一、背景介绍

         肠道菌群对人类健康起着重要作用，对于婴儿发育而言，菌群不仅影响免疫系统，还与代谢、吸收密切相关。已知婴儿肠道菌群组成及代谢特征受遗传背景和生活环境影响，但如何进一步理解这其中的细节仍是一个亟待研究的问题，之前多数研究仅限于单一维度数据分析，往往不能全面揭示复杂多样性，尤其考虑到母系代际传递的影响，故通过多组学方法系统性地比较婴儿及其母亲和祖母三代人的肠道微生物群特征，探讨不同世代间肠道微生物群的差异及其潜在的功能意义。

 

二、材料方法

 

 

         研究通过多组学方法比较了三代人的肠道菌群特征，粪便样本分别来自婴儿（69个）与他们的母亲（67个）和祖母（64个）。样本代谢物提取采用水-乙腈-异丙醇混合溶液进行离心过滤，上机前进行甲基氯甲酸酯（MCF）衍生化处理；DNA提取使用QIAamp DNA Stool Mini Kit试剂盒。代谢研究采用GC-QTOF-MS系统与MSI-CE-TOF-MS系统，采集数据导入SIMCA软件进行主成分分析（PCA）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）模型构建，具有统计意义的代谢物质进一步进行生物信息学分析。

         菌群研究采用16S rRNA基因测序与宏基因组测序，前者对16S rRNA基因的V3-V4区域进行PCR扩增后使用Illumina MiSeq平台测序，后者构建宏基因组文库使用Illumina HiSeq平台测序，数据处理包括使用QIIME 2软件进行数据预处理，使用Silva数据库进行分类注释，α多样性分析计算Shannon指数和丰富度参数，β多样性分析展示不同组间菌落结构差异，KEGG分析进行功能注释，识别代谢通路富集功能差异等。

 

三、结果讨论

         研究结果显示婴儿组样本具有群体特征，主成分分析显示婴儿组与成人组（母亲和祖母）之间存在显著差异，而母亲和祖母之间的差异较小，结果识别了随年龄增长而变化的代谢物，比如婴儿组SCFA/BCFA比率显著高于成人组，反映了婴儿肠道菌群对短链脂肪酸的偏好性代谢；而MUFA/PUFA比率的变化提示了脂肪酸代谢随年龄的变化，比如某些长链脂肪酸随年龄而增加。

         测序数据分析显示婴儿肠道菌群多样性较低，主要由双歧杆菌、大肠杆菌/志贺氏菌和韦荣球菌组成，β多样性分析展示婴儿与成人明显分离；婴儿组与成人组之间的代谢通路差异，包括“能量代谢”、“碳水化合物代谢”等，在婴儿中“糖酵解/糖异生”、“磷酸戊糖途径”和“淀粉和蔗糖代谢”更为丰富，而在成人中 “氧化磷酸化”和“原核生物中的碳固定”更为富集；某些关键酶和代谢产物，比如脂肪酸合成酶在婴儿组中更为丰富，而参与色氨酸分解代谢的酶在成人中增加。研究通过系统比较三代人肠道菌群特征，揭示了不同世代间肠道微生物的显著差异及细菌功能活动的变化，特别是在脂肪酸代谢方面，为理解肠道菌群在宿主中作用提供了新的视角。

 

四、研究结论

         本研究结合多组学技术系统比较了三代人的肠道菌群特征，结果显示代谢组学技术和微生物测序的高效应用，可高通量处理大规模样本获取临床研究相关数据，确保了研究结果的一致和可靠性，从而揭示不同世代间菌群差异，并基于数据分析进一步探索相关分子机制，全面解析从新生儿到老年人不同生命阶段之间菌群差异，以揭示肠道菌群随宿主生命而发生的变化以及对健康的影响。

 

五、结果展开

图1. 显示代谢组学实验流程及GC-QTOF-MS检测数据PCA分析结果。

 

a. 显示课题实验流程示意图，包括样本收集、代谢物提取、数据分析和结果解释。
b. 显示GC-QTOF-MS数据进行归一化处理之前的主成分分析（PCA）结果。
c. 显示GC-QTOF-MS数据进行归一化处理之后的主成分分析（PCA）结果，显著区别在于婴儿（绿色）与成人（母亲为紫色，祖母为橙色）之间的差异。

 

图2. 显示结合GC-QTOF-MS与MSI-CE-TOF-MS检测数据进行不同年龄组别间比较。

 

a. 显示主成分分析（PC A）比较不同年龄组样本间的总体差异。
b. 显示偏最小二乘判别分析（PLS-DA）比较不同年龄组样本间的总体差异。
c. 显示偏最小二乘判别分析（PLS-DA）比较母亲与婴儿组样本间的总体差异。
d. 显示偏最小二乘判别分析（PLS-DA）比较祖母与婴儿组样本间的总体差异。
e. 显示偏最小二乘判别分析（PLS-DA）比较祖母与母亲组样本间的总体差异。

 

图3. 描述了有关代谢通路分析。

 

a. 显示利用MetaboAnalyst获得的代谢通路散点图。参数设置如下：富集方法-超几何检验（Hypergeometric Test）；拓扑分析-相对介数中心性（Relative-betweenness Centrality）；参考代谢组-人类KEGG代谢组（Homo Sapiens KEGG metabolome）。
b. 显示与年龄相关的脂肪酸代谢物代谢通路，金黄色表示该代谢物随年龄增加，蓝色表示该代谢物随年龄减少，其中箱线图展示发生显著变化的代谢物。
c. 箱线图对比显示不同年龄段的MUFA/PUFA比率。

 

图4. 显示随年龄变化而改变的能量与合成通路以及色氨酸代谢通路。

 

a. 示意图显示所发生改变的能量代谢相关通路，箱线图比较分析那些发生变化的代谢物。
b. 示意图显示所发生改变的色氨酸代谢和微生物代谢通路，箱线图比较分析那些发生变化的代谢物。

 

图5.显示脂肪酸类及多胺类代谢物在三组样本之间的变化。

 

a. 箱线图显示几种短链脂肪酸（SCFAs）代谢物在三组间的变化。
b. 箱线图显示几种支链脂肪酸（BCFAs）代谢物在三组间的变化。
c. 箱线图显示SCFA/BCFA比率在三组间的变化。
d. 箱线图显示多胺类代谢物在三组间的变化。

 

图6. 显示粪便样本开展16S rRNA基因测序和宏基因组学研究。

 

a. 示意图显示研究部分所采用的设计方案、分析方法及其工作流程。
b. 柱状图对比三组样本肠道菌群的丰富度参数。
c. 柱状图对比三组样本肠道菌群的Shannon α多样性指数。

 

图7. 显示16S rRNA基因测序和宏基因组测序数据的分类差异。

a. 堆叠条形图展示16S rRNA基因测序所检测到三组肠道菌群的主要门类。
b. 堆叠条形图展示宏基因组测序所检测到三组肠道菌群的主要门类。
c. 堆叠条形图展示16S rRNA基因测序所检测到三组肠道菌群的主要属类。
d. 堆叠条形图展示宏基因组测序所检测到三组肠道菌群的主要属类。
e. 显示三组肠道菌群的线性判别分析（LDA）得分分析。
f. 显示三组肠道菌群的系统发育树分析。

 

图8. 显示基于测序数据的功能通路分析。

 

a. 箱线图显示显著性通路分析，功能通路分类依据根据BRITE层级的A级（“代谢”、“遗传”、“环境”和“细胞过程”）。
b. 箱线图显示三组样本间KEGG通路分析比较，包括脂肪酸、TCA、多胺等。

 

图9. 显示多组学数据联合分析。

 

a. PLS-DA模型分析三个组学数据：代谢物、ASVs（扩增子序列变异）和KOs（KEGG正交体），揭示每个数据集内以及跨数据集之间的样本分布模式，最大化区分不同组（如婴儿、母亲和祖母）之间差异的潜在变量。
b. 显示数据集的受试者操作特征（ROC）曲线，图中显示“婴儿 vs 总体”，“母亲 vs 总体”，“祖母 vs 总体”的曲线下面积（AUC)。
c. 散点图显示数据集的主成分与成分之间的Pearson相关性。
d. 环形图显示数据集中最重要的变量及其两两相关性。
e. 热图显示样本中75个重要变量的多组学分子特征表达，区分不同组别的多组学特征差异，识别关键标志物，婴尤其是婴儿样本的特征。

 

参考文献：

Barker-Tejeda TC, Zubeldia-Varela E, Macías-Camero A, Alonso L, Martín-Antoniano IA, Rey-Stolle MF, Mera-Berriatua L, Bazire R, Cabrera-Freitag P, Shanmuganathan M, Britz-McKibbin P, Ubeda C, Francino MP, Barber D, Ibáñez-Sandín MD, Barbas C, Pérez-Gordo M, Villaseñor A. Comparative characterization of the infant gut microbiome and their maternal lineage by a multi-omics approach. Nat Commun. 2024 Apr 8;15(1):3004.