微生物组

从人体微生物组计划(2007年)到国家微生物组计划(2016年),美国酝酿了十年,各国也对微生物组研究投入了大量努力。微生物组学研究发展非常快,肠道微生物组与人体的多种疾病相关联,深刻影响了疾病的治疗和临床研究,包括体重、糖尿病、免疫系统、肠道疾病、代谢疾病、炎症、心脏病、大脑神经系统等等,被认为是人体的“第二基因库”。

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Science:个人生活方式或可对肠道菌群产生巨大影响

来源:生物谷 2016-05-04 00:29

图片来源:medicalxpress.com

2016年5月4日 讯 /生物谷BIOON/ --我们所吃的和所喝的任何东西都会影响机体肠道的菌群,而且这对机体的健康也会带来潜在的影响,近日一项刊登在国际杂志Science上的研究报告中,来自格罗宁根大学医学中心的研究人员就进行了一项大规模的研究来揭示食物和药物对人类肠道细菌多样性的影响。

文章中,研究人员收集了来自LifeLines研究计划中1100多名个体的粪便样品,LifeLines是一项对16.5万荷兰北部居民健康进行监测的研究计划,随后研究者分析了这些粪便样品中的细菌和其它有机体的DNA信息,除了粪便外,研究者还收集了参与者的饮食、药物使用及机体健康的相关信息。

进行DNA分析就可以帮助发现影响机体肠道微生物组多样性的因子,研究者Wijmenga表示,比如饮食就会对肠道菌群产生影响,经常摄入酸奶或脱脂乳的人们机体肠道的细菌多样性就较高,同样喝咖啡及葡萄酒也会增加肠道菌群的多样性,而全脂牛奶和高热量的饮食则会降低菌群的多样性。研究者指出,我们发现了60种饮食因子可以影响肠道菌群的多样性,而肠道菌群的多样性和机体健康之间存在着良好的关联,即多样性越高机体越健康。

研究者表示,除了饮食外,至少有19种不同的药物对机体肠道微生物组有着明显的影响,此前研究显示,抗酸药会降低微生物组的多样性,而抗生素和糖尿病药物二甲双胍同样也会影响肠道菌群的多样性。研究者Wijmenga强调道,疾病通常是很多因子引发的综合性结果,很多因子,比如我们机体的基因或年龄,这些因素就不能改变,但我们可以通过调节饮食或药物使用策略来改善肠道微生物组的多样性,当我们真正理解这其中涉及的机制了,我们或许就可以更好地控制自身的健康了。

如今来自全球的很多研究小组都将目光聚焦于肠道微生物组的研究中,研究人员相信通过后期更加深入的研究他们将可以更加清晰地揭示生活方式影响机体肠道微生物组的作用机制;最后Wijmenga说道,重要的是应该将受试者的粪便迅速冷冻起来,一旦粪便样品过多暴露于氧气或高温时就会引发细菌难以生存,而这对后期研究的开展无疑是一项重大挑战。(生物谷Bioon.com)

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Population-based metagenomics analysis reveals markers for gut microbiome composition and diversity

Alexandra Zhernakova1,2,*, Alexander Kurilshikov3,4,†, Marc Jan Bonder1,†, Ettje F. Tigchelaar1,2,†, Melanie Schirmer5,6, Tommi Vatanen5,7, Zlatan Mujagic2,8, Arnau Vich Vila9, Gwen Falony10,11, Sara Vieira-Silva10,11, Jun Wang10,11, Floris Imhann9, Eelke Brandsma12, Soesma A. Jankipersadsing1, Marie Joossens10,11,13, Maria Carmen Cenit1,14,15, Patrick Deelen1,16, Morris A. Swertz1,16, LifeLines cohort study, Rinse K. Weersma9, Edith J. M. Feskens2,17, Mihai G. Netea18, Dirk Gevers5,‡, Daisy Jonkers8, Lude Franke1, Yurii S. Aulchenko4,19,20,21, Curtis Huttenhower5,6, Jeroen Raes10,11,13, Marten H. Hofker12, Ramnik J. Xavier5,22,23,24, Cisca Wijmenga1,*,§, Jingyuan Fu1,12,*,§

Deep sequencing of the gut microbiomes of 1135 participants from a Dutch population-based cohort shows relations between the microbiome and 126 exogenous and intrinsic host factors, including 31 intrinsic factors, 12 diseases, 19 drug groups, 4 smoking categories, and 60 dietary factors. These factors collectively explain 18.7% of the variation seen in the interindividual distance of microbial composition. We could associate 110 factors to 125 species and observed that fecal chromogranin A (CgA), a protein secreted by enteroendocrine cells, was exclusively associated with 61 microbial species whose abundance collectively accounted for 53% of microbial composition. Low CgA concentrations were seen in individuals with a more diverse microbiome. These results are an important step toward a better understanding of environment-diet-microbe-host interactions.

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