mBio:菌群和肥胖的相关性,也受到挑战

mBio [IF:6.784]
① 重新独立分析先前研究的数据集,无法支持菌群与肥胖相关这一被广泛接受的假说;作者汇集10个数据集,以求通过增加数据量,找到相关性;② α多样性分析,不能有效建立相关性,而使用随机效应模型汇集分析,则观察到Shannon多样性、OTU数量、Shannon均值和肥胖状态的显著相关性;③ 这些相关性不是拟杆菌与厚壁菌的比值,也不是它们的相对丰度;尽管P值很小,但非肥胖和肥胖个体间的Shannon多样性指数的差距只有2.07%;④ 只有1项研究可检测到5%的多样性差异;使用1个数据集来训练随机森林机器学习模型,而后用其他9个数据集测试,准确率可达33.01%到64.77%;⑤ 尽管这样支持了粪菌微生物群落与肥胖的联系,但这样的联系很微弱,且个体间的巨大差异和样本量不足使得很难把相关性检测出来。
【主编推荐语】有两项研究说,用新的方法分析之前的数据,居然无法支持菌群与肥胖相关这一被广泛接受的假说!那到底以前的分析方法靠不靠谱呢?无菌小鼠的实验其实已经直接证明了菌群与肥胖等代谢疾病的关系,而新的数据分析方法为什么会得到二者相关性很弱的结论呢?以前的方法出现了什么问题?是忽视了个体化差异太大,还是样本量完全不够,算法有问题?这篇文章带给我们的震撼,不仅仅是告诉我们P/B值跟肥胖无关,也不仅仅是因为菌群和肥胖的相关性受到质疑,还因为它提示我们,现有的数据分析方法可能太初级,充满系统性错误。或许也可以说,我们的菌群研究真的还是处于太初级的阶段!(@蓝灿辉 | 热心肠先生)
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