药性检测

检测周期：10-15 个工作日

检测声明

       值得说明的是，绝大部分疾病的发生和发展是复杂的，是生活习惯、遗传因素和环境因素等共同作用的结果。肠道菌群的疾病风险提示不能替代临床医学检测，如受检者确有某些疾病的特征或不适症状，建议及时就医，在临床医生的指 导下接受进一步的检测和治疗。本次检测结果只针对本次采集得到的样本，如果 您提供的信息不完整，可能会影响对结果的评估。

       肠道微生态受多种因素影响，请客观对待检测结果。保持健康、平衡的饮食以及积极、阳光的心态，是保持身心健康的最佳方法。对疾病早做预 ，积极预防并定期检测，浩鼎瑞量化守护您的健康！


产品介绍


      微生物是地球上已知种类最多、数量最大、分布最广的生物类群，仅原核微生物的总量大约就达4×10^30-6×10^30个。但是传统的分离培养方法限制了认识微生物世界的视野。据估计，自然环境中超过99%的微生物不能用传统的方法进行纯培养，因而也不能对它们开展依赖于纯培养的生物技术或基础方面的研究。为了克服传统纯培养技术的不足，充分挖掘此类未培养微生物所蕴涵的巨大潜能，研究者们发展了宏基因组学的研究方法。利用分子生物学的研究方法绕过纯培养技术来研究微生物的多样性及功能，提供了一种探知微生物多样性结构和功能基因组的免培养方法，是一条寻找新基因及其产物的新途径。

研究内容


       宏基因组研究以环境中所有微生物基因组为研究对象，通过对环境样品中的全基因组DNA进行高通量测序，获得单个样品的饱和数据量，基于denovo组装进行微生物群落结构多样性，微生物群体基因组成及功能，特定环境相关的代谢通路等分析，从而进一步发掘和研究具有应用价值的基因及环境中微生物群落内部、微生物与环境间的相互关系。构建的环境微生物基因集，可为环境中微生物的研究、开发和利用提供基因资源库。

产品优势


性价比高：自主测序平台，成本可控；


测序准确性高：DNBSEQ平台滚环扩增构建DNB测序文库，PCR扩增错误不会累积，高保真序列信息；


Duplication率低：DNBSEQ平台Duplication率低，同样的数据量有效数据多出3%-17%；


无index hopping担忧：DNBSEQ平台无index hopping担忧，结果更可靠；


经验丰富：有丰富的宏基因组项目经验，特别是在人体微生物研究方面处于领先地位，已发表文章100+，其中CNS系列文章二十多篇。


样本需求量低：常规宏基因组建库建议样本量在500ng以上，样本量需求低于同行其它公司要求；对于样本获取困难的样本，也可以选择微量建库，样本量可低至几ng。


合作模式：有专门的meta大项目团队，已发表多篇高水平文章。提供切实可行的项目方案，兼顾商业合作、科研合作优势。



信息分析内容



分析模块
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项目概览
数据过滤
基因预测
基因集构建
基因
功能注释
功能分析
网络互作
关联分析
模型预测
物种分析
基因分析
多样性分析
相似性分析
组装

NATURE：他汀或可降低肥胖症患者全身炎症相关肠型患病率

Sara Vieira-Silva1, Gwen Falony,Eugeni Belda, et al. Statin therapy is associated with lower prevalence of gut microbiota dysbiosis (Nature, 2020）

     
      人体肠道内寄生的微生物组成一个微生物生态组，并且具有非常明显的个体差异，称为肠型。拟杆菌2肠型（Bact2）与全身炎症具有密切的联系。Bact2的特点是类杆菌比例高，粪便杆菌比例低，微生物细胞密度低。
      1、其患病率从一般人群队列的13%到婴儿期肠病患者的78%不等。
      2、通过定量粪便亚基因组中与肥胖相关的微生物群改变，确定他汀类药物治疗是微生物群多样性的关键协变量。
      3、在未服用他汀的肥胖症患者中，Bact2肠型患病率从瘦或超重者的3.90%增加到17.73%且全身炎症水平较高；而服用他汀的患者中，Bact2肠型患病率为5.88%且全身炎症水平较低。
图1：非他汀类药物BMIS队列中的微生物组变化。
      a、 BMI与炎症水平（顶部；血清hsCRP、n=763生物独立样本）和粪便稠度（底部；布里斯托尔粪便量表（BSS）、n=772生物独立样本）之间的相关性。       b、 非他汀类药物BMIS队列（开放圆圈，按肠型着色）微生物组群个体间差异的主坐标分析，背景为MetaCardis数据集的其余部分（n=1240生物独立样本，灰色点）。       c、非他汀类药物BMIS队列中与微生物组分变化最相关的变量，可以是独立的（黑色的单变量效应大小）或多变量模型（灰色的累积效应大小）。
       a、 粪便微生物负荷在不同肠型中的分布，显示Bact2肠型中的微生物密度降低。
       b、 肠型患病率随个体BMI的变化，显示Bact2肥胖患病率显著增加。彩色区域代表沿BMI梯度的堆积型肠型患病率，由BMI肠型的多元逻辑回归提供的线，以及相应BMI的数据点（浅灰色）。        c、 基因丰富度在肠型之间的分布，低丰富度样本对应于Bact2肠型。        d、在独立FGFP数据集中验证BMI和Bact2患病率之间的关联。        e、Bact2携带者的炎症水平高于基于BMI的预期。
      a、 BMI队列中肥胖(BMI<30)的Bact2患病率与BMI队列中瘦和超重(BMI<30)的个体相比(n=888)，根据他汀类药物的使用状况进行分层。
      b、 服用他汀类药物的患者与未服用他汀类药物的个体BACT2的患病率比较。       c、 肥胖BMI个体携带Bact2肠型的相对风险与他汀类药物摄入量和他汀类药物潜在(副作用)的血清生物标志物(血脂控制(LDL-胆固醇)、炎症调节(HsCRP)和血糖调节(HbA1c))有关。       d、 关于Bact2肠型、BMI和他汀类药物摄入量的主要结果的图表汇总。
图2：非他汀类药物BMI队列中肠型特征和BMI患病率变化

图3： Bact2肠型患病率、肥胖和他汀类药物摄入量之间的关系。
Q1. 如果存在较大的宿主的污染，且没有宿主基因组的参考序列可以进行宏基因组测序吗？ 不可以，如果宿主的基因组序列在环境DNA中的量比较多，测序之后，我们没有办法通过已知的宿主基因组的序列来去污染，会对最后的分析结果造成很大影响，而且可用的数据量会很少；但是如果在提取的过程，宿主基因组的污染的量很少，后期的数据分析还是可用的，但是会存在一定的风险。 Q2. 进行多样品比较分析的条件？ 样品数量超过2个，且有比较意义的，均可进行多样品比较分析。但若要对明显分组的样品进行比较分析，建议至少2个组（每组至少10个样品以平衡个体差异）。 Q3. 不同环境样本数据量要求？ 一般推荐简单环境(如哺乳动物肠道)测序数据量为5G clean data；复杂环境（如土壤、海洋等）推荐数据量为10G clean data。 Q4. 宏基因组和16S研究主要有哪些区别，这两种产品应该如何选择 宏基因组和16S研究的差异： 1）研究内容： 宏基因组测序是对环境中所有微生物进行全基因组测序，可以研究群落的物种、基因、功能结构/差异等； 16S测序是对细菌的16S保守区域进行测序（真菌测18S或ITS信息），可以根据16S/18S/ITS序列的差异性进行物种分析，或者进行群落物种鉴定。也可以进行物种功能预测，该功能预测在功能差异分析中往往结果较差。 2）覆盖范围： 宏基因组研究理论上可以检测环境中所有生物的基因组信息（包括原核、病毒、真核生物信息），环境中其他DNA污染会影响测序结果； 16S测序过程首先对目的区域进行扩增，只针对细菌（18S/ITS针对真菌）进行研究，测序过程受其他物种DNA影响较小。 3）样本量需求： 宏基因组研究对样本量要求较高，一般要求500ng以上，低于500ng也可以进行微量建库，不建议同一个项目同时选择常规建库和微量建库。 16S测序只要能扩增出目的片段即可建库测序。 4）测序策略 宏基因组建库片段大小在300bp左右，不需要完全测通，目前多采用PE150或PE101测序； 16S测序策略依据目的片段大小而定，需要对目的片段完全测通，一般选择PE250或PE300测序；目的片段更长的需要选择三代测序。 如果客户主要关注群落物种信息，或者是做菌种鉴定或希望发现新物种，推荐选择16S测序；如果客户希望挖掘群落相关基因或功能信息，则推荐选择宏基因组测序。此外在大样本研究中，为了节约成本，也可以先选择16S进行初筛，然后选择关键样本或组别进行宏基因组测序，进行基因或功能挖掘。 Q5. 宏基因组研究推荐多少样本量 宏基因组样本量需求跟研究目的直接相关。如果侧重于功能挖掘，一个或几个样本即可；如果侧重于组间差异分析，如疾病相关的肠道菌群研究，一般需要较大的样本量，一般每组样本在50个左右，可参考对应的经典研究案例。 Q6. 对于有参考基因集的微生物群落研究（如人肠道微生物、小鼠肠道、猪肠道），是否可以直接比对已有的参考基因集进行物种、基因注释，这种操作有什么优势/劣势？ 优势：已经公开发表的参考基因集一般是基于大样本量数据构建而成，基因集覆盖范围广，质量高；直接比对已有的数据库不受单次测序数据质量的影响，结果准确，且信息分析周期较短。既适用于一般的商业项目，也适用于大型合作项目初筛。 劣势：公开发表的参考基因集虽然覆盖范围较广，来源特殊的样本，可能和参考基因集差别较大；在大型研究中，可能也会忽略掉群落特异的（新的）基因或物种产生的影响；因此在大型项目中，可以先基于已发表的参考基因集进行初筛，同时基于新的项目数据进一步完善已发表的参考基因集。

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