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Daphna Rothschild
文章数:8篇
肠道细菌参考基因组
Nature子刊:人类肠道菌群参考基因组图谱的扩展揭示了数百种未知的物种
随着测序技术和生物信息学发展,研究人员可从宏基因组样本不断组装恢复肠道菌群基因组,构建了多项人类肠道菌群基因组参考数据集。近日,研究人员在Nature Communications发表最新研究,通过将5万多个宏基因组样本中新组装的MAGs与现有人类肠道菌群基因组结合,构建了含24万多个基因组的数据集(WIS数据集),揭示了数百种未知的物种。该数据集比目前UHGG和UNITN两大数据集的基因组质量更高、低丰度物种更丰富。总之,WIS数据集进一步扩大了人类肠道菌群参考基因组图谱,值得相关人员测试比对。
肠道细菌参考基因组
宏基因组组装基因组 (MAGs)
研究论文
基础研究
宏基因组数据集
野生动物肠道菌群
Science:野生动物肠道菌群——有待深入挖掘的宝库
很多野生动物——比如食腐动物,能吃感染了病原体或含有毒素的食物,而不会生病。这种特别的免疫功能是否与它们的肠道菌群有关?Science最新发表的研究,通过宏基因组学方法,深入分析了近200种野生动物的肠道菌群,揭示出其多样性和功能景观以及在基础研究和转化应用方面的巨大潜力。
野生动物肠道菌群
宏基因组学
肌萎缩侧索硬化
Nature:渐冻症与肠道菌群有啥关系?
以色列魏茨曼研究所的两位Eran又发《Nature》了,这次是关于肌萎缩侧索硬化症(即渐冻症,ALS)中肠道菌群及其相关代谢物的潜在作用。ALS是一种与遗传有关的神经退行性疾病,其临床进展可能受未知环境因素的影响。这项研究以易感ALS的SOD1-Tg小鼠为模型,鉴定出与动物房有关的肠道菌群失调特征,其中,Akk菌可能通过促进生成烟酰胺来改善症状。与此一致的,在ALS患者中也存在烟酰胺水平降低的现象。这些发现为后续更大规模的临床样本验证打下基础,并为防治ALS提供了新的微生态干预策略和潜在治疗靶点。
肌萎缩侧索硬化
Amyotrophic lateral sclerosis
Bacterial host response
肠道菌群
肠道菌群代谢物
肠粘膜菌群
Cell:未来趋势——个性化益生菌干预
益生菌被认为有益健康甚至能预防疾病,然而益生菌在肠粘膜的定殖情况仍待研究。Cell刚刚发表了来自以色列魏茨曼研究所两位Eran等主导的最新研究,分析了小鼠和人体消化道不同部位的样本,提出不应用粪便菌群来近似估计肠粘膜菌群。还通过多组学方法,着重分析了益生菌在人体肠粘膜的定殖情况和规律,及其对宿主的影响。这些结果表明,益生菌干预的效果可存在很大的个体间差异,因此个性化干预应是未来研究和转化应用的趋势。
肠粘膜菌群
益生菌
粪便菌群
肠粘膜菌群
个性化干预
全基因组关联分析
mGWAS:菌群的全基因组关联分析
GWAS曾在鉴定人类疾病相关基因位点上立下汗马功劳,如何将其应用在菌群研究中成为很多人现在的思考。在最近的Current Opinion in Microbiology,Eran Segal等人对将全基因组关联分析应用于菌群研究做了诠释。
全基因组关联分析
Ana I Domingos
Chelsea M Larabee
遗传关联研究
Nature:对菌群的影响,环境大于宿主基因!
# Nature再发菌群分析强文!# 宿主的遗传背景对人类肠道菌群的影响程度一直不甚明了。Nature杂志(IF:40.137)最新发布了以色列魏茨曼科学研究所Eran Elinav & Eran Sega课题组的研究成果,通过一系列遗传学和统计学相关性分析,指出环境因素比宿主基因对肠道菌群结构的影响更加显著,开创性地将“菌群相关性系数(microbiome-association index)”纳入计算模型,利用肠道菌群数据提高对血糖、肥胖等体质特征的预测精度。作者还鲜明提出,通过菌群来改善治疗效果,无须考虑太多宿主遗传背景,可针对人群特征推动。这篇文献具有较强的研究和应用参考价值,非常值得认真看看,特别推荐给大家。
遗传关联研究
人类遗传学
人肠道菌群
Genetic association study
Genetics
节食减肥
Nature:节食减肥?小心变坏的菌群让你报复性反弹哦
今天online的Nature,以色列Weizmann Institute of Science的Eran Segal和Eran Elinav再次合作并震惊四座,发现肠道菌群的固有信号让节食减肥后的小鼠体重在恢复高脂饮食后更易反弹。这或许是解释节食减肥为何极易反弹的最佳证据之一,强烈推荐阅读学习。
节食减肥
减肥
体重反弹
高脂饮食
机器学习
餐后血糖
Cell:通过精准预测血糖反应,实现个体化营养
① 纳入800人的研究队列,持续监测一周累计46898次餐后血糖水平,分析相同和不同食物对个体餐后血糖的影响;② 建立了“机器学习”算法,将肠道菌群、血液参数、饮食习惯、健康问卷、身体测量指标等数据结合进行分析,该算法可准确预测受试者的餐后血糖水平,并在100人的独立队列对该算法的准确性等进行了验证;③ 基于该算法的盲法随机对照实验表明,短期的个性化饮食干预成功地降低了餐后血糖水平,并改善了肠道菌群组成。
餐后血糖
肠道菌群
糖尿病
个体化营养
血糖水平